卡内基·梅隆(Carnegie Mellon)今天展示了对机器人导航世界的新研究。在Facebook AI Research(FAIR)的团队的帮助下，该大学设计了一种语义导航，可帮助机器人通过识别熟悉的物体来进行导航。

SemExp系统在最近的人居ObjectNav挑战赛中击败三星获得第一名，它利用机器学习训练系统来识别物体。但是，这超出了简单的表面特征。在CMU给出的示例中，机器人能够区分茶几和厨房桌，从而推断出它位于哪个房间。但是，使用冰箱，这应该更直接，因为冰箱既非常独特，又主要限于单人房间。

机器学习博士生Devendra S. Chaplot在一份新闻稿中说：“常识说，如果您要买冰箱，最好去厨房。” 相比之下，经典的机器人导航系统通过构建显示障碍物的地图来探索空间。机器人最终到达了需要去的地方，但是路线可能是circuit回的。”

CMU指出，这并不是将语义导航应用于机器人技术的第一次尝试，但是先前的工作过于依赖于必须记住对象在特定区域中的位置，而不是将对象绑定到可能的位置。