一种用于移动机器人部署期间基于语义的情境感知的框架

《Frontiers in Robotics and AI》：A framework for semantics-based situational awareness during mobile robot deployments

部署机器人到危险环境需通过人机协作（HRT）提升 situational awareness（SA）。本文提出环境语义指标（如激光噪音、危险标志、人类活动迹象、辐射）的量化框架，并构建聚合指标 Situational Semantic Richness（SSR）以反映环境语义复杂度。实验表明SSR能有效整合多模态语义信息，帮助人类与机器人协同决策。

　　在当前的技术发展背景下，机器人在危险环境中的部署正变得越来越重要。这类任务通常涉及到“人机协同”（HRT）模式，即人类监督者与在危险区域中远程操作的机器人进行交互。在这种情况下，情境感知（SA）对于实现高效的HRT至关重要，它不仅支持机器人的导航、规划和决策，还能够增强人与机器人之间的协作效率和安全性。本文旨在探讨情境感知中的“语义”层面，即在较高层次上对环境信息的理解，以及如何将这些语义信息整合到远程机器人部署中。通过提出一种通用的框架，我们可以获取和结合多个语义级别的情境感知数据，并展示其在灾难响应机器人中的应用。我们还提出了一组“环境语义指标”，用于反映不同类型的语义信息，例如风险指标或人类活动迹象（SHA），这些指标能够帮助机器人和人类更好地理解当前所处的环境，并做出相应的决策。基于这些指标，我们进一步提出了一个“情境语义丰富度”（SSR）的指标，用于描述环境的整体情况，反映语义信息的密集程度和复杂性。

在人机协作的背景下，人类和机器人各自具有不同的优势和劣势。人类在感知、数据解释和决策方面具有更强的适应性和灵活性，而机器人则在执行任务和处理大量数据方面表现出更高的效率。因此，情境感知需要一种能够融合两者优势的机制，以确保人和机器人能够共享信息，从而在复杂和危险的环境中做出协调和安全的决策。本文提出的框架正是为了实现这一目标而设计的，它能够帮助机器人获取语义增强的情境感知，并将其以一种直观和可解释的方式传递给人类操作者。这种设计不仅提高了机器人的自主性和鲁棒性，还为人类操作者提供了更清晰的决策依据。

情境感知可以分为三个层次：感知（level 1）、理解（level 2）和预测（level 3）。在感知层，机器人需要识别环境中的元素，如物体、传感器数据等；在理解层，机器人需要对这些元素进行综合分析，以形成对当前环境的整体认知；而在预测层，机器人则基于当前的感知和理解，预测未来的环境状态，并据此做出决策。这些层次的划分有助于我们更好地理解和设计情境感知的框架，同时也为不同层次的语义信息处理提供了理论依据。

在本文中，我们提出了一种能够整合不同语义信息的框架，即通过环境语义指标来量化不同类型的语义信息，并结合这些指标生成一个整体的情境语义丰富度（SSR）指标。该指标不仅能够反映环境中的语义信息密集程度，还能帮助机器人判断是否需要依赖人类操作者的判断力和经验来处理复杂的环境情况。SSR指标的设计使得机器人能够更加智能化地处理环境中的各种信息，提高其在人机协同任务中的表现。

环境语义指标的种类包括激光噪声强度、机器人风险和人类活动迹象等。这些指标分别反映了不同类型的语义信息，如环境中的噪声、危险源以及可能存在的生命迹象。在激光噪声强度的计算中，我们使用了图像处理技术，通过卷积和矩阵求和的方法，计算出激光地图的噪声方差，并将其转换为一个sigmoid函数，以获得更直观的噪声强度值。在风险评估方面，我们考虑了危险源的级别和距离，并结合这些因素计算出风险指标。此外，我们还通过距离和对象的分布情况来评估人类活动迹象（SHA），以帮助机器人识别可能的人类存在。

这些语义指标的引入使得机器人能够更全面地感知环境，而不仅仅是依赖于低层次的传感器数据。例如，在一个有强烈辐射源的环境中，机器人可以检测到辐射强度，并通过距离计算来判断其对自身的影响。而在一个可能有人员活动的环境中，机器人可以通过识别个人物品和其分布情况，来推测是否有人员存在。这些语义指标的结合和整合，使得SSR指标能够更准确地反映环境的整体情况，为机器人提供更全面的情境感知。

在实验部分，我们使用了Jackal移动机器人在模拟的灾难响应环境中测试了该框架。实验结果表明，所提出的语义指标能够敏感地反映不同场景中语义信息的变化，而SSR指标则能够有效地总结这些变化，帮助机器人判断是否需要更多的人类干预。此外，通过引入注意力机制，我们还能够处理由于传感器噪声或误检导致的不准确数据，使得SSR指标更加稳定和可靠。

在多语义场景中，我们的框架同样表现出良好的适应性。通过设计不同的语义组合，我们验证了框架在处理多种语义信息时的灵活性和鲁棒性。实验结果表明，SSR指标能够正确地反映不同语义信息对环境整体情况的影响，并且在多个语义指标同时存在的情况下，仍然能够保持较高的敏感性和准确性。这种能力对于灾难响应等复杂任务至关重要，因为这些任务往往涉及多种不同的环境因素和危险源。

通过这些实验，我们不仅验证了所提出的框架的有效性，还展示了其在实际任务中的应用潜力。该框架能够帮助机器人更好地理解环境，并在需要时将信息传递给人类操作者，从而提高人机协作的效率和安全性。此外，由于框架设计的模块化和可扩展性，它还可以适应不同的机器人任务和环境条件，为未来的机器人应用提供了坚实的基础。

本文的研究表明，情境感知不仅仅是一个技术问题，更是一个涉及人与机器协同工作的复杂系统。通过引入语义信息和情境语义丰富度指标，我们为机器人在危险环境中的自主性和智能性提供了新的思路和方法。这种设计不仅提高了机器人的感知能力，还使得人类操作者能够更直观地理解机器人所处的环境，从而做出更合理的决策。

在未来的工作中，我们希望进一步优化该框架，使其能够适应更复杂的环境和任务。同时，我们也计划将该框架扩展到其他类型的机器人系统，如无人机（UAV）或异构多机器人团队。这些扩展将进一步提高机器人在危险环境中的适应性和智能化水平，为未来的智能机器人应用提供更全面的支持。此外，我们还希望探索如何将该框架与现有的人工智能和计算机视觉技术相结合，以提高其在实际部署中的表现和可靠性。