服務(wù)機器人任務(wù)理解的關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、如今，服務(wù)機器人正在成為國內(nèi)外機器人領(lǐng)域研究的重點。我國已經(jīng)把智能服務(wù)機器人列為未來15年重點發(fā)展的前沿技術(shù)。以家用服務(wù)機器人為主的服務(wù)機器人產(chǎn)業(yè)不斷發(fā)展，未來市場前景巨大。然而，人機交互中任務(wù)理解能力仍然是影響機器人協(xié)助人類的一個主要瓶頸，因為機器人能夠理解的知識和自然語言表達的任務(wù)之間存在巨大差距。具體表現(xiàn)為三個方面:(1)用戶指令的表達形式不僅僅是自然語言形式而且是抽象表達不足的（指代或缺?。?(2)機器人內(nèi)部知識與用戶任務(wù)之間存

2、在巨大的知識缺口;(3)復(fù)雜任務(wù)到機器人原子行動的分解或規(guī)劃。因此，本文通過解決這三個方面的問題，實現(xiàn)用戶自然語言表達的任務(wù)到機器人可以執(zhí)行的原子行動的分解，從而解決任務(wù)理解所面臨的問題。
　　首先，解決用戶指令的表達形式不僅僅是自然語言形式而且是抽象表達不足的問題。由于用戶的表達是自然語言形式，機器人首先需要把用戶任務(wù)翻譯成機器人內(nèi)部語義表示。在與機器人交互過程中，用戶通常會使用不同的詞匯同時會覆蓋大部分我們?nèi)粘Ｓ玫降脑~匯表。目

3、前，通用的做法是通過標注大量樣本數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，并用深度學(xué)習(xí)或機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練得到語義解析器。然而，標注大量的任務(wù)訓(xùn)練集是比較耗時的，同時服務(wù)機器人領(lǐng)域任務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù)集較少。為了解決這個問題，本文提出從有限較小的標注集中來訓(xùn)練可靠的框架語義解析器的方法，將自然語言表達的句子翻譯到框架語義表示。同時為了解決指代或缺省問題，本文提出新的啟發(fā)式方法從用戶任務(wù)的上下文信息中恢復(fù)當前任務(wù)可能缺失的語義角色。
　　其次，解決機器人內(nèi)部知識與用戶任務(wù)

4、之間存在巨大的知識缺口問題。當任務(wù)句子被翻譯到框架語義表示形式時，機器人還需要對動詞框架語義做定義來補充任務(wù)規(guī)劃所需要的知識。然而，現(xiàn)存的大部分工作都是通過專家來手工編寫這類知識，使得這部分工作很耗時同時也不容易擴展通用。為了解決這個難題，本文從字典(如FrameNet)或者網(wǎng)上其它類似的資源挖掘出動詞的詞義并形式化定義，同時這些定義又可以被機器人直接處理。由于現(xiàn)存的動作描述語言并沒有給出關(guān)于這類知識的完整描述，故本文提出新的元語言框架

5、作為轉(zhuǎn)寫的常用動詞的知識以及用戶任務(wù)的表示形式。基于以上的框架，常用動詞詞義的語義信息從字典中提取以及在元語言框架下轉(zhuǎn)寫表示。然后，這些轉(zhuǎn)寫知識可以有效填補任務(wù)理解中所缺失的知識。
　　最后，解決復(fù)雜任務(wù)到機器人原子行動的分解或規(guī)劃問題。由于現(xiàn)存的任務(wù)分解方法或者自動規(guī)劃方法都依賴于手工編寫的知識，知識也不足。本文提出基于元語言和回答集編程(ASP)的任務(wù)規(guī)劃，將元語言翻譯到ASP規(guī)則，并利用ASP自動規(guī)劃求解用戶任務(wù)，最終解決機

6、器人內(nèi)部復(fù)雜任務(wù)語義形式分解為原子行動序列的問題。機器人通過執(zhí)行原子動作序列完成用戶任務(wù)。
　　綜上，本文提出利用FrameNet等語義詞典中的語義信息填補常用動詞的功能性知識，同時結(jié)合自然語言語義解析和回答集編程(ASP)自動規(guī)劃技術(shù)來提高機器人在知識不完備情況下的任務(wù)理解能力。通過在大量開放任務(wù)集中進行方法的比較，并將其應(yīng)用到服務(wù)機器人“可佳”硬件系統(tǒng)中在國際標準測試中進行系統(tǒng)性的驗證。實驗表明，本文提出的若干關(guān)鍵技術(shù)及其結(jié)合

7、相較于之前方法能夠極大的提高機器人任務(wù)理解能力。
　　本文主要貢獻和創(chuàng)新點包括:
　　(1)針對用戶任務(wù)句子語言表達不足以及訓(xùn)練數(shù)據(jù)量少的問題。本文提出采用參數(shù)類型依存關(guān)系特征，在少量樣本的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練出合適的對數(shù)線性模型，同時提出基于最近鄰規(guī)則和默認規(guī)則解決上下文理解中的缺省和指代問題。實現(xiàn)了可以處理更大規(guī)模任務(wù)句子的框架語義解析器。
　　(2)針對知識缺口的問題，本文建立一種新的元語言，將過程性開放知識和功能性開放