美国陆军学员协助研究CCDC陆军研究实验室的联合理解和对话界面（即JUDI）功能，该功能可实现士兵与系统之间的双向对话交互。

对话是人类使用语言的最基本方式之一，是自主系统的理想功能。陆军研究人员开发了一种新颖的对话功能，可以改变士兵与机器人的交互并以作战速度执行联合任务。

通过对话实现的流畅交流将减少控制自主系统的培训开销，并改善士兵特工团队。美国陆军作战能力发展司令部陆军研究实验室的研究人员与南加州大学创新技术研究所合作，开发了“联合理解和对话界面”（JUDI）能力，该功能可以实现士兵与自主系统之间的双向对话互动。

创新技术研究所（ICT）是由国防部资助的大学附属研究中心（UARC），与国防部（DOD）服务和组织合作。UARC与在科学和创新前沿开展研究的著名机构保持一致。ICT将电影和游戏行业的艺术家以及计算机和社会科学家聚集在一起，研究和开发沉浸式媒体，用于军事训练，健康疗法，教育等。

通过减少与自动系统配合时的士兵负担并允许口头指挥和控制系统，这项工作为下一代作战车辆陆军现代化优先重点和陆军优先自主领域提供了支持。

“对话对于跨多域作战的多个梯队运行的自主系统而言至关重要，因此跨陆，空，海和信息空间的士兵可以保持战场上的态势感知，”马修·玛格博士说实验室。“这项技术使士兵可以在战术操作中通过双向语音和对话与自主系统进行交互，在该操作中口头任务指令可以用于移动机器人的命令和控制。反过来，该技术使机器人能够进行澄清或在任务完成时提供状态更新，而不是依靠预先指定的，可能已经过时的任务信息。在这种创新方法中，对话处理基于统计分类方法，该统计分类方法从士兵的口头语言中解释其意图。分类器是在小型人机对话数据集上进行训练的，在实验的初始阶段，人类实验者会在其中进行机器人自主的研究。

与USC ICT合作开发的软件利用了研究所虚拟人工具包中开发的技术。

Marge说：“ JUDI利用自然语言的能力将减少需要控制或与机器人合作的士兵的学习曲线，其中一些机器人可能会为任务执行不同的功能，例如侦察或运送物资。”

目标是将士兵与机器人的交互方式从当今的平视，手动操纵杆操作转变为平视，免提交互方式，使士兵可以与一个或多个团队合作机器人，同时保持周围环境的态势感知。

根据研究人员的说法，JUDI与目前在商业领域进行的类似研究不同。

Marge说：“商业行业主要集中在诸如Siri和Alexa之类的智能个人助理上，这些系统可以检索事实知识并执行诸如设置提醒之类的专门任务，但不会对当前的实际环境进行推理。“这些系统还依赖于云连接性和带有标签的大型数据集，以学习如何执行任务。”

相比之下，Marge说，JUDI是为需要在物理世界中进行推理的任务而设计的，在物理世界中，数据稀疏是因为它需要先前的人机交互，并且几乎没有可靠的云连接性。当前的智能个人助理可能依赖数千个培训示例，而JUDI可以针对仅数百个（小一个数量级）的任务进行定制。

此外，JUDI是一种对话系统，适用于诸如机器人之类的自主系统，允许它访问多种语境资源，例如士兵语音和机器人的感知系统，以帮助进行协作决策。

这项研究代表了实验室的马里兰州地点和加利福尼亚普拉亚维斯塔的ARL West实验室的ARL研究人员创建的方法的协同作用，这些方法是实验室的人类自主团队（HAT）和人工智能（用于机动性和移动性）或AIMM（必不可少的）的一部分研究计划，以及来自USC ICT的对话专家。该小组的语音识别器还利用了作为“智能高级研究计划活动”的Babel计划的一部分而开发的语音模型，该模型专为混响和嘈杂的声学环境而设计。

JUDI将被集成到CCDC ARL自主堆栈中，这是一套软件算法，库和软件组件，它们执行智能系统所需的特定功能，例如导航，计划，感知，控制和推理，该系统是在十年前开发的，长期的机器人技术合作联盟。

CCDC地面车辆系统中心的机器人技术内核中也成功应用了堆栈中的成功创新。

“一旦ARL开发了自动软件堆栈中内置的新功能，它就会被螺旋化到GVSC的机器人技术内核中，在这里它会经过广泛的测试和强化，并用于诸如Combat Vehicle Robotics或CoVeR等程序中。” AIMM ERP项目经理John Fossaceca博士说。“最终，这将最终归结为陆军拥有的知识产权，并将其作为一种通用架构与行业合作伙伴共享，以确保下一代战斗车辆基于具有模块化接口的同类最佳技术。”

展望未来，研究人员将在计划于9月份进行的AIMM ERP范围内的现场测试中，评估物理移动机器人平台对JUDI的鲁棒性。

玛格说：“我们的最终目标是使士兵们能够更轻松地与自主系统合作，以便他们能够更有效，更安全地完成任务，尤其是在侦察和搜救场景中。” “知道士兵可以对自主系统具有更易访问的界面，这些界面可以扩展并轻松适应任务环境，将感到非常高兴。”

实验中使用的两个机器人配备相同，雷达Velodyne VLP-16 LiDAR（左）和Ouster OS1 LiDAR（右）除外。

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