第4期 张珂，等：基于非受限路径自然语言处理中的机器人导航 ·489 走到花瓶旁，向左走到沙发前，绕过沙发走到书 language for human-robot dialogs[J].IEEE transactions on 桌前。” systems,man,and cybernetics,part c:applications and 图5为实验2的机器人实际行走路线。 reviews,2004,34(2):154-167. [4]SKUBIC M,HUO Z,ALEXENKO T,et al.Testing an D assistive fetch robot with spatial language from older and younger adults C ]//RO-MAN,2013 IEEE.Gyeongju, South Korea,2013:697-702. [5]SKUBIC M,HUO Z,CARLSON L A,et al.Human-driven B spatial language for human-robot interaction [C]//AAAI Conference on Human-Robot Interaction in Elder Care.San C Francisco,USA,2011:32-34. [6]LI X,HUANG X,DEZERT J,et al.A successful applicat ion of DSmT in sonar grid map building and comparison with 图5机器人实际行走路线2 DST-based approach[J].International journal of innovative Fig.5 Robot walking route 2 computing,information and control,2007,3 (3): 图5中A代表机器人，B代表床，C代表椅子，D 539-549. 代表花瓶，E代表沙发，F代表书桌。在机器人预计 [7]LI X,DEZERT J,SMARANDACHE F,et al.Evidence 的行进路线上设置两个障碍：X代表大箱子，Y代表 support ing measure of similarity for reducing the complexity in informat ion fusion[J.Information sciences,2011,181 一个站在路线上的行人。从图中机器人行进路线 (10):1818-1835. 可以看出，机器人在较复杂有障碍的情况下依然可 [8]石朝侠，洪炳镕，周彤，等.大规模环境下的拓扑地图创 以避开障碍完成导航。 建与导航[J].机器人，2007,29(5)：433-438. 6结束语 SHI Chaoxia,HONG Bingrong,ZHOU Tong,et al. Topological map building and navigation in large-scale 为了最终实现基于路径自然语言处理的机器 environment ents[J].Robot,2007,29(5):433-438. 人导航，本文分别提出了基于语块分析的语义角色 [9]庄严，徐晓东，王伟.移动机器人几何-拓扑混合地图的 标注方法、基于依存句法分析的语义角色标注方法 构建及自定位研究[J].控制与决策，2005,20(7)： 815-818. 和基于语块分析和依存句法分析融合的语义角色 ZHUANG Yan,XU Xiaodong,WANG Wei.Mobile robot 标注方法。通过实验发现，基于语块分析和依存句 geometric-topological map building and self-localization[J]. 法分析融合的语义角色标注方法对路径自然语 Control and decision,2005,20(7):815-818. 有最好的处理结果。最后使用Nao机器人实现了在 [10]张秀龙，李新德，戴先中基于组块分析的路径自然语言 简单环境下完成基于路径自然语言处理的导航任 语义角色标注方法[J].东南大学学报：自然科学版， 务，验证了本文提出的方法是可行的。由于本文的 2012,42(z1):127-131. 数据集语料较为充足且在非受限条件下获得，保证 ZHANG Xiulong,LI Xingde,DAI Xianzhong.Semantic 了本文问路导航方法的适用性。在后续的研究中， role labeling method for route natural language based on 拟搭建更多较为复杂的环境，进一步提高方法的适 chunk parsing[J].Journal of southeast university:natural 应导航能力。 science edition,2012,42(zl):127-131. [11]李新德，张秀龙，戴先中.一种基于受限自然语言处理 参考文献： 的移动机器人视觉导航方法[J].机器人，2011,33 (6):742-749. [1]WEI Y,BRUNSKILL E,KOLLAR T,et al.Where to go: LI Xingde,ZHANG Xiulong,DAI Xianzhong.A visual Interpreting natural directions using global inference[C]// navigation method of mobile robot based on constrained IEEE International Conference on Robotics and Automation. natural language processing J].Robot,2011,33(6): Kobe,Japan,2009:3761-3767. 742-749. [2]KOLLAR T,TELLEX S,ROY D,et al.Toward [12]李新德，张秀龙.一种面向室内智能机器人导航的路径 understanding natural language directions[C]//2010 5th 自然语言处理方法[J].自动化学报，2012,40(2)： ACM/IEEE International Conference on Human-Robot 289-305. Interaction(HRI).Osaka,Japan,2010:259-266. LI Xinde,ZHANG Xiulong.A route instruction method 3]SKUBIC M,PERZANOWSKI D,BLISARD S,et al.Spatial using natural language processing for indoor intelligent走到花瓶旁， 向左走到沙发前， 绕过沙发走到书 桌前。” 图 ５ 为实验 ２ 的机器人实际行走路线。 图 ５ 机器人实际行走路线 ２ Ｆｉｇ．５ Ｒｏｂｏｔ ｗａｌｋｉｎｇ ｒｏｕｔｅ ２ 图 ５ 中 Ａ 代表机器人，Ｂ 代表床，Ｃ 代表椅子，Ｄ 代表花瓶，Ｅ 代表沙发，Ｆ 代表书桌。 在机器人预计 的行进路线上设置两个障碍：Ｘ 代表大箱子，Ｙ 代表 一个站在路线上的行人。 从图中机器人行进路线 可以看出，机器人在较复杂有障碍的情况下依然可 以避开障碍完成导航。 ６ 结束语 为了最终实现基于路径自然语言处理的机器 人导航，本文分别提出了基于语块分析的语义角色 标注方法、基于依存句法分析的语义角色标注方法 和基于语块分析和依存句法分析融合的语义角色 标注方法。 通过实验发现，基于语块分析和依存句 法分析融合的语义角色标注方法对路径自然语言 有最好的处理结果。 最后使用 Ｎａｏ 机器人实现了在 简单环境下完成基于路径自然语言处理的导航任 务，验证了本文提出的方法是可行的。 由于本文的 数据集语料较为充足且在非受限条件下获得，保证 了本文问路导航方法的适用性。 在后续的研究中， 拟搭建更多较为复杂的环境，进一步提高方法的适 应导航能力。 参考文献： ［１］ＷＥＩ Ｙ， ＢＲＵＮＳＫＩＬＬ Ｅ， ＫＯＬＬＡＲ Ｔ， ｅｔ ａｌ． Ｗｈｅｒｅ ｔｏ ｇｏ： Ｉｎｔｅｒｐｒｅｔｉｎｇ ｎａｔｕｒａｌ ｄｉｒｅｃｔｉｏｎｓ ｕｓｉｎｇ ｇｌｏｂａｌ ｉｎｆｅｒｅｎｃｅ［Ｃ］ ／ ／ ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｒｏｂｏｔｉｃｓ ａｎｄ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ． Ｋｏｂｅ， Ｊａｐａｎ， ２００９： ３７６１－３７６７． ［ ２ ］ ＫＯＬＬＡＲ Ｔ， ＴＥＬＬＥＸ Ｓ， ＲＯＹ Ｄ， ｅｔ ａｌ． Ｔｏｗａｒｄ ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇ ｎａｔｕｒａｌ ｌａｎｇｕａｇｅ ｄｉｒｅｃｔｉｏｎｓ ［ Ｃ］ ／ ／ ２０１０ ５ｔｈ ＡＣＭ／ ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｈｕｍａｎ⁃Ｒｏｂｏｔ Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ（ＨＲＩ）． Ｏｓａｋａ， Ｊａｐａｎ， ２０１０： ２５９－２６６． ［３］ ＳＫＵＢＩＣ Ｍ， ＰＥＲＺＡＮＯＷＳＫＩ Ｄ， ＢＬＩＳＡＲＤ Ｓ， ｅｔ ａｌ． Ｓｐａｔｉａｌ ｌａｎｇｕａｇｅ ｆｏｒ ｈｕｍａｎ⁃ｒｏｂｏｔ ｄｉａｌｏｇｓ［Ｊ］． ＩＥＥＥ ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ ｓｙｓｔｅｍｓ， ｍａｎ， ａｎｄ ｃｙｂｅｒｎｅｔｉｃｓ， ｐａｒｔ ｃ： ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ａｎｄ ｒｅｖｉｅｗｓ， ２００４， ３４（２）： １５４－ １６７． ［４］ ＳＫＵＢＩＣ Ｍ， ＨＵＯ Ｚ， ＡＬＥＸＥＮＫＯ Ｔ， ｅｔ ａｌ． Ｔｅｓｔｉｎｇ ａｎ ａｓｓｉｓｔｉｖｅ ｆｅｔｃｈ ｒｏｂｏｔ ｗｉｔｈ ｓｐａｔｉａｌ ｌａｎｇｕａｇｅ ｆｒｏｍ ｏｌｄｅｒ ａｎｄ ｙｏｕｎｇｅｒ ａｄｕｌｔｓ ［ Ｃ ］ ／ ／ ＲＯ⁃ＭＡＮ， ２０１３ ＩＥＥＥ． Ｇｙｅｏｎｇｊｕ， Ｓｏｕｔｈ Ｋｏｒｅａ， ２０１３： ６９７－７０２． ［５］ＳＫＵＢＩＣ Ｍ， ＨＵＯ Ｚ， ＣＡＲＬＳＯＮ Ｌ Ａ， ｅｔ ａｌ． Ｈｕｍａｎ⁃ｄｒｉｖｅｎ ｓｐａｔｉａｌ ｌａｎｇｕａｇｅ ｆｏｒ ｈｕｍａｎ⁃ｒｏｂｏｔ ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ ［ Ｃ］ ／ ／ ＡＡＡＩ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｈｕｍａｎ⁃Ｒｏｂｏｔ Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ ｉｎ Ｅｌｄｅｒ Ｃａｒｅ． Ｓａｎ Ｆｒａｎｃｉｓｃｏ， ＵＳＡ， ２０１１： ３２－３４． ［６］ＬＩ Ｘ， ＨＵＡＮＧ Ｘ， ＤＥＺＥＲＴ Ｊ， ｅｔ ａｌ． Ａ ｓｕｃｃｅｓｓｆｕｌ ａｐｐｌｉｃａｔ ｉｏｎ ｏｆ ＤＳｍＴ ｉｎ ｓｏｎａｒ ｇｒｉｄ ｍａｐ ｂｕｉｌｄｉｎｇ ａｎｄ ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｗｉｔｈ ＤＳＴ⁃ｂａｓｅｄ ａｐｐｒｏａｃｈ［ Ｊ］． Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ ｉｎｎｏｖａｔｉｖｅ ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ， ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ａｎｄ ｃｏｎｔｒｏｌ， ２００７， ３ （ ３ ）： ５３９－５４９． ［７］ ＬＩ Ｘ， ＤＥＺＥＲＴ Ｊ， ＳＭＡＲＡＮＤＡＣＨＥ Ｆ， ｅｔ ａｌ． Ｅｖｉｄｅｎｃｅ ｓｕｐｐｏｒｔ ｉｎｇ ｍｅａｓｕｒｅ ｏｆ ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ ｆｏｒ ｒｅｄｕｃｉｎｇ ｔｈｅ ｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ ｉｎ ｉｎｆｏｒｍａｔ ｉｏｎ ｆｕｓｉｏｎ［Ｊ］． Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｓｃｉｅｎｃｅｓ， ２０１１， １８１ （１０）： １８１８－１８３５． ［８］石朝侠，洪炳镕，周彤，等． 大规模环境下的拓扑地图创 建与导航［Ｊ］． 机器人， ２００７， ２９（５）： ４３３－４３８． ＳＨＩ Ｃｈａｏｘｉａ， ＨＯＮＧ Ｂｉｎｇｒｏｎｇ， ＺＨＯＵ Ｔｏｎｇ， ｅｔ ａｌ． Ｔｏｐｏｌｏｇｉｃａｌ ｍａｐ ｂｕｉｌｄｉｎｇ ａｎｄ ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ ｉｎ ｌａｒｇｅ⁃ｓｃａｌｅ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ ｅｎｔｓ［Ｊ］． Ｒｏｂｏｔ， ２００７， ２９（５）： ４３３－４３８． ［９］庄严，徐晓东，王伟．移动机器人几何－拓扑混合地图的 构建及自定位研究［ Ｊ］． 控制与决策， ２００５， ２０ （ ７）： ８１５－８１８． ＺＨＵＡＮＧ Ｙａｎ， ＸＵ Ｘｉａｏｄｏｎｇ， ＷＡＮＧ Ｗｅｉ． Ｍｏｂｉｌｅ ｒｏｂｏｔ ｇｅｏｍｅｔｒｉｃ⁃ｔｏｐｏｌｏｇｉｃａｌ ｍａｐ ｂｕｉｌｄｉｎｇ ａｎｄ ｓｅｌｆ⁃ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ［ Ｊ］． Ｃｏｎｔｒｏｌ ａｎｄ ｄｅｃｉｓｉｏｎ， ２００５， ２０（７）： ８１５－８１８． ［１０］张秀龙，李新德，戴先中．基于组块分析的路径自然语言 语义角色标注方法［ Ｊ］． 东南大学学报： 自然科学版， ２０１２， ４２（ｚ１）： １２７－１３１． ＺＨＡＮＧ Ｘｉｕｌｏｎｇ， ＬＩ Ｘｉｎｇｄｅ， ＤＡＩ Ｘｉａｎｚｈｏｎｇ． Ｓｅｍａｎｔｉｃ ｒｏｌｅ ｌａｂｅｌｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ ｒｏｕｔｅ ｎａｔｕｒａｌ ｌａｎｇｕａｇｅ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｃｈｕｎｋ ｐａｒｓｉｎｇ［Ｊ］． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ ｓｏｕｔｈｅａｓｔ ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ： ｎａｔｕｒａｌ ｓｃｉｅｎｃｅ ｅｄｉｔｉｏｎ， ２０１２， ４２（ｚｌ）： １２７－１３１． ［１１］李新德， 张秀龙， 戴先中．一种基于受限自然语言处理 的移动机器人视觉导航方法［ Ｊ］． 机器人， ２０１１， ３３ （６）： ７４２－７４９． ＬＩ Ｘｉｎｇｄｅ， ＺＨＡＮＧ Ｘｉｕｌｏｎｇ， ＤＡＩ Ｘｉａｎｚｈｏｎｇ． Ａ ｖｉｓｕａｌ ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ ｍｏｂｉｌｅ ｒｏｂｏｔ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｃｏｎｓｔｒａｉｎｅｄ ｎａｔｕｒａｌ ｌａｎｇｕａｇｅ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ［ Ｊ］． Ｒｏｂｏｔ， ２０１１， ３３ （ ６）： ７４２－７４９． ［１２］李新德， 张秀龙．一种面向室内智能机器人导航的路径 自然语言处理方法［ Ｊ］． 自动化学报， ２０１２， ４０ （ ２）： ２８９－３０５． ＬＩ Ｘｉｎｄｅ， ＺＨＡＮＧ Ｘｉｕｌｏｎｇ． Ａ ｒｏｕｔｅ ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ ｕｓｉｎｇ ｎａｔｕｒａｌ ｌａｎｇｕａｇｅ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｆｏｒ ｉｎｄｏｏｒ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ 第 ４ 期 张珂，等：基于非受限路径自然语言处理中的机器人导航 ·４８９·