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Abhishek Paudel
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Assad
Abhishek Paudel: 本人专注于机器人技术、机器学习和不确定性下的规划，利用基于图的方法来增强机器人行为。我的研究主要集中在如何改进机器学习和规划方法，以增强机器人在不同环境中的适应能力。我的算法首先在模拟中得到验证，然后才应用于真实的机器人硬件。深度学习极大地促进了机器人技术的发展，特别是计算机视觉和自然语言处理方面的进步。我早期对机器人地图绘制的研究激发了我对房间分类的兴趣。机器人需要识别房间类型才能有效地完成任务，例如寻找特定物品。我的房间分类研究旨在根据环境数据识别平面图中的房间类型。我使用了日本房屋和公寓的平面图数据集进行房间分类研究。该数据集包含房间边界框、房间类别、房间坐标以及房间之间的墙壁信息。我的研究利用了先前研究者的工作成果，避免了重复工作。机器人地图表示方法包括占用栅格图和拓扑图，后者使用地标和连接路径表示环境。拓扑地图用于机器人路径规划，机器人根据节点和边之间的连接规划路径。在该研究中，每个房间用一个节点表示，如果房间之间距离小于某个阈值，则用边连接。房间节点之间的连接基于房间之间的距离，而不是房间之间是否可以直接通行。该研究的图表示方法与机器人拓扑地图不同，更适合图神经网络的学习。房间分类问题被表述为图节点分类问题，目标是预测每个节点（房间）的类别。每个房间节点都有一些特征，例如面积、长宽、门数等，这些特征被输入到图神经网络中。房间的面积、长宽、门数等特征用于区分不同类型的房间。房间是否是主房间或子房间也是一个区分房间类型的特征。该研究使用了图神经网络，并将其与多层感知器进行了比较。该研究实验了多种图卷积神经网络变体，包括图卷积网络、图注意力网络和图采样聚合网络。图卷积网络类似于卷积神经网络，它从节点的邻居节点中聚合信息来计算节点嵌入。图注意力网络在图卷积网络的基础上增加了注意力机制，可以对邻居节点赋予不同的权重。图采样聚合网络对邻居节点进行采样，然后进行聚合。拓扑自适应图卷积网络可以在一步内获取来自远距离节点的信息。该研究比较了多种图神经网络的性能，以确定哪种算法在房间分类任务中表现最佳。拓扑自适应图卷积网络表现最佳，因为它能够从更远距离的邻居节点中获取信息。该研究还有改进的空间，例如改进特征工程和算法。图在机器人领域有很多应用，例如用于表示整个房屋的层次图，以及用于路径规划的占用栅格图。图算法在机器人路径规划中被广泛使用，例如A*算法。图论和图算法在机器人领域非常重要。许多机器人问题都可以被表述为优化问题，机器人可以被视为具有效用函数的代理。强化学习算法的目标是优化机器人的行为，以最大化奖励。我对不确定性下的机器人规划很感兴趣。我对机器人能够反思错误并改进行为很感兴趣。我的研究关注于开发技术，使机器人能够在未知环境中反思错误并改进行为。机器人可以通过反馈（例如，在寻找物品时没有找到物品）来反思错误，并改进未来的行为。机器人可以通过比较实际路径长度和规划路径长度来评估其行为，并改进策略。机器人可以通过比较不同策略的性能来改进其行为。机器人需要学习何时利用现有知识，何时尝试新方法。机器人技术发展缓慢，需要更多研究才能实现人们对机器人的期望。机器人技术仍有很长的路要走，需要整合各个领域的研究成果才能实现真正可靠的机器人。
Assad: 图能够在不增加更多数据的情况下，通过利用现有数据为机器学习添加更多维度。基于图的模型可以捕捉节点（例如房间）及其邻居（例如相邻房间）之间的模式，甚至可以捕捉距离较远的节点之间的模式。Abhishek Paudel 使用图构建了一个类似于导航APP的机器人路径规划系统。基于图的模型可以将房屋中的元素分层表示，从房间到家具再到家具上的物品。Abhishek Paudel 的研究让机器人能够反思自己的错误。传统的强化学习比较简单，而Abhishek Paudel的研究方法更复杂，让机器人能够在一段时间内反思错误，并改进算法。Abhishek Paudel 的研究方法允许机器人反思错误，模拟其他情况，并改进未来的策略。即使在机器人领域，简单的强化学习也不够有效，需要更复杂的方法。在工业界，图经常用于提取特征，不仅仅是最近邻，还包括更远距离的邻居和图结构。
Deep Dive
The chapter discusses the use of graph-based methods in robotics to model environments, capture spatial relationships, and integrate multiple levels of planning and decision-making.
- Graphs can model environments and capture spatial relationships.
- Graph neural networks can add more dimensions to data without adding more data.
- Graphs can look for patterns not only in immediate surroundings but also in nodes two or three hops away.
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