本網綜合報導 繼家務機器人火爆全網後，近日，斯坦福大學研發Mobile Aloha團隊又出新作——一款名為“Yell At Your Robot”（簡稱YAY Robot)的系統。有了這個系統，可以通過“喊話”來訓練機器人。

利用YAY技術調教訓練後，機器人在完成每個階段的成功率都有顯著提高。

目前，YAY Robot系統作為研究成果,已經在社交平臺上公開，系統也已開源。

通過喊話訓練機器人

根據論文介紹，YAY Robot系統是一個通過自然語言回饋，來改善機器人後期訓練的系統。在傳統方法訓練機器人的過程中，研究人員需要觀看機器人視頻，並且要為每個技能片段、事後動作，進行重新標注或一次性糾正，過程非常費力費時。

為了簡化這一過程，YAY Robot研發團隊採用了一種更有效的數據收集方法：現場解說。通過在機器人附近放置麥克風，操作人員可以先用語言說出機器人需要掌握的技能，然後遙控機器人進行同步操作，錄製的音頻可以與機器人的軌跡同步。

經過訓練後的YAY Robot可以在與用戶的互動中不斷改進，提升動作水準，即時調整策略，將語言更有機地融入機器人的學習過程中。研究人員表示，利用YAY技術調教訓練後，機器人在完成每個階段的成功率都有顯著提高。比如，在“準備混合食物”這一任務中，經過喊話訓練的機器人動作準確性提高了30%-45%、在“清洗盤子”任務中提高了15%-25%。尤其是在清洗盤子這項任務中，研究人員可以直觀地看到整個盤子表面的清潔效果，通過人類的口頭回饋經過微調之後的機器人清潔力度更強，範圍也變大了。

YAY Robot還引入了即時語言糾正機制

YAY Robot系統是怎麼做到的呢？

研發人員透露，整個YAY系統在架構上主要由高級策略和低級策略兩個部分組成。其中高級策略負責通過自然語言指令控制低級策略，低級策略則用於執行具體動作。

YAYRobot系統工作機制

此外，YAY系統引入了即時的語言糾正機制。當機器人的操作行為不理想時，操作人員會對YAY Robot系統說，“我想讓機器人稍微調整一下”，這些修正語言就會被記錄包含在未來的訓練數據收集中。

研究人員表明，YAY Robot的目標是通過不斷學習，最大可能的減少修正的需要，並隨著時間的推移，能與用戶的偏好保持一致。

為了提高機器人操作任務的性能，研究人員透露，YAY Robot系統每次要進行 20 次試驗，還對子任務的成功率進行測量。“我們的代碼實現了採集數據與處理這一過程的自動化，並且已經開源。”研究人員在論文中稱。

研究人員施露西在論文中展望，希望未來的研究能進一步讓機器人在人類的監督下不斷進步，最終讓任何人都能幫助教育機器人。

YAY Robot研究成果第一作者施露西本科畢業於大學電腦科學專業，曾在英偉達研究院與朱玉珂教授和 Jim Fan 博士合作，2023年3月加入斯坦福大學切爾西·費恩（Chelsea Finn）實驗室，同年8月受邀在穀歌DeepMind就AWE發表演講。

來源：中國澎湃新聞