快捷导航 
时间：2021-04-17 23:12:53来源：互联网
很多工程师的梦想都是创造出能够在复杂的环境下稳定胜任一系列任务——比如行走和导航——的机器人。为了实现这一目标，早期的研究者们试图将机器人身处的环境抽象化，然后根据其所可能应对的情况和任务制定一系列规则，并赋予机器人一定的推理能力。在这段期间, 全世界范围内也许最成功的机器人是名叫赫伯特的机器人。
赫伯特的前身是由西屋电气工程师 Roy J. Wensley 开发用来远程调用变电系统的机器人 Televox，仅由一组控制单元组成。Televox 本质上是一个声控系统，为了实现远程遥控的目的，该控制单元的一部分放在变电站另一部分则放置于调度员处。调度员可以利用 Televox 将指令转为不同的声音频率发送到另一端，经过解码后再执行相应操作。这一发明成功后，Wensley 进一步开发，并将 Televox 包装为了一个有“脸”、身体和身体的机器人，也就是赫伯特机器人。
图：世界上最早的机器人之一：Herbert Televox 和其开发者 Roy J. Wensley
source: https://medium.com/robotics-today/first-humanoid-robot-ever-87df3ee079b0
用今天的眼光来看，赫伯特也许完全算不上智能，因为它主要是靠规则驱动的，它的行为与人也并不相似。以当时最为人津津乐道的赫伯特作为家庭助手为例，操作人必须按照相对固定的脚本缓慢的向赫伯特传达命令，有时还必须按下特定的按钮来进行选择或确认。因为赫伯特并不能真正理解操作人的语音，它只能识别一系列已经写入系统的指令——还是在固定的音节上。可以说，赫伯特只能在其系统内规定的规则范围内工作，这与今天大行其道的联结主义 (connectionism) 是不同的。
联结主义， 又称仿生主义，认为心理现象可以用简单并一致的网络——如神经网络——来描述，不同的行为可以通过这些基础结构之间复杂的互动实现，这与人脑工作的方式相似。因此，联结主义追求用简洁的方式构建有通用性的解法，而规则驱动的算法则是 case by case，有很大的可能会随着环境的复杂度增加而变得过于庞大。
显然，随着拟人机器人的发展，不少学者也转向了其他方向来试图开发更类人、具有更高智能的机器人。一些研究者将目光投向自然界，试图从动物——比如昆虫等结构比较简单的动物——身上利用联接主义进行研究、学习和模仿。这不难理解，从昆虫的神经科学研究上看，昆虫的神经系统比大部分动物都简单很多，使对昆虫的大脑建模相对来说简单。但另一方面，许多昆虫的大脑在大小、重量上都不值一提，有些甚至还“视力其差”，但这并不影响昆虫高效、稳定的完成觅食和协作等复杂的行为。此外，尽管昆虫的身体类型、行为、栖息地和生活方式种类繁多，但各个物种的大脑组织之间仍存在许多令人惊讶的一致性，这表明它们可能是有效，高效和通用的解决方案。[3]
本文从视觉、追踪和导航三个方面入手，以近年来的新应用为例，带领读者一窥机器人与昆虫之间奇妙的化学反应。
一、视觉场景识别 - A Hybrid Compact Neural Architecture for Visual PlaceRecognition
在视觉场景识别领域，流行的算法大致可以分为两类：以深度学习为代表的更多依赖于计算机科学的模型，和利用大脑的特性建模的更多依赖于神经科学的模型。本文作者则旨在结合两类研究的优点，实现新的紧凑而高性能的模型。
视觉位置识别（VPR）是指仅基于图像所提供的视觉线索，而不使用任何其他信息，来识别图像中描绘的位置的任务[6]。对于在现实环境中长时间运行的任何机器人系统或自动驾驶车辆而言，可靠地执行视觉位置识别（VPR）都是一项挑战。因为同一个地方因为时间，如白天 / 夜晚或天气 / 季节周期，的变化可能看起来完全不相似，而多个地方在某些特定的情况下反而可能看起来十分相似。另外一个问题是目前流行的预训练模型大多是在单个图像上训练的，虽然这些模型也取得了很好的成绩，但是期通常会忽略连续图像内所蕴含的时间信息。
而昆虫等生物却能够非常有效地从低分辨率数据中提取有关其环境的信息，它们能够在各种环境条件下（不同光照、对比度等）强大地执行视觉处理任务。一般认为，昆虫对位置的识别主要是通过蕈形体（mushroom bodies）实现的。蕈形体是昆虫或其他节肢动物和一些环节动物如沙蚕脑中的一对结构[7]，其名字来自于其大致半球形的花萼，这个花突通过中枢神经束或花序梗与大脑的其余部分相连。下图标亮了果蝇大脑中的蕈形体。蕈形体的结构可以简化为多层感知器（MLP），它涉及蜜蜂和蚂蚁的嗅觉和视觉信息的分类、学习和识别。这些昆虫的感官接受到经过密集编码和高度处理的输入，并传递给蕈形体，后者则将该信息稀疏地连接到蕈形体内的大量内在神经元。
图：果蝇大脑中的蕈形体
图源：维基百科 https://en.wikipedia.org/wiki/Mushroom_bodies
