本文介绍了一项关于机器人在未知、杂乱环境中进行主动神经感知与规划的研究，由Hanwen Ren和Ahmed H. Qureshi共同完成，并于2023年8月发表在《IEEE Transactions on Robotics》期刊上。该研究旨在解决机器人在家庭服务、搜救、狭窄通道检查以及医疗辅助等场景中的主动感知问题。尽管现有的主动感知方法在开放空间中表现良好，但在未知、杂乱的环境中往往难以推广到实际应用。为此，作者提出了一种基于深度学习的主动神经感知方法，能够生成机器人机械臂的可行视角序列，以最小的观测次数重建环境。

研究背景与动机

主动感知（Active Sensing）是机器人通过与环境交互最大化信息获取的复杂控制问题。在家庭服务、搜救、医疗辅助等场景中，机器人需要在狭窄、光线不足的环境中高效地获取密集的视觉感知。然而，现有的主动感知方法大多假设环境已知或仅在开放空间中进行测试，难以应对现实世界中的复杂场景。因此，作者提出了基于深度学习的主动神经感知方法，旨在通过机器人机械臂和手持摄像头在未知、杂乱的环境中高效重建场景。

研究方法与流程

该研究的主要贡献包括以下几个方面： 1. 3D卷积神经网络（3DCNN）评分函数：该函数基于过去的观测生成场景表示，并预测可能的场景覆盖率，从而指导视角规划，避免不必要的机器人交互。 2. 双层模型预测控制（MPC）算法：该算法利用评分函数生成视角序列，以最大化场景覆盖率。 3. 基于Transformer的视角序列建模与生成：通过离线强化学习范式训练该模块，能够快速生成视角序列，实现实时场景重建。 4. 场景注册框架：该框架将来自不同视角的信息整合为统一的场景表示，并通过神经推理完成部分观测到的物体形状，减少不必要的交互步骤。 5. 碰撞模型近似策略：该策略用于规划和控制模块，防止机器人在执行运动时与未知环境发生碰撞。 6. 统一的快速主动感知框架：结合视角生成和机器人控制方法，能够在复杂仿真和现实环境中进行场景重建。

实验结果与分析

研究在仿真和现实环境中进行了大量实验，验证了所提出方法的有效性。实验结果表明，该方法在视角数量、规划速度和场景覆盖率等指标上均优于传统基线方法。特别是在狭窄、杂乱的现实环境中，该方法能够以较少的视角实现高效的环境重建。

研究意义与价值

该研究提出的主动神经感知方法在机器人感知与规划领域具有重要的科学价值和应用潜力。通过结合深度学习与机器人控制技术，该方法能够在未知、杂乱的环境中高效地进行场景重建，为家庭服务、搜救、医疗辅助等领域的机器人应用提供了新的解决方案。

研究亮点

1. 新颖的深度学习框架：结合3DCNN、Transformer和MPC算法，提出了全新的主动感知框架。
2. 高效的场景重建：能够在狭窄、杂乱的环境中通过最少的视角实现高效的环境重建。
3. 仿真到现实的迁移能力：通过域随机化（Domain Randomization）训练模型，成功实现了从仿真到现实环境的迁移。

结论

该研究提出了一种基于深度学习的主动神经感知方法，能够在未知、杂乱的环境中高效地进行场景重建。通过结合3DCNN、Transformer和MPC算法，该方法在视角数量、规划速度和场景覆盖率等指标上均优于传统方法，具有广泛的应用前景。未来的研究将进一步提升场景表示的质量，并探索该方法在搜救任务中的应用。