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這個機器人能像 BB8 一樣跟著你到處跑,有TensorFlow一份功勞

2019-08-08已圍觀 來源:互聯網編輯:熱點新聞網

TensorFlow 幫助提升了路萌自主跟隨功能的魯棒性和穩定性。

既能當平衡車踩,又可以像《星球大戰》 BB8 一樣自動跟隨“主人”,“混血兒”路萌(Loomo)是一個非典型的消費機器人產品。

▲(《星球大戰》里的 BB8)

路萌有著平衡車的外形,以及機器人的“大腦”。當大多數消費級機器人還只能在室內充當故事機時,路萌已經可以跑在戶外,并且自動跟著使用者。

這個機器人出自“賽格威機器人”之手,后者是是賽格威-納恩博集團創立于 2015 年的機器人業務。通過將平衡車、計算機視覺技術和機器人技術相結合,賽格威創造了一個“另類”的消費級機器人產品。

自主跟隨是這個“另類”機器人最吸引人的功能。基于多個攝像頭、計算機視覺以及英特爾的 RealSense 模塊,路萌機器人能快速識別用戶特征、姿態和地理位置,跟隨用戶前進,并在跟隨期間自動避障。

在實現自主跟隨這個功能過程中,賽格威機器人視覺組借助了當下流行的深度學習開源框架 TensorFlow。

“跟蹤使用者(Follow me)功能本質是一個視頻目標檢測和跟蹤問題,傳統方法基于相關濾波實現。”賽格威機器人資深算法工程師薛舟對 PingWest 品玩表示。畢業于瑞士聯邦理工(洛桑)的薛舟,在 2018 年 4 月加入賽格威后,主要負責攝像頭相關的算法工作,比如路萌上的視覺傳感器(魚眼相機、RGB 相機和深度相機)。

(路萌的視覺傳感器)

相關濾波跟蹤算法的實現路徑是建立一個相關濾波器,使其與目標的相關響應最大。“我們會選定需要跟蹤的圖像塊,經過特征提取、變換和相關濾波器相乘等一系列操作后,輸出最大響應。響應最大位置即為這一幀中跟蹤目標的位置。”薛舟解釋道。

這種方法的優勢是運算速度快,但很容易受到環境和目標變化的影響。“光照變化比較明顯、目標經過遮擋再次出現、背景和跟蹤前景有較多相似地方等情況,都會導致這種方法失效”。

為了提高目標跟蹤的穩定性和魯棒性,薛舟所在的賽格威視覺組想到了深度學習方法。

通常,大多數團隊開始引入深度學習方法,都會借用一個深度學習框架,以降低開發成本,把精力集中在業務問題上,而不必過多關注底層技術。

在現有的幾個深度學習框架中,賽格威視覺組選擇了 TensorFlow。薛舟說:“綜合來看,TensorFlow 最符合我們需求。比如,前期做原型時,效率會比其他框架高。并且,TensorFlow 有 Lite 版本,在部署時更有優勢。”

基于 TensorFlow 深度學習框架,賽格威視覺組使用”Detect to Track”方法來彌補相關濾波的不足。

“我們先做目標(人體)的檢測,然后再做目標跟蹤,并且多個線程運行,隔幾幀就會重新做一次目標檢測和特征提取。采用新的方法后,目標在走動過程中轉身、光照大幅度變化、發生遮擋、前景背景混淆等情況下,路萌都能第一時間重新找回被跟蹤的目標。”薛舟告訴 PingWest 品玩。

基于深度學習的實現路徑中,有幾個關鍵點,比如檢測目標、提取目標特征,都需要深度學習來實現。薛舟表示:“TensorFlow 在這些環節提供了很多幫助。”

利用 TensorFlow 訓練完深度學習模型后,賽格威機器人視覺組還需解決部署的問題。路萌作為一個移動的機器人,會面臨許多不確定因素,比如沒有網絡、電量不足。

“我們很多應用場景都是在移動端的,TensorFlow Lite 能很好滿足我們的需求。”薛舟解釋道。TensorFlow Lite 是 Google 于 2017 年 11 月專門針對移動端和物聯網領域,發布的輕量級深度學習框架。它以輕量、低延遲、耗電少、支持移動端硬件加速等優勢,被很多團隊應用于移動端部署。

像 BB8 一樣充滿未來感的路萌,不是實驗室里造價高昂的原型,而是消費者可以買到的產品——2018 年 9 月,路萌在京東發售,定價 9988 元。

路萌的成功量產開賣,不僅是消費機器人走向市場的探索,也是機器學習商業化落地的一次有益的嘗試。機器學習早已不只是象牙塔里的論文,借助 TensorFlow 這一類開源工具,開發者和團隊在業務中采用機器學習的門檻已經大大降低。

在真實的商業應用領域,機器學習如何助力企業成長,才是當前人工智能業界最重要的課題之一。

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TensorFlow產品團隊豪華陣容:

Kemal EI Moujahid TensorFlow全球產品總監

Mike Liang TensorFlow亞太區產品負責人

Nicole Pang TensorFlow產品經理

重量級圓桌論壇嘉賓:

Subramaniyan Arun 通用電氣貝克休斯數據科學及分析副總裁

楊杰 網易嚴選算法總監

孫繼超 騰訊 Medical Big Data Scientist

創意迸發的開發者們:

Anna Huang Machine Learning Researcher

武強博士 蘭州大學信息工程學院助理研究員

胡繼禮 安徽中醫藥大學醫藥信息工程學院計算機基礎教研室主任

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