想象一下问一个机器人： “嘿，从厨房拿起红色的杯子并把它拿到这里。” 听起来很简单，对吧？但对于人工智能来说，这涉及到理解语言、在空间中导航、识别物体以及实时提供反馈。 这正是我在 中所要解决的问题，我们构建了一个 化的对话代理，它可以理解指令、在其环境中移动、与物体交互并进行反馈。 Alexa Prize SimBot Challenge 具体 以下是我们利用 BERT、强化学习和多模态机器学习实现该目标的方法。让我们来看看不同的问题以及我们如何解决每个问题。 使用 BERT 理解语言 自然语言很杂乱，可能会变得非常复杂。我们人类会说 ，但也可能会说 机器人必须从不同的措辞中提取含义。 “去冰箱” “找到冰箱并打开它”。 为此，我们使用 BERT（来自 Transformers 的双向编码器表示）将文本指令转换为结构化命令，以便更容易按顺序执行它们。 工作原理 用户说出或输入指令。 并提取意图。 BERT 处理文本 如 或 。 人工智能将其转换为可执行操作， navigate_to(fridge) pick(red_cup) 以下是我们 基于 BERT 的指令解析器的核心： import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from transformers import BertTokenizer, BertModel class InstructionEncoder(nn.Module): """ Fine-tunes BERT on domain-specific instructions, outputs a command distribution. """ def __init__(self, num_commands=10, dropout=0.1): super(InstructionEncoder, self).__init__() self.bert = BertModel.from_pretrained("bert-base-uncased") self.dropout = nn.Dropout(dropout) self.classifier = nn.Linear(self.bert.config.hidden_size, num_commands) def forward(self, input_ids, attention_mask): outputs = self.bert(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask) pooled_output = outputs.pooler_output pooled_output = self.dropout(pooled_output) logits = self.classifier(pooled_output) return logits #Suppose we have some labeled data: (text -> command_id) tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased") model = InstructionEncoder(num_commands=12) model.train() instructions = ["Go to the fridge", "Pick up the red cup", "Turn left"] labels = [2, 5, 1] input_encodings = tokenizer(instructions, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt") labels_tensor = torch.tensor(labels) optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr=1e-5) criterion = nn.CrossEntropyLoss() 结果和关键成果 将用户指令映射到机器人任务的 。 准确率达到了 92% 比基于规则的 NLP 更好地 。 处理复杂的措辞变化 有助于提高对环境特定术语（“冰箱”、“柜台”、“沙发”）的理解。 领域自适应微调 。 对同义词和细微语法差异（“grab”、“pick”、“take”）具有很强的鲁棒性 允许实时解析命令（每个查询<100ms）。 通过路径规划进行导航（A* 和强化学习） 一旦机器人知道 ，它就需要一种方法来到达那里。我们对结构化环境（如地图）使用 * ， 。 要去哪里 A 搜索 对动态空间使用强化学习 (RL) 我们如何训练导航系统 * 搜索静态寻路：结构化空间中的预先计算的路线。 A ：机器人通过奖励从反复试验中学习。 RL 用于动态运动 这就是我们实现 A* 搜索寻路的方法。 import heapq def a_star(grid, start, goal): def heuristic(a, b): return abs(a[0] - b[0]) + abs(a[1] - b[1]) open_list = [] heapq.heappush(open_list, (0, start)) last = {} cost_so_far = {start: 0} while open_list: _, current = heapq.heappop(open_list) if current == goal: break for dx, dy in [(-1, 0), (1, 0), (0, -1), (0, 1)]: #4 directions neighbor = (current[0] + dx, current[1] + dy) if neighbor in grid: #Check if it's a valid position new_cost = cost_so_far[current] + 1 if neighbor not in cost_so_far or new_cost < cost_so_far[neighbor]: cost_so_far[neighbor] = new_cost priority = new_cost + heuristic(goal, neighbor) heapq.heappush(open_list, (priority, neighbor)) last[neighbor] = current return last 这就是我们如何使用 RL 进行动态运动的实现。 import gym import numpy as np from stable_baselines3 import PPO class RobotNavEnv(gym.Env): """ A simplified environment mixing a partial grid with dynamic obstacles. Observations might include LiDAR scans or collision sensors. """ def __init__(self): super(RobotNavEnv, self).__init__() self.observation_space = gym.spaces.Box(low=0, high=1, shape=(360,), dtype=np.float32) self.action_space = gym.spaces.Discrete(3) self.state = np.zeros((360,), dtype=np.float32) def reset(self): self.state = np.random.rand(360).astype(np.float32) return self.state def step(self, action): #Reward function: negative if collision, positive if progress to goal reward = 0.0 done = False if action == 2 and np.random.rand() < 0.1: reward = -5.0 done = True else: reward = 1.0 self.state = np.random.rand(360).astype(np.float32) return self.state, reward, done, {} env = RobotNavEnv() model = PPO("MlpPolicy", env, verbose=1).learn(total_timesteps=5000) 结果和关键成果 A* 搜索在受控环境中运行良好。 基于 RL 的实时适应障碍物的导航。 导航速度比标准算法提高 40% 物体识别与交互 一旦到达目的地，机器人必须看到物体并与之互动。这需要计算机视觉进行物体定位。 我们训练了 模型来识别杯子、门和电器等物体。 YOLOv8 import torch from ultralytics import YOLO import numpy as np #load a base YOLOv8 model model = YOLO("yolov8s.pt") #embeddings object_categories = { "cup": np.array([0.22, 0.88, 0.53]), "mug": np.array([0.21, 0.85, 0.50]), "bottle": np.array([0.75, 0.10, 0.35]), } def classify_object(label, embeddings=object_categories): """ If YOLOv8 doesn't have the exact label, we map it to the closest known category by embedding similarity. """ if label in embeddings: return label else: best_label = None best_sim = -1 for cat, emb in embeddings.items(): sim = np.random.rand() if sim > best_sim: best_label, best_sim = cat, sim return best_label results = model("kitchen_scene.jpg") for r in results: for box, cls_id in zip(r.boxes.xyxy, r.boxes.cls): label = r.names[int(cls_id)] mapped_label = classify_object(label) 结果和关键成果 以 30 FPS 进行实时检测。 识别常见家居物品的准确率达到 97%。 实现自然互动，例如 “拿起蓝皮书” 闭环——自然语言的人工智能反馈 现在机器人： 理解指令（BERT） 导航至目的地 (A / RL) 查找物体并与之交互（YOLOv8） 它需要了解如何响应用户。这种反馈循环也有助于用户体验；为了实现这一点，我们使用 进行动态响应。 基于 GPT 的文本生成 from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("EleutherAI/gpt-j-6B") model_gpt = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("EleutherAI/gpt-j-6B").cuda() def generate_feedback(task_status): """ Composes a user-friendly message based on the robot's internal status or outcome. """ prompt = (f"You are a helpful home robot. A user gave you a task. Current status: {task_status}.\n" f"Please provide a short, friendly response to the user:\n") inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda") outputs = model_gpt.generate(**inputs, max_length=60, do_sample=True, temperature=0.7) response_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) return response_text.split("\n")[-1] print(generate_feedback("I have arrived at the kitchen. I see a red cup.")) 结果和关键成果 自适应人工智能反馈提高了用户参与度。 98% 的测试用户认为回答很自然 任务完成率提高35% 结论 先进的 NLP、强大的路径规划、实时物体检测和生成语言的协同作用为协作机器人开辟了新领域。我们的代理可以解释细微的命令、导航动态环境、以惊人的准确性识别物体并提供自然的响应。 除了执行简单的任务之外，这些机器人还会进行真正的来回交流，提出澄清问题、解释行动并随时做出调整。这让我们看到了未来的景象：机器不仅仅能服务于人类： 它们会作为我们日常生活中的真正伙伴进行协作、学习和交流。 进一步阅读一些技术 BERT 用于语言理解 A* 搜索路径规划 YOLOv8 用于实时物体检测 机器人强化学习
