24年春季「ME336人工智能与机器人客座报告」:王昊坤

24年春季「ME336人工智能与机器人客座报告」:王昊坤

Research on contact-aware motion planning and control methods for robots holds great potential for advancing their practical applications in various real-world scenarios. This presentation focuses on two critical causes of contact: the existence of multiple motion modes within the robot itself and interactions between the robot and objects in the environment. For instance, we explore the challenges posed by a quadrotor with a cable-suspended payload, which requires impact-aware planning and control. This joint system exhibits dual motion modes depending on the slackness of the cable and presents complex dynamics.
24年春季「ME336人工智能与机器人客座报告」:Joonho Lee

24年春季「ME336人工智能与机器人客座报告」:Joonho Lee

The success of legged robots in real world applications depends on their capability to autonomously operate in unstructured environments. Autonomous deployment of robotics systems in unknown environments comes with major challenges in different areas of legged robotics; locomotion, perception, navigation, and hardware design. In this talk, I will present our recent progress in tackling different challenges in legged robotics using recent deep learning methods. Over the last three years, we have expanded our walking robots' territory from the lab to arbitrary natural environments such as the Swiss Alps.
荣获由「联合国教科文组织-高等教育创新中心」颁发的「高等教育数字化先锋案例奖」|The DeepClaw Project was Selected for the UNESCO-ICHEI Higher Education Digitalisation Pioneer Case Award

荣获由「联合国教科文组织-高等教育创新中心」颁发的「高等教育数字化先锋案例奖」|The DeepClaw Project was Selected for the UNESCO-ICHEI Higher Education Digitalisation Pioneer Case Award

The UNESCO-ICHEI Higher Education Digitalisation Pioneer Case Award application highlights the transformative DeepClaw project led by Assistant Professor Chaoyang Song at the Southern University of Science and Technology. This innovative initiative addresses the critical need for accessible robotics education in developing countries like China. It underlines the crucial role of digital learning in bridging the gap by providing inclusive, cost-effective, and globally collaborative education opportunities. The project's objectives include developing a low-cost, portable system that combines tactile sensing and machine learning with soft robotics, aiming to democratize robotics education and foster innovation.
变分自编码指内视觉实现水下触觉感知|Autoencode a Sense of Touch Underwater

变分自编码指内视觉实现水下触觉感知|Autoencode a Sense of Touch Underwater

本论文结合基于指内视觉的软体机器人触觉设计和变分自编码机器学习技术,在非结构水下环境中实现精确的触觉感知、全向适应性和可靠抓取,该论文发表于《Advanced Intelligent Systems》,第一作者南方科技大学博士研究生郭宁,合作作者包括南方科技大学博士研究生韩旭东、刘小博、钟树乔、海洋系讲席教授林间、研究副教授周志远、机械与能源工程系讲席教授戴建生,通讯作者为设计学院助理教授万芳、机械与能源工程系助理教授宋超阳
通过柔性指的本体感知来增强物品位姿估计|Enhancing Object Pose Estimation with a Soft Proprioceptive Finger

通过柔性指的本体感知来增强物品位姿估计|Enhancing Object Pose Estimation with a Soft Proprioceptive Finger

我们最近在《Biomimetics》期刊上发表的论文,提出了一种受人体触觉启发的软手指,结合内部视觉与动觉感知,用于估计手持物体的姿态,解决了机器人领域中充满挑战的问题,实现了高精度的姿态估计和物体分类。该论文第一作者刘小博是南方科技大学机械与能源工程系博士研究生,合作作者包括南方科技大学机械与能源工程系博士研究生韩旭东、郭宁,本文的共同通讯作者是设计学院助理教授万芳、机械与能源工程系助理教授宋超阳。
用于水下人机交互的意图识别技术|Underwater Intention Recognition for Human-Robot Interactions

用于水下人机交互的意图识别技术|Underwater Intention Recognition for Human-Robot Interactions

我们最近发表在《IEEE CASE 2023》的会议论文,提出了一种增强水下人机互动的新方法,解决了潜水员在水下人机交互时面临的挑战。该论文的公共第一作者郭宇芹、张镕正为南方科技大学机械与能源工程系及设计学院硕士研究生,合作作者包括南方科技大学机械与能源工程系本科生邱望宏杰,MIT机械工程系教授Harry Asada(外肢体机器人概念的开创者),本文的共同通讯作者是设计学院助理教授万芳、机械与能源工程系助理教授宋超阳。
荣获CASE2023最佳康复自动化论文奖及IEEE RAS差旅奖|CASE2023 Best Healthcare Automation Paper Award & IEEE RAS Travel Grant

荣获CASE2023最佳康复自动化论文奖及IEEE RAS差旅奖|CASE2023 Best Healthcare Automation Paper Award & IEEE RAS Travel Grant

我们最近发表的水下人机交互技术论文,由该论文共同第一作者张镕正(南方科技大学设计学院硕士研究生)与邱望宏杰(南方科技大学机械与能源工程系本科生)前往新西兰会场进行现场汇报,经过评委评选,荣获CASE2023最佳康复自动化论文奖;张镕正同时荣获IEEE RAS差旅奖励,指导老师为设计学院助理教授万芳。
重新设计足式机器人肢体|Redesign Quadruped Robotic Limbs: An Overconstrained Approach to Energy-Efficient Leg Design

重新设计足式机器人肢体|Redesign Quadruped Robotic Limbs: An Overconstrained Approach to Energy-Efficient Leg Design

我们近期发表在《Journal of Computational Design and Engineering》的研究中,提出了一种基于计算设计算法的优化框架,用于四足机器人腿部肢体设计,旨在在全方向行走任务中最大程度地提高能量效率。我们发现,采用过约束设计的Bennett型机器人腿部构型展现出最优的综合能源效率,给四足机器人肢体机构设计带来了新的机遇。
探索未来:水下外肢体机器人|Exploring the Future of Wearable Robots: The Underwater Superlimb

探索未来:水下外肢体机器人|Exploring the Future of Wearable Robots: The Underwater Superlimb

我们近期发表在《Advanced Intelligent Systems》的研究,提出了一种可重构的水下外肢体,旨在作为可穿戴机器人协助潜水员执行水下任务。该论文的公共第一作者霍佳雨、王婧然为南方科技大学机械与能源工程系本科生,合作作者包括南方科技大学机械与能源工程系硕士研究生郭宇芹,南方科技大学机械与能源工程系本科生邱望宏杰、陈铭栋(陈铭栋现在是布朗大学攻读工业设计硕士研究生并为本论文提供原创原型设计、封面设计与模型渲染),MIT机械工程系教授Harry Asada(外肢体机器人概念的开创者),本文的共同通讯作者是设计学院助理教授万芳、机械与能源工程系助理教授宋超阳。该论文近期被选为AIS期刊11月背面封面论文。
通过强化学习构建可统一迁移的「移动-操作」技能|Unified Formulation of Loco-Manipulation Through Reinforcement Learning

通过强化学习构建可统一迁移的「移动-操作」技能|Unified Formulation of Loco-Manipulation Through Reinforcement Learning

我们最近在《Biomimetics》期刊上发表的论文引入了一种统一的机器人方法,通过强化学习和过度约束的机器臂将运动和操作技能融合在一起,揭示了这些关键能力的可转移性。研究表明,通过重新设计机器人硬件并采用创新的学习技术,机器人可以在运动和操作任务之间无缝切换,这标志着该领域的重大进展。