原作者jennifer chu
正如駕駛員遵守道路規則一樣，大多數行人在通道走廊或擁擠道路時都會遵循一定的社會規範：靠右側行走，左側超行，離停車位一定距離，步行時留意四周情況，遇到障礙物時迅速改變路線等。
然而，麻省理工學院的工程師們就設計了一種具有
「社會意識導航」
的自主機械人，在觀察行人動作的同時跟上行人的步伐。
在麻省理工學院stata中心的測試中，機械人類似於裝了車輪的自助服務機，跟上大部分行人的步伐並且成功避免了碰撞。研究人員在ieee智慧型機械人與系統會議上發表一篇關於如何設計這類機械人的**。
史蒂文-陳是麻省理工學院畢業的研究生，並且是這個專案的主要負責人，他說：「社交意識導航是移動機械人的核心能力，它能在複雜的環境裡與行人進行互動。例如，小型機械人可以在行人路上進行包裝和食品交付。類似，行人搭乘個人移動裝置在超市，機場和醫院等大型密集空間移動。」
整個專案團隊還包括研究生michael everett，畢業的博士後liu miao 和航空航天學院教授jonathan how。
如何實現在人群中行駛
為了使機械人能夠在乙個高度複雜的環境中自主執行，科研人員必須解決四個主要問題：
定位（知道它在哪個位置），
感知（識別其周圍環境），
路徑規劃
（最佳路線到達目的地）和
控制（執行期望的路徑）。
史蒂文和他的同事們使用標準方法來解決定位和感知問題。對於感知問題，他們為機械人配備了現成的感測器，如網路攝像頭，深度感測器和高解析度雷射雷達感測器。對於定位問題，他們使用開源演算法來對映出周圍的環境並確定其位置。對於控制問題，他們採用了驅動無人車的標準方法。
everett 說：「這個專案創新的方面是路徑規劃，一旦定位出它現在的位置，就讓它按規劃路徑行走，那它應該走哪條最佳路徑？」
這是乙個棘手的問題，特別是在交通繁忙的環境中，路徑往往難以**。科研人員
採用基於軌跡
的方法，機械人計算幾條期望軌跡後，權衡之後選擇最佳路徑。
這些軌跡是從感測器資料中推斷出來，因為人們沒有明確地告訴機械人他們要去的地方。
everett 說：「但這需要不停的計算，機械人停下來，計算下一步該做什麼，機械人在做決定向右邊走，但是路人已經從它邊上走過（計算跟不上外部環境的變化），所以這種方法不太現實，特別是機械人高速模式下。」
「我們也使用
「基於反應的」方法，其中我們簡化機械人模型，使用幾何或物理學快速計算避免碰撞的路徑
。」「基於反應的方法存在的問題是人性的不可**性，比如說人們很少走一條筆直的路線，有時候突然走出來或者改變方向。在這樣乙個不可**的環境中，這些機械人往往會與人相撞，或者看起來像有意避開，卻被人們無意撞上。」
「在現實環境中，行人可能太謹慎或激進，從而撞倒機械人，沒有發現它已經融入社會公認的規則，比如機械人能給予人們足夠的空間或以適宜速度向前行駛，行人可能會有意地留更多的空間來避讓機械人。」
對機械人的訓練
該團隊找到了解決這些問題的方法，使機械人能夠適應不可**的行人行為，同時不斷隨著**移動，並遵循典型的行人的社會行為規範。
他們使用
強化學習
——一種機器學習方法，在計算機模擬中告知機械人其他物體的速度和軌跡，訓練路徑規劃。該團隊還將社會規範納入這個離線訓練階段，在這個階段他們鼓勵機械人靠右行走，而機械人靠左行走則會受到懲罰。
everett說：「我們希望它能夠自然地在人群中行走，而不是侵入性的，我們希望它像行人一樣遵循社會規則。」
強化學習的優勢在於研究人員可以離線使用這些耗費大量時間和計算能力的訓練場景。一旦機械人在模擬環境中訓練，研究人員可以對其進行程式設計，幫助機械人識別出現實世界中的類似情景時，執行模擬中確定的最佳路徑。
研究人員設定每隔0.1秒機械人評估環境並調整其路徑。通過這種方式，機械人可以以1.2公尺每秒的常規步行速度穿過走廊，而不會停下重新程式設計以確定路線。
「我們並沒有規劃整條路徑 - 這樣做沒有意義，尤其是如果你認為外部環境不斷發生變化，我們選取機械人看到的環境並選擇乙個速度，0.1秒後，再看一下現在的環境，選擇另乙個速度。這樣，我們的機械人看起來更自然，並且實時**人們在做什麼。」
針對群體的控制策略
研究人員在麻省理工學院stata大樓裡的繁忙曲折的大廳測試機械人，機械人一次能夠自動駕駛20分鐘。它隨著**自由移動，通常保持在走廊的右側，偶爾會從左側超過行人，兩者空隙會很大，以避免任何碰撞。
everett說：「我們曾把它帶到人們的日常生活中，去上課，買東西，表明它很容易適應外部環境。有一次，碰見了乙個旅遊團，它完美避開他們。」
研究人員將繼續研究機械人如何在更為堵塞的環境裡行駛。人群與個人有著不同的動態特徵，如果你看到五個人一起走動，可能需要學習完全不同的行走特徵，可能會讓機械人也遵循這樣的社會規則，即——不要在人群中移動，不要分散人群，把他們當作乙個群體，這將是今後的研究方向之一。
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