過去一段時間里，PyTorch 等框架的開源大大加快了 AI 子領(lǐng)域研究的進展，如計算機視覺和自然語言處理等。這些框架為研究人員提供了一定程度的抽象，并使得構(gòu)建最先進的系統(tǒng)、使用共享庫和工具、以及優(yōu)化性能的操作變得更加容易。因此，為了在人工智能機器人研究中提供類似的實用性，F(xiàn)acebook 與卡內(nèi)基梅隆大學的研究人員合作建立并開源了機器人框架——PyRobot。
什么是 PyRobot
PyRobot 是一個機器人框架，作為構(gòu)建在機器人操作系統(tǒng)（ROS）上的輕量級、高級接口，它提供了一組獨立于硬件的、一致的中級應(yīng)用程序接口（API），用以控制不同的機器人。正是由于 PyRobot 抽象出了關(guān)于低級控制器和進程間通信的詳細信息，所以機器學習（ML）專家和其他研究者可以更專注于構(gòu)建高級 AI 機器人的應(yīng)用。
同時，它降低了人工智能研究者的入門門檻。在無需專門了解硬件設(shè)備、驅(qū)動程序以及控制系統(tǒng)等細節(jié)的情況下，僅花費幾個小時，研究者就能輕松設(shè)置并運行機器人。而如果將 PyRobot 與 LoCoBot 等低成本機器人平臺配合使用，PyRobot 則可以大大減少機器人的研究成本，這更有助于機器人研究的傳播與推廣。
另一方面，F(xiàn)acebook 也希望將 PyRobot 打造成為一個機器人研究的生態(tài)系統(tǒng)。PyRobot 不僅可以使得社區(qū)研究者們更易于使用機器人數(shù)據(jù)集、算法實現(xiàn)和模型；還能夠幫助他們設(shè)置基準、共享數(shù)據(jù)，以及在彼此的工作基礎(chǔ)上更好的實現(xiàn)構(gòu)建。
PyRobot 目前支持機器人 Sawyer 和 LoCoBot，而更多其他支持機型即將推出，與 MuJoCo 和 Habitat 等模擬器的集成也在進行中。
PyRobot 系統(tǒng)架構(gòu)概述
機器學習和機器人研究的簡單共享界面
通常設(shè)置一個機器人并使其揮動手臂，需要幾天甚至一周時間來調(diào)試。因此，在機器人社區(qū)有著這樣一個玩笑：如果一個博士在研究過程中添加了一個機器人，那么他完成該博士論文的時間就會增加一年。（由此可見，調(diào)試機器人將花費大量時間）
而 PyRobot 則可以通過在多個機器人和模擬器之間，提供通用 API 來改變這一現(xiàn)狀。僅用一行代碼（如下圖所示），就能輕松操作機器人；并且相同的高級代碼，也適用于 PyRobot 所支持的其他機器人。
僅用幾行 Python 代碼來定位 LoCoBot 的臂
除此之外，PyRobot 還具有適用于所有機器人的通用功能，例如關(guān)節(jié)位置控制、關(guān)節(jié)速度控制、關(guān)節(jié)扭矩控制、笛卡爾路徑規(guī)劃、正向運動學和反向運動學（基于機器人 URDF 文件）、路徑規(guī)劃和基于視覺的 SLAM 等等。雖然它抽象了底層軟件堆棧的復(fù)雜性，但用戶仍然可以靈活地使用不同級別的組件，例如跳過規(guī)劃器執(zhí)行低級別的速度和扭矩命令。
PyRobot 也可用于實現(xiàn)各種高級 AI 應(yīng)用程序。目前，F(xiàn)acebook 已經(jīng)嘗試了點目標導(dǎo)航，操作任務(wù)（比如推動和抓取），以及使用機器人進行數(shù)據(jù)采集的遠程操作。
PyRobot 還為機器人技術(shù)中使用人工智能和機器學習算法提供了一種的簡便方法，它可以使用與物理機器人之間的接口來進行任務(wù)數(shù)據(jù)收集，例如抓取任務(wù)；也可以使用 PyTorch 訓(xùn)練深度學習模型，然后控制機器人來執(zhí)行相應(yīng)算法。
而在一些正在進行的項目中，通過使用 PyRobot 確實能夠簡化用于末端執(zhí)行器控制和點目標導(dǎo)航的 sim2real 策略轉(zhuǎn)換測試。
用于研究和教育的可擴展工具
硬件的成本和專業(yè)軟件的復(fù)雜性限制了機器人研究的規(guī)模。而通過 PyRobot 的高級 API 與 LoCoBot 等相對低成本的機器人一起使用時，則可以有效解決這個問題。
通過降低入門門檻，研究人員可以部署多個機器人來收集數(shù)據(jù)與并行學習；而通過在不同硬件上提供通用框架，PyRobot 將有利于機器人技術(shù)基準的發(fā)展（類似于 AI 中的其他領(lǐng)域）并量化進度。這也是 Facebook 所希望的：與機器人研究界的其他人一起努力建立這些基準。PyRobot 還可以幫助擴展人工智能教育計劃，因為它更易于為不同背景的學生提供實用的機器人體驗。
目前，F(xiàn)acebook 提供了幾種現(xiàn)有導(dǎo)航，抓取和推送算法的預(yù)訓(xùn)練模型的實現(xiàn)。
與 Facebook 創(chuàng)建其他開源人工智能研究工具（包括 PyTorch，AI Habitat，TorchVision 和 ELF）的工作一樣，他們認為開放式協(xié)作是推動 AI 領(lǐng)域發(fā)展并將其更多益處廣泛傳達給用戶的重要部分；同時，他們也將繼續(xù)尋找通過 PyRobot 框架共享機器人研究代碼和數(shù)據(jù)集的機會。
擴展 PyRobot 平臺并推進 AI 研究
在不久的將來，F(xiàn)acebook 計劃通過與模擬器（如 AI Habitat，Gibson 和 MuJoCo）的接口為 PyRobot 添加新功能。他們也計劃與研究界合作，為更多硬件例如 Universal Robots 等，提供支持。除了開源 Facebook 的研究外，F(xiàn)acebook AI 還計劃分享其他最先進的機器人算法的開源實現(xiàn)并發(fā)布機器人數(shù)據(jù)集。
Facebook 表示：機器人技術(shù)對于推進人工智能整體非常重要，因為它使研究人員能夠探索教學機器等挑戰(zhàn)，以學習預(yù)測模型，并在現(xiàn)實世界中發(fā)展常識性知識。而解決這些問題將會創(chuàng)造出更強大的 AI，使其有朝一日可用于智能助理等應(yīng)用程序。他們希望憑借 PyRobot 靈活、開放的設(shè)計，來幫助 Facebook AI 研究人員和該領(lǐng)域的其他人加快實現(xiàn)這些目標的進程。
參考鏈接
原文地址
https://ai.facebook.com/blog/open-sourcing-pyrobot-to-accelerate-ai-robotics-research/
PyRobot論文地址
https://arxiv.org/abs/1906.08236?fbclid=IwAR0E1aLthcXnTnh0_OZb6VcKDTo7IZwI-F7xkjPh-uIihE7t_Cyit-e6A0s
來源 | 雷鋒網(wǎng)
作者 | 楊鯉萍
