Hanging Around: Cognitive Inspired Reasoning for Reactive Robotics
作者: Mihai Pomarlan, Stefano De Giorgis, Rachel Ringe, Maria M. Hedblom, Nikolaos Tsiogkas
分类: cs.RO
发布日期: 2025-07-28
备注: This article is published online with Open Access by IOS Press and distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Non-Commercial License 4.0 (CC BY-NC 4.0)
期刊: Frontiers in Artificial Intelligence and Applications; 2024; Vol. 394; pp. 2 - 15
DOI: 10.3233/FAIA241288
💡 一句话要点
提出一种认知启发的神经符号架构，用于机器人反应式推理，提升环境交互能力。
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 反应式机器人 神经符号推理 具身认知 图像图式 自主学习
📋 核心要点
- 现有智能体在自然环境中面临空间感知、对象可供性检测和动态变化等挑战，难以有效识别和监控相关环境要素。
- 论文提出一种神经符号架构，结合神经对象识别、图像处理和符号推理，利用本体知识进行查询、决策和能力推断。
- 该方法使智能体能够专注于感知，发现新概念，自主获取训练数据，并调整感知，最终实现复杂任务的规划。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种用于反应式机器人的神经符号模块化架构，旨在提升智能体在自然环境中的情境感知能力。该系统结合了神经组件（用于环境中的对象识别）和图像处理技术（如光流），以及符号表示和推理。推理系统基于具身认知范式，通过将图像图式知识集成到本体结构中来实现。该本体用于创建感知系统的查询，决定动作，并从感知数据中推断实体的能力。推理和图像处理的结合使智能体能够专注于正常操作的感知，并发现特定交互中涉及的对象部分的新概念。发现的概念允许机器人自主获取训练数据并调整其子符号感知以识别这些部分，并通过专注于相关的对象部分使更复杂任务的规划成为可能。在模拟世界中，智能体学会识别参与支撑关系的对象部分，例如，通过观察物体挂在钩子上的例子，学习识别参与建立支撑关系的部分，并能够规划支撑关系的建立/破坏。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人难以在复杂动态环境中有效地进行情境感知和推理，尤其是在识别和利用对象之间的关系（如支撑关系）方面。传统方法通常依赖于预定义的规则或大量训练数据，泛化能力有限，难以适应新环境和新对象。
核心思路：论文的核心思路是结合神经感知和符号推理，利用具身认知理论中的图像图式知识，构建一个能够自主学习和推理的系统。通过神经组件进行初步感知，然后利用符号推理进行高层次的理解和决策，从而实现更强的泛化能力和适应性。
技术框架：该系统包含以下主要模块：1) 神经感知模块：使用神经网络进行对象识别和图像处理（如光流检测）。2) 本体知识库：存储图像图式知识，用于表示对象、关系和能力。3) 推理引擎：基于本体知识进行推理，生成感知查询，决定动作，并推断对象能力。4) 自主学习模块：根据推理结果，自主获取训练数据，调整神经感知模块的参数。整体流程是：感知模块获取环境信息 -> 推理引擎根据本体知识生成查询 -> 感知模块响应查询 -> 推理引擎根据感知结果进行推理和决策 -> 执行动作 -> 自主学习模块根据结果调整感知模块。
关键创新：最重要的技术创新点在于将具身认知理论中的图像图式知识融入到机器人的推理系统中，使得机器人能够像人类一样，基于经验和直觉进行推理。此外，该系统还具有自主学习能力，能够根据环境反馈不断完善自身的知识库和感知能力。与现有方法的本质区别在于，该方法不是简单地依赖于预定义的规则或大量训练数据，而是通过结合神经感知和符号推理，实现更强的泛化能力和适应性。
关键设计：本体知识库的设计是关键。图像图式知识被编码为本体中的概念和关系，例如，“支撑”关系可以表示为“对象A支撑对象B”。推理引擎使用本体知识生成感知查询，例如，如果机器人需要找到一个可以支撑某个对象的表面，它可以查询本体知识库，找到所有具有“支撑”能力的表面。自主学习模块使用强化学习算法，根据环境反馈调整神经感知模块的参数，例如，如果机器人发现某个对象经常被用作支撑物，它可以调整感知模块，使其更容易识别该对象。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在模拟环境中，该智能体成功学习识别参与支撑关系的对象部分，例如，通过观察物体挂在钩子上的例子，学会识别参与建立支撑关系的部分，并能够规划支撑关系的建立/破坏。这表明该智能体能够通过观察系统地扩展其知识，并展示了深度推理的潜力。虽然论文中没有给出具体的性能数据，但该实验结果验证了所提出方法的有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于服务机器人、工业机器人等领域，提升机器人在复杂环境中的自主导航、操作和协作能力。例如，服务机器人可以利用该技术更好地理解人类指令，并在家庭环境中完成各种任务；工业机器人可以利用该技术更灵活地适应生产线的变化，提高生产效率。未来，该技术有望推动机器人向更智能、更自主的方向发展。
📄 摘要（原文）
Situationally-aware artificial agents operating with competence in natural environments face several challenges: spatial awareness, object affordance detection, dynamic changes and unpredictability. A critical challenge is the agent's ability to identify and monitor environmental elements pertinent to its objectives. Our research introduces a neurosymbolic modular architecture for reactive robotics. Our system combines a neural component performing object recognition over the environment and image processing techniques such as optical flow, with symbolic representation and reasoning. The reasoning system is grounded in the embodied cognition paradigm, via integrating image schematic knowledge in an ontological structure. The ontology is operatively used to create queries for the perception system, decide on actions, and infer entities' capabilities derived from perceptual data. The combination of reasoning and image processing allows the agent to focus its perception for normal operation as well as discover new concepts for parts of objects involved in particular interactions. The discovered concepts allow the robot to autonomously acquire training data and adjust its subsymbolic perception to recognize the parts, as well as making planning for more complex tasks feasible by focusing search on those relevant object parts. We demonstrate our approach in a simulated world, in which an agent learns to recognize parts of objects involved in support relations. While the agent has no concept of handle initially, by observing examples of supported objects hanging from a hook it learns to recognize the parts involved in establishing support and becomes able to plan the establishment/destruction of the support relation. This underscores the agent's capability to expand its knowledge through observation in a systematic way, and illustrates the potential of combining deep reasoning [...].