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一起來讀 CRAM - A Cognitive Robot Abstract Machine for Everyday Manipulation in Human Environments


前言

很久以前,我就寫過一篇 CRAM 簡介,但是一直沒有把這個工具用起來,深感可惜。

最近又因緣際會寫了 一起讀 Knowledge-Enabled Robotic Agents for Shelf Replenishment in Cluttered Retail Environments,所以想要再把 CRAM 的原始 paper 拿起來看一次,然後將我所了解的分享給大家。

為什麼發展 CRAM?

CRAM 被發展出來的原因,就是因為機器人在做日常生活中會出現的 manipulation task 時,需要做大量的決策。舉例來說,機器人若要從桌上拿起一本書,他就要決定:

  1. 要站在哪邊才拿得到書?
  2. 要用哪隻手?
  3. 手臂要怎麼靠近書?
  4. 要怎麼抓?(是說之前弄了一個 awesome-grasping,陸續會再整理有用的東西進去,對這塊有研究的讀者也可以一起來編修)
  5. 要出多少力氣來抓?
  6. 要怎麼把書拿起來?
  7. 要怎麼拿穩?

稀鬆平常到不能再平常的一件任務,仔細去觀察,居然可以包含這麼多的決策,而且每一個都有夠複雜,都可以做很多研究。所以,讓機器人在做事時得以 依照眼前狀況進行決策,CRAM 就是為此而生。

怎麼用 CRAM 來制定計畫?

首先,我們來看看,若要讓機器人拿起 ?obj 這個物體,讓 CRAM 執行的 plan 會長得如下:

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(def-goal (achieve (object-in-hand ?obj))
(with-designators
(pickup-place ...)
(grasp-type ...)
(pickup-reaching-traj ...)
(lift-trajectory ...)
(when (and (holds-bel (object-in-hand ?curr-obj) now)
(obj-equal ?curr-obj ?obj))
(succeed (object-in-hand ?obj)))
(at-location pickup-place
(achieve (arm-at pickup-reaching-traj))
(achieve (grasped grasp-type))
(achieve (arm-at lift-trajectory))
(succeed (object-in-hand ?obj))

特色一 - 用 state 當作目標

在這個範例中,我們希望機器人達到的目標是 (object-in-hand ?obj),這種做法比起直接把目標定成 (pick-up ?obj) 有一些好處。例如,機器人在接收到目標時,他會先檢查手裡面是不是已經有 ?obj 了,而不是不管三七二十一就直接去想辦法抓起來;此外,如果抓取 ?obj 失敗了,機器人也可以發現並沒有達到 (object-in-hand ?obj),而不會自以為已經執行完 (pick-up ?obj) 就表示任務已經完成。

當然,我們可以很人工地在 pick-up 這個 action 中加上前檢查跟後檢查,但這樣就不是單純的 pick-up 了,以描述的精確度來說,還是 (object-in-hand ?obj) 較好。

特色二 - 用 first-class object 表示 trajectory、object、location

first-class object 是 paper 裡的原話,其實簡單理解就是 object 啦!舉例來說,在我們計劃中的 pickup-reaching-traj 可以先初始化成下面的樣子(初始化成這些 attribute 不是憑研究者自己的經驗而來,而是會去 query KnowRob 來得到,至於 KnowRob 怎麼得到,那就要去看 KnowRob 的 paper):

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(a hand-trajectory
(purpose (pick-up ?obj))
(type motion-plan)
(objective (minimize torque)))

這個 object 裡面有幾個 attribute(就像是 object 的 data member),我們可以用這些 attribute 來更清楚描述 pickup-reaching-traj,在這邊就是指定 purpose 是要拿起物體、objective 是要最小化使用的 torque。

厲害的地方來了,在機器人執行任務的過程中,如果機器人看到 ?obj 是杯子,而且裡面有水,那他就可以跟自己說,矮額,我水杯要拿好拿正,才不會被主人罵。所以他就可以加上一個 constraint - (motion-constraint keep-obj-upright),使 pickup-reaching-traj 變成:

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(a hand-trajectory
(purpose (pick-up ?obj))
(type motion-plan)
(objective (minimize torque)))
(motion-constraint keep-obj-upright)

這種設計讓機器人要完成的動作、看到的物品、所處的地方都能被表示成 first-class object,在實質意義上就是讓機器人對他所在的 location、要操作的 object 跟要執行的 trajectory 都有 更深的認識,因為這每一個 first-class object 都可以有許許多多的 attribute(例如 location 還可以加上 (memory where-I-and-EVE-first-met),有看過瓦力的讀者朋友應該懂 XD)。

如果大家跟我一樣,看到這邊應該會有點霧煞煞,講起來好像很厲害,但是要怎麼做到呢?例如機器人看到有水的杯子,怎麼知道要加上 (motion-constraint keep-obj-upright),這究竟怎麼實作的?

所以接下來,我們來看看 CRAM 的架構。

CRAM 的架構

蹦!一開始先上架構圖,不過一開始不容易看懂,沒關係,讓我們繼續看下去。

CRAM

重點一 - CPL(CRAM Plan Language)

CRAM 的可執行計畫,就是用 CPL 寫的。CPL 是這篇論文的研究者們自己發展出來的一套 plan language,他們說當時存在的一些方法(例如 3T architecture),對於 Concurrency、action synchronization、failure handling、loops 跟 reactiveness 的支援都不到位,但這些功能都是機器人應用必須考慮的。

以我目前的程度,要討論 plan language 的設計還太早,所以就讓我們直接來看看 CPL 可以怎麼用吧:

CPL usage

這個 table 裡面列了一些 CPL 的 control structure,前兩個應該滿簡單就可以理解。in parallel do 就是讓機器人可以同時 navigate 跟建地圖;try in parallel 就是讓機器人同時用兩種方法去嘗試完成某個任務。

with constraining plan p b 的意思就是,執行 primary activity B 並且讓執行過程滿足 constraining plan P。

plan 這一類的意思是可以利用 order 來指定各個 subplan 執行的順序。

重點二 - KnowRob

KnowRob 的核心是 Prolog 寫的,主要就是可以儲存 knowledge、對這些 knowledge 做簡單推理、還有跟 CPL 相接。

跟 CPL 相接的概念也滿簡單的,是用 query-answer 的方式相接。例如 CPL 可以問 KnowRob 說桌上的杯子在哪裡,或可以問說桌上有沒有杯子。

那為何 KnowRob 可以回答這類問題呢?

詳細可以參考 一起讀 Knowledge-Enabled Robotic Agents for Shelf Replenishment in Cluttered Retail Environments 裡面的 Knowledge 小節。

但是,要回答這麼多種類的問題,僅僅靠一個核心 KnowRob 是不夠的。例如當 CPL 問 KnowRob 桌上有沒有杯子時,KnowRob 必須要有能力辨識物體,並且知道什麼是上下關係。而且,物體辨識的演算法還一直在進步中,所以必須要保有彈性。而 KnowRob 保有彈性的方式也是利用可以跟多個 module 相接的方式,這個對應到架構圖中的KnowRob Extension Modules。

重點三 - COGITO

COGITO 在 CRAM kernel 之上又加了一層推理的功能。核心精神是要可以去檢視 CRAM 制定的 plan 好不好、執行是否遇到失敗、怎麼改進等等。

論文裡面對於詳細運作方式沒有著墨太深,僅僅點到:A plan is not only a piece of compiled code that is executed, but also a data structure that can be accessed during run-time or recorded to create a persistent execution trace.

回顧

現在,我們有辦法回答剛剛的問題了嗎?

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機器人看到有水的杯子,
怎麼知道要加上 (motion-constraint keep-obj-upright),
這究竟怎麼實作的?

雖然論文上沒有明講,但我們稍微推敲一下就會知道,一旦機器人辨識出有水的杯子,一調用 KnowRob 儲存的知識,就可以在這個物體的 attribute 加上 (motion-constraint keep-obj-upright)。然後,如果執行任務時,?obj == 剛剛辨識出來的有水杯子,那自然就會把這個 object 裡跟 trajectory 有關的 attribute 加入要執行的 trajectory 條件中。(雖然想起來很簡單,不過沒有接到實作還是覺得虛虛的,之後有機會可以實作看看)

CRAM 的可擴充性

從 CRAM 的架構圖中,我們可以看到左邊有一排 CPL Extension Modules,基本上就是要提供更多功能,讓 perception、learning、adaptation 等等都做得更好。舉例時間,我們可以搭配一個 module,讓機器人可以辨識 human action。

這個擴充彈性算是一個先留下來的空缺,看你的應用是什麼,就可以擴充自己想要的 module。有興趣更深入了解的話,可以去看 paper 裡面的 VI. COGNITIVE EXTENSIONS。

總結

這次跟大家介紹了 CRAM 這篇論文,也算是智慧機器人領域一大厲害的架構,希望可以幫助更多台灣的讀者朋友一起踏入認知機器人的領域。在 Deep Learning、Reinforcement Learning 開始風起雲湧的這個時代,CRAM 這種較從 rule、logic 著手的方法,跟 machine learning based 的方法應該會激盪出新的火花吧。

延伸閱讀

  1. A Reactive Plan Language
  2. CRAM tutorials

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