【机器人自主导航】《移动与机动人工智能（AIMM）世界模型进展报告：路线侦察中的空间概念》美陆军25页技术报告

本报告总结了迄今为止在路线侦察领域的本体开发的进展，重点是空间抽象。我们的重点是一个简单的机器人，一个能够感知并在其环境中导航的自主系统。该机器人的任务是路线侦察：通过观察和推理，获得有关条件、障碍物、关键地形特征和指定路线上的敌人的必要信息。路线侦察通常是由一个排的骑兵和非骑兵进行的。这项研究探讨了机器人执行部分或全部必要任务的合理性，包括与指挥官进行沟通。

1.1 背景与动机

这是一项具有挑战性的对抗性任务，即地形穿越加上信息收集和解释。侦察的解释方面需要考虑语义学--确定相关的信息和确定它如何相关（即有意义）。语义信息在本质上是定性的：例如，危险是一个定性的概念。为了将危险与某些特定的区域联系起来，我们需要一种方法来指代该区域。这意味着至少能够给空间的某些部分附上定性的标签。

Kuipers在他的空间语义层次的早期工作中指出了空间的定性表示对机器人探索的重要性。例如，层次结构的拓扑层次包含了 "地方、路径和区域的本体"，归纳产生了对较低层次的因果模式的解释。

最近，Izmirlioglu和Erdem为定性空间概念在机器人技术中的应用提供了以下理由：

• 各种任务，如导航到一个目的地或描述一个物体的位置，涉及处理物体的空间属性和关系。......或某些应用（如探索未知环境），由于对环境的不完全了解，可能并不总是有定量的数据。......可理解的相互作用和可接受的解释往往比高精确度更可取（Kuipers 1983）。对于这些应用，定性的空间关系似乎更适合。

对于负责路线侦察的无人地面车辆（UGV）来说，其架构中的不同模块将消费和产生语义信息：负责语义感知和目标识别、计划和执行、自然语言对话等的模块，加上主要负责维护信息的语义世界模型。例如，在美国陆军作战能力发展司令部陆军研究实验室的自主架构中，语义/符号世界模型被用来 "实现符号目标（例如，去接近一个特定的物体）"，*其中接近是一个语义概念。

一个关键问题是如何在世界模型和其他模块之间分配维护和处理不同类型语义信息的责任。从语义世界模型的角度来看，这取决于有多少符号推理是合适的。例如，假设要接近的物体位于一个给定区域的某个位置，而不是靠近该区域的外部边界。一旦机器人靠近物体，就可以推断出机器人在物体的位置附近，而且也在同一区域内。如果有公制信息，就可以用几何例程得出这个结论。在没有公制信息的情况下，是否会出现在纯粹的定性空间中推断有用的情况？

本报告不涉及这个问题。我们的目标是确定什么应该被代表，而把如何代表和在哪里代表留给未来的工作。

1.2 路线侦察

以下片段取自FM7-92中对路线侦察的描述。空间表达是彩色的，周围有一些文字作为背景。

• 路线侦察的重点是获得关于一条指定路线和敌人可能影响沿该路线移动的所有地形的信息。路线侦察的方向可以是一条道路、一条狭窄的轴线（如渗透通道），或一个总的攻击方向......防御阵地。......部队可以机动的可用空间......所有障碍物的位置和类型以及任何可用的绕道位置。障碍物可包括雷区、障碍物、陡峭的峡谷、沼泽地或核生化污染 ......沿途和邻近地形的观察和火力范围 ......沿途提供良好掩护和隐蔽的地点 ......。桥梁的结构类型、尺寸和分类。着陆区和接驳区。与路线相交或穿越的道路和小径。. . 如果建议路线的全部或部分是道路，则该排认为该道路是一个危险区域。它使用有掩护和隐蔽的路线与道路平行移动。当需要时，侦察和安全小组靠近道路，以侦察关键区域。

路线侦察的结果是一份报告，以图表的形式，并附有文字说明。FM7-92给出了一个例子，我们可以从中提取一些更必要的概念：

• 网格参考。磁性北方箭头..道路弯道..陡峭的坡度..道路宽度的限制（桥梁，隧道等）..岔道的位置..隧道..

让我们把这段关于路线侦察的描述中提到的概念建立一个综合清单，重点放在空间概念上，并尽可能地保留军事术语:

1）必须指定环境中的位置、路线、区域和感兴趣的物体。称这些为 "实体"。

2）这些实体之间的空间关系是相关的（例如，一个地点在另一个地点的北边）。值得注意的是，不同类型的实体之间的关系是被指定的。

a. 物体（例如，障碍物）在位置或区域。

b. 一些地点在空间上与路线有关（例如，沿着路线，毗邻，或靠近道路）。

c. 地点可能代表更大的区域（例如，雷区的位置）。

d. 道路和小径可以与路线相关：它们可能相交、重叠（部分叠加），或平行运行。

3. 一些实体对路线具有战术价值，无论是进攻还是防御（例如，雷区）。

a. 一些地点相对于其他地点或区域有方向性的定位（例如，一个防御性的位置）。

b. 有些区域是由其与另一个区域或地点的关系来定义的，这可能不是一种局部的关系（例如，观察和火力场是由一个潜在的远程位置来定义的，该位置有一条通往路线上的一个区域的线路）。

4）路线可能被障碍物阻挡，障碍物可能是明确的物体或更大的区域（例如，一个障碍物与一个雷区）。

5. 路线和地形的三维几何特性是相关的：道路上的急转弯，陡峭的坡度，等等。

6）有时，描述物理基础设施（如道路、桥梁）及其属性是很重要的。

1.3 路线侦察抽象

路线侦查收集和解释不同种类和不同来源的信息:

• 背景知识。这包括关于环境特征的类型和预期成为任务一部分的物体的信息，包括道路、障碍物、沟壑、桥梁等等。

• 任务规范。确定侦查的区域和路线，以及当时可获得的任何信息。

• 环境。通过空间分析（包括几何学、拓扑学等）、感知、地图卫星数据的离线图像处理和其他类型的分析，确定环境的相关特征。

• 任务执行期间的通信。我们假设指挥官或人类操作员在侦察过程中可以向UGV提出询问或命令，提供新信息或集中注意力。

• 如前所述，一份报告。

原则上，所有这些信息都以某种抽象的形式组合在一个语义世界模型中。我们把环境的物理属性和特征称为 "实体"。把我们用来表示这些实体和它们之间关系的抽象概念称为 "概念"。

不同类型的实体的概念。层次结构在语义表征中很常见，用来捕捉关于世界上遇到的实体类型的一般知识。一个类型就是一个概念，类型被组织在一个层次中：MRZR是一种轻型的、战术性的、全地形的车辆，它是一种轮式地面车辆，它是一种地面车辆的类型，等等。属性和关系可以与一个给定的概念相关联，而下级概念则继承这些属性。在路线侦察中，如果有信息说某一地区有一条道路，但没有更多的细节，仍然可以从道路的概念中推断出它的预期属性：它比它的宽度长得多；它在人们感兴趣的地点之间通向；在其他条件相同的情况下，它可能比周围的地形行驶得快。从实用的角度来看，这意味着如果有可能将某物归类为一个已知的概念，那么语义世界模型就不需要记录关于该物的每一条相关信息。

用于实体的目的和用途的概念。一个代表道路典型用途的概念可以进一步区分其长度和宽度的语义，这反过来又导致了跨越和沿途、穿越和跟随等概念之间的区别。这将使UGV能够以不同的方式对待 "侦察道路对面的区域 "和 "侦察前方的道路 "的命令。前方的道路也是一个语义概念：它取决于对过去去过的地方的了解。

代表部分信息的概念。有时可能会有定性的信息。想象一下，任务规范的一部分是关于雷区在计划路线上存在的信息，但不知道具体位置，或者知道雷区的位置，但不知道其范围。这种无知可以很容易地在代表实体的概念中得到体现。

新概念适用于新环境。另一个交流的例子可能是信息性的。想象一下，当一辆UGV穿越一条东西走向的道路时，它与远程指挥官进行交流，指挥官问道："道路北侧是什么？"* 需要识别的物体可能不在道路和地形的边界上（与 "建筑物的一侧 "形成对比），而是在以道路边缘为界的某个感兴趣的区域内，距离UGV的位置向北不远，向东和向西也有一些距离。这个区域可能没有事先作为一个概念被划定；相反，它是在当前的背景下构建或推断出来的。这是一个有趣的例子，一个概念不是从公制数据中抽象出来的，而是被强加在公制数据上的。

背景中的概念的适应和组合。想象一下，对一张地图的分析产生了对代表区域、道路等等的概念的分解。这些概念可能直接适用于某些目的。例如，与道路相联系的概念在推理两点之间的导航时是有用的。然而，在其他情况下，这些概念可能需要调整或与其他概念相结合。例如，如果一条道路被指定为 "危险区域"，那么这个区域的概念可能会超出道路的边界，延伸到周围的地形。