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图注：AmazonScout是一个自动送货机器人 ， 它可以在公共人行道上以步行的速度移动 ， 目前正在美国四个州进行实地测试 。 Q：当我问及你们项目之间的共性时 ， 我想到的一件事是你们的机器人都是和人类在同样的环境中工作 。 为什么这会使问题复杂化呢？SiddSrinivasa：机器人正在走近人类生活 ， 我们必须尊重发生在人类世界中的所有复杂的互动 。 除了走路、开车、执行任务外 ， 还有复杂的社交 。 对机器人来说重要的是 ， 首先 ， 要有意识；其次 ， 要参与其中 。 这真的很难 ， 当你在开车的时候 ， 有时很难判断其他人在想什么 ， 也很难根据他们的想法来决定如何行动 。 仅仅是推理问题就很难 ， 然后闭环就更难了 。 如果机器人正在下棋或与人对弈 ， 那么预测他们将要做什么就容易多了 ， 因为规则已经很好地制定了 。 如果你假设你的对手是最优的 ， 那么你会做得很好 ， 即使他们是次优的 。 这在某些双人游戏中是种保证 。 但实际情况并非如此 ， 我们在玩这种确保双赢的合作博弈发现 ， 博弈时其实很难准确预测 ， 即便合作者也是好意 。 PhilippMichel：而且人类世界的行为变化很大 。 有的宠物完全无视机器人 ， 有的宠物会走向机器人 。 行人也是如此 ， 有些人对机器人视而不见 ， 而有些人则径直走近它 。 特别是孩子 ， 他们的好奇心超强 ， 互动非常密切 ， 我们需要能够安全地处理所有相处场景 ， 这些可变性让人跃跃欲试 。 参考链接：https://www.amazon.science/blog/icra-2022-robotics-at-amazonhttps://goodrobot.ai/bio/https://philmichel.com/cvhttps://www.cs.cmu.edu/~pmichel/
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【机器人落地「秘诀」：持续学习、知识迁移和自主参与】雷峰网雷峰网

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