第一次走進陌生場所，無需開展細粒度的建圖，基于內在的空間地圖并融合少量的環境信息就可以實現靈活導航——這種人類和動物與生俱來的能力，科學家稱之為“空間智能”。如何讓機器人也擁有這種本領，一直是全球具身智能領域的核心難題。
5月22日，西北工業大學人機物融合智能計算團隊在這一方向上取得進展，其綜述論文被《自然》子刊《自然綜述：電氣工程》錄用。團隊提出的“類腦認知導航”框架，試圖讓機器人像動物一樣，在未知環境中理解空間、調用經驗并做出靈活決策。
“現在的機器人看起來很聰明，其實很‘迷糊’。”西北工業大學計算機學院教授郭斌告訴記者。傳統機器人導航遵循“建圖—定位—規劃—控制”的固定流程，就像一個人拿著紙質地圖走路，地圖上沒有標的路就不會走。這種方式在倉庫、工廠等結構化場景通過大數據訓練尚能應付，而一旦環境和場景發生變化，機器人就會瞬間“失智”。“說到底就是泛化能力差。”郭斌說，“環境一變，它就不知道怎么走了。”
團隊從動物身上尋找解決辦法。郭斌以老鼠走迷宮為例向記者解釋，老鼠不會記住每一個拐角，而是抓住幾個關鍵地標，在大腦中形成記憶和抽象知識，構建“認知地圖”，下次遇到類似環境，還能把舊經驗和記憶拿過來用。
“動物會認路，靠的不是記性好，而是會總結、會聯想、會活用。”郭斌解釋道，基于這一思路，團隊將動物認路過程中的地標識別、經驗記憶和靈活決策能力逐一拆解，轉化為低成本、高泛化的類人機器人導航框架。
這個框架包含四個關鍵環節：多模態融合感知，讓機器人融合運動、姿態、環境信號，更精準地判斷自己在空間中的狀態；預測式表征，讓機器人不僅知道“我在哪”，還能預判“前面會遇到什么”；記憶復用，把走過的路轉化為分層抽象、可遷移的知識，到了陌生環境也能“舉一反三”；分層規劃，先確定大方向再細化具體路徑，讓機器人“帶著思考走路”。郭斌告訴記者，這四項技術共同作用，使機器人從“被動執行”走向“主動思考”。
目前，團隊正與多家單位開展技術轉化及應用工作。郭斌介紹，老年健康陪伴、復雜環境作業、災難應急救援等場景的共同特點是動態、未知、充滿變數，它們一直是機器人技術落地的“最后一公里”難題。“類腦認知導航”框架賦予了機器人在未知與動態環境中自主感知、決策與行動的能力。“更多地向人類和動物汲取智慧，將使得機器人真正具備走進復雜真實世界的潛力。”郭斌說。（記者 王禹涵 通訊員 王翠萍）
轉自：科技日報
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