人們經(jīng)常通過觀察周圍的環(huán)境和遵循指令在未知的環(huán)境中進(jìn)行導(dǎo)航。而這些指導(dǎo)指令主要由地標(biāo)和方向指示性指令以及其他常用詞語組成。最近，Google將類似于人類的指令遵循應(yīng)用到機(jī)器人在二維工作空間中的導(dǎo)航任務(wù)，為智能體提供指令，并對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練以遵循指令。為了進(jìn)行有效導(dǎo)航，Google提出了FollowNet，它是一個(gè)用于學(xué)習(xí)多模態(tài)導(dǎo)航策略的端到端的可微神經(jīng)架構(gòu)?？商岣咧悄荏w在環(huán)境中的導(dǎo)航能力。

理解和遵循由人類提供的指令可以使機(jī)器人在未知的情況下進(jìn)行有效的導(dǎo)航。我們提供了FollowNet，它是一個(gè)用于學(xué)習(xí)多模態(tài)導(dǎo)航策略的端到端可微的神經(jīng)架構(gòu)。FollowNet將自然語言指令以及視覺的深度輸入映射到運(yùn)動(dòng)原語（locomotion primitive）。FollowNet在執(zhí)行導(dǎo)航任務(wù)時(shí)使用注意力機(jī)制來處理指令，該機(jī)制以其視覺的深度輸入為條件，以集中于命令的相關(guān)部分。深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（deep reinforcement learning，DRL）的稀疏獎(jiǎng)勵(lì)要同時(shí)學(xué)習(xí)狀態(tài)表征、注意力函數(shù)和控制策略。我們?cè)谝粋€(gè)復(fù)雜的自然語言指令的數(shù)據(jù)集上評(píng)估我們的智能體，以通過一個(gè)豐富、真實(shí)的模擬家庭數(shù)據(jù)集來指導(dǎo)智能體。我們指出，F(xiàn)ollowNet智能體學(xué)習(xí)執(zhí)行以前不可見的用類似詞匯描述的指令，并成功地沿著在訓(xùn)練期間未遇到的路徑進(jìn)行導(dǎo)航。在沒有注意力機(jī)制的情況下，智能體與基線模型相比顯示出30%的改進(jìn)，在新指令下的成功率為52%。

圖1：用于從自然語言指令學(xué)習(xí)導(dǎo)航的房屋的三維渲染。

人們經(jīng)常通過觀察周圍的環(huán)境和遵循指令在未知的環(huán)境中導(dǎo)航。這些指令主要由地標(biāo)和方向性指令以及其他常用詞語組成。例如，人們可以在一個(gè)他們以前沒有去過的家中找到廚房，通過遵循以下的指令：“在餐桌處右轉(zhuǎn)，然后再左轉(zhuǎn)（Turn right at the dining table, then take the second left）”。這個(gè)過程需要視覺上的觀察，例如在視野范圍內(nèi)的餐桌或關(guān)于典型門廳的知識(shí)，并執(zhí)行在這個(gè)方向上的動(dòng)作：向左轉(zhuǎn)。這里的復(fù)雜性有多個(gè)維度：有限的視野，像“second”這樣的修飾詞，像“take”和“turn”這樣的同義詞，理解“take left left”指的是門，等等。

圖2：將視覺和語言輸入映射到導(dǎo)航動(dòng)作的神經(jīng)模型。左圖：一個(gè)示例任務(wù)，其中機(jī)器人從藍(lán)色三角形指定的位置和方向開始，并且必須到達(dá)由紅色圓圈指定的目標(biāo)位置。機(jī)器人會(huì)收到一條自然語言指令，以便沿著圖像下方列出的標(biāo)有紅色的路徑行進(jìn)。右圖：FollowNet架構(gòu)。

在本文中，我們將類似于人類的指令遵循應(yīng)用到機(jī)器人在二維工作空間中的導(dǎo)航（圖1）。我們給機(jī)器人提供了與上述機(jī)器人類似的示例指令，并訓(xùn)練了一個(gè)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（DRL）智能體以遵循指令。當(dāng)從不同的位置出發(fā)時(shí)，該智能體會(huì)被測(cè)試它遵循新指令的程度。我們通過一個(gè)新的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)FollowNet（圖2）完成了這項(xiàng)工作，該架構(gòu)是使用Deep Q-Network （DQN）來進(jìn)行訓(xùn)練的。觀察空間由自然語言指令和從機(jī)器人的有利位置（vantage point）得到的視覺深度觀察組成（圖4b）。策略的輸出是下一個(gè)要執(zhí)行的運(yùn)動(dòng)原語（motion primitive）。機(jī)器人沿著無障礙的網(wǎng)格（obstacle-free grid）移動(dòng)，但是指令要求機(jī)器人移動(dòng)超過可變數(shù)量的節(jié)點(diǎn)以到達(dá)目的地。我們使用的指令（表I）包含隱式編碼的房間（implicitly encoded room）、地標(biāo)和運(yùn)動(dòng)原語。在上面的例子中，“廚房”是目標(biāo)位置的房間。“餐桌”是一個(gè)地標(biāo)示例，在這個(gè)點(diǎn)上，智能體可能會(huì)改變方向。在沒有智能體的知識(shí)的情況下，房間和地標(biāo)都被映射到成群的網(wǎng)格點(diǎn)。我們使用的是稀疏獎(jiǎng)勵(lì)，只有當(dāng)智能體到達(dá)一個(gè)路標(biāo)的時(shí)候才會(huì)給它一個(gè)獎(jiǎng)勵(lì)。

表1：在訓(xùn)練過程中所使用的指令樣本。

可以這樣說，F(xiàn)ollowNet架構(gòu)的新穎之處在于一種語言指令注意機(jī)制（language instruction attention mechanism），它是以智能體的感官觀察為基礎(chǔ)條件的。這使得智能體能夠做兩件事。首先，它追蹤指令命令，并在探索環(huán)境時(shí)關(guān)注不同的部分。其次，它將運(yùn)動(dòng)原語（motion primitives）、感官觀察和指令的各個(gè)部分與收到的獎(jiǎng)勵(lì)相關(guān)聯(lián)，從而使智能體能夠泛化到新的指令中。

我們?cè)u(píng)估智能體在新指令和新運(yùn)動(dòng)計(jì)劃中的泛化程度。首先，我們?cè)u(píng)估一下，在智能體所熟悉的房屋中，它對(duì)先前不可見的兩步指示的遵循執(zhí)行程度。結(jié)果表明，該智能體能夠完全遵循52％的指令，局部性遵循61％的指令，比基線增加30％。其次，相同的指令對(duì)一組不同的起始位置來說是有效的。例如，“離開房間”這一指令對(duì)于房間內(nèi)的任何起始位置來說都是有效的，但機(jī)器人為完成任務(wù)而需要執(zhí)行的運(yùn)動(dòng)計(jì)劃可能會(huì)非常不同。為了了解運(yùn)動(dòng)計(jì)劃泛化到新的起始位置的程度，我們?cè)u(píng)估智能體對(duì)一個(gè)它已經(jīng)在其經(jīng)過訓(xùn)練的指令（最多五步的方向）的遵循執(zhí)行情況，但是現(xiàn)在是從新的起始位置開始的。智能體能夠局部性地完成70％的指令，完全性地完成54％的指令。從這個(gè)角度來看，多步驟的指令對(duì)于人們來說也是具有一定的挑戰(zhàn)性的。

圖3：環(huán)境中的地標(biāo)和網(wǎng)格。

端到端的導(dǎo)航方法（End-to-end navigation methods）使用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)機(jī)器人的感官觀察和相對(duì)目標(biāo)位置。在這項(xiàng)研究中，我們提供的是自然語言指令而不是明確的目標(biāo)，因此智能體必須學(xué)會(huì)對(duì)指令加以解釋從而完成目標(biāo)。將強(qiáng)化學(xué)習(xí)應(yīng)用于機(jī)器人的一個(gè)挑戰(zhàn)是狀態(tài)空間表征。大的狀態(tài)空間減慢了學(xué)習(xí)速度，因此經(jīng)常使用不同的近似技術(shù)。這些例子包括概率路線圖（PRM）和簡(jiǎn)單的空間離散化。在這里，我們對(duì)二維工作空間進(jìn)行離散化，并允許智能體通過網(wǎng)格從節(jié)點(diǎn)移動(dòng)到節(jié)點(diǎn)。本質(zhì)上，我們假設(shè)機(jī)器人可以通過執(zhí)行與動(dòng)作相對(duì)應(yīng)的運(yùn)動(dòng)原語來避開障礙物并在兩個(gè)網(wǎng)格點(diǎn)之間安全地進(jìn)行移動(dòng)。

深度學(xué)習(xí)在學(xué)習(xí)自然語言和視覺，甚至在結(jié)合視覺和語言學(xué)習(xí)方面取得了巨大成功。要想應(yīng)用于機(jī)器人運(yùn)動(dòng)規(guī)劃和導(dǎo)航，語言學(xué)習(xí)通常需要一定程度的解析，其中包括正式的表述、語義分析、概率圖模型、編碼和對(duì)齊或基礎(chǔ)任務(wù)語言。然而，通過自然語言學(xué)習(xí)目標(biāo)標(biāo)記，主要是通過學(xué)習(xí)將自然語言指令解析為一種層次結(jié)構(gòu)，用于機(jī)器人動(dòng)作規(guī)劃和執(zhí)行以及主動(dòng)學(xué)習(xí)過程。這里，與P. Anderson等人于2017年發(fā)表一篇文論相類似，我們的目標(biāo)是隱式學(xué)習(xí)地標(biāo)（目標(biāo)）和運(yùn)動(dòng)原語的標(biāo)簽，以及它們對(duì)視覺觀察的解釋。與之不同的是，我們?cè)贔ollowNet上使用DQN來學(xué)習(xí)導(dǎo)航策略。其他研究使用課程（curriculum）來完成一個(gè)環(huán)境中的多項(xiàng)任務(wù)。

圖4：FollowNet智能體的語義分割圖觀察。顏色對(duì)應(yīng)于物體類型（智能體不知道），并且在房屋和有利位置之間保持一致。沙發(fā)為綠色（a和c），餐桌為黃色（b和c）。

另一項(xiàng)結(jié)合3D導(dǎo)航、視覺和自然語言的研究工作是學(xué)習(xí)回答問題。這些問題源于一組指定的問題，其中，某些關(guān)鍵詞被替換。在我們的研究工作中，提供給智能體的語言指令是由四名人員獨(dú)立創(chuàng)建的，并且在未經(jīng)任何處理的情況下就提交至智能體。有幾種方法從未過濾的語言和視覺輸入中學(xué)習(xí)。在這些方法中，視覺輸入是整個(gè)規(guī)劃環(huán)境的圖像。相反，F(xiàn)ollowNet僅接收部分環(huán)境觀測(cè)。

本文介紹了FollowNet體系結(jié)構(gòu)，該體系結(jié)構(gòu)使用注意力機(jī)制來處理基于多模式感官觀察的自然語言指令，以作為DQN中的動(dòng)作值函數(shù)逼近器。經(jīng)過訓(xùn)練的模型只使用視覺和深度信息來學(xué)習(xí)自然語言指令。結(jié)果表明，我們可以同時(shí)學(xué)習(xí)方向性指令的泛化和標(biāo)志識(shí)別。智能體在大多數(shù)時(shí)間（在幼兒階段）成功地遵循了新的兩步指令（novel two-step directions），比基線水平提高了30%。在今后的研究工作中，我們的目標(biāo)是在一個(gè)更大的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練智能體，跨多個(gè)領(lǐng)域開展更為深入的分析和經(jīng)驗(yàn)評(píng)估工作，并探索跨不同環(huán)境的泛化能力。