有没有将深度学习融入机器人领域的新尝试？

（原标题：有没有将深度学习融入机器人领域的尝试？有哪些难点？）

　　现在深度学习这么火，大家都会想着看看能不能用到自己的研究领域里。所以，将深度学习融入到机器人领域的尝试也是有的。我就自己了解的两个方面（视觉与规划）来简单介绍一下吧。

　　物体识别

　　这个其实是最容易想到的方向了，比较DL就是因为图像识别上的成果而开始火起来的。

　　这里可以直接把原来CNN的那几套网络搬过来用，具体工作就不说了，我之前在另一个回答amazon picking challenge（APC）2016中识别和运动规划的主流算法是什么？下有提到，2016年的『亚马逊抓取大赛』中，很多队伍都采用了DL作为物体识别算法。

　　物体定位

　　当然，机器视觉跟计算机视觉有点区别。机器人领域的视觉除了物体识别还包括物体定位（为了要操作物体，需要知道物体的位姿）。

　　2016年APC中，虽然很多人采用DL进行物体识别，但在物体定位方面都还是使用比较简单、或者传统的算法。似乎并未广泛采用DL。

　　当然，这一块也不是没人在做。我们实验室的张博士也是在做这方面尝试。我这里简单介绍一下张博士之前调研的一偏论文的工作。

　　Doumanoglou， Andreas， et al。 Recovering 6d object pose and predicting next-best-view in the crowd。Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition。 2016。

　　这个工作大概是这样的：对于一个物体，取很多小块RGB-D数据；每小块有一个坐标（相对于物体坐标系）；然后，首先用一个自编码器对数据进行降维；之后，用将降维后的特征用于训练Hough Forest。

　　这样，在实际物体检测的时候，我就可以通过在物体表面采样RGB-D数据，之后，估计出一个位姿。

　　抓取姿态生成

　　这个之前在另一个问题（传统的RCNN可以大致框出定位物体在图片中的位置，但是如何将这个图片中的位置转化为物理世界的位置？）下有介绍过，放两个图

　　↑ Using Geometry to Detect Grasp Poses in 3DPoint Clouds

　　↑ High precision grasp pose detection in dense clutter

　　控制/规划

　　这一块是我现在感兴趣的地方。

　　简单地说，我们知道强化学习可以用来做移动机器人的路径规划。所以，理论上将，结合DL的Function Approximation 与 Policy Gradient，是有可能用来做控制或规划的。当然，现在的几个工作离取代原来的传统方法还有很长的距离要走，但是也是很有趣的尝试。

　　放几个工作，具体可以看他们的paper。

　　1。Learning monocular reactive uav control in cluttered natural environments

　　↑ CMU无人机穿越森林

　　2。 From Perception to Decision！ A Data-driven Approach to End-to-end Motion Planning for Autonomous Ground Robots

　　↑ ETH 室内导航

　　3。Learning Hand-Eye Coordination for Robotic Grasping with Deep Learning and Large-Scale Data Collection

　　↑ DeepMind 物体抓取

　　4。 End-to-end training of deep visuomotor policies

　　↑ Berkeley 拧瓶盖等任务

　　有哪些难点

　　1、在视觉领域，除了物体识别、还需要进行物体定位。这是一个 regression 问题，但是目前来看， regression 的精度还没办法直接用于物体操作，（可能是数据量还不够，或者说现在还没找到合适的网络结构），所以一般还需要采用ICP等算法进行最后一步匹配迭代。

　　2、机器人规划/控制等方面，可能存在的问题就比较多了。我之前在雷锋网『硬创公开课』直播（运动规划 视频篇）的时候有提到我碰到的一些问题，这里简单列在下面：

　　可观性问题

　　简单地说，我们这些不做DL理论的人，都是先默认DL的收敛、泛化能力是足够的。我们应该关心的是，要给DL喂什么数据。也就是说，在DL能力足够强的前提下，哪些数据才能让我需要解决的问题变得可观。

　　当然，目前的几个工作都没有提到这点，Berkeley的那个论文里是直接做了一个强假设：在给定数据（当前图像、机器人关节状态）下，状态是可观的。

　　实际机器人操作中，系统状态可能跟环境有关（例如物体性质），所以这一个问题应该是未来DL用在机器人上所不能绕过的一个问题。

　　数据量

　　一方面，我们不了解需要多少数据才能让问题收敛。另一方面，实际机器人进行一次操作需要耗费时间、可能会造成损害、会破坏实验条件（需要人工恢复）等，采集数据会比图像识别、语音识别难度大很多。

　　是否可解决

　　直播的时候我举了个例子，黑色障碍物位置从左到右连续变化的时候，规划算法输出的最短路径会发生突变。（具体看视频可能会比较清楚）

　　这对应于DL中，就是网络输入连续变化、但输出则会在某一瞬间突变。而且，最短路径可能存在多解等问题。

　　DL的 Function Approximattion 是否能很好地处理这一状况？

　　是吧，这几件事想想都很有趣，大家跟我一起入坑吧~

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