学术论文|Presentation at WAFR2024, Invited Poster at IROS2024 Workshop, and a Joint Paper to be Submitted to TRO

学术论文|Presentation at WAFR2024, Invited Poster at IROS2024 Workshop, and a Joint Paper to be Submitted to TRO

Recently, Prof. WAN Fang from the School of Design at the Southern University of Science and Technology participated in the 16th Workshop on Algorithmic Foundations in Robotics (WAFR), held in Chicago, USA, from Oct 7th to 9th, introducing our research on using Graph Neural Networks to learn goal-conditioned manipuation of fabrics with environment-aware dynamics. WAFR is the world-leading platform on motion planning and robotic algorithms. Prof. WAN led the Team Greater Bay to participate in the ICRA2024 Cloth Manipulation Competition in Japan earlier this year. Next week, by invitation from the competition organizers, we will join the IROS 2024 Workshop on Benchmarking via Competitions in Robotic Grasping and Manipulation to present our solutions during the competition. We will also submit a joint manuscript with the competition organizers and the participating teams on fabric manipulation to the IEEE Transactions on Robotics soon.
科研团队|祝贺港大联培博士生顾宇平通过答辩、最新论文被TRO接收(SI-Tactile Robotics)

科研团队|祝贺港大联培博士生顾宇平通过答辩、最新论文被TRO接收(SI-Tactile Robotics)

近日,课题组与香港大学潘佳教授联合培养的博士研究生顾宇平顺利通过答辩(祝贺顾博士)、由郭宁博士、南方科大博士研究生韩旭东、南方科大博士研究生钟树乔撰写的最新论文被T-RO(Tactile Robotics特刊)接收 - 再次祝贺顾博士、郭博士、韩旭东、钟树乔
机器人“第六感”的本体感知学习|Enable Robot’s “Sixth Sense” via Proprioceptive Learning

机器人“第六感”的本体感知学习|Enable Robot’s “Sixth Sense” via Proprioceptive Learning

本论文介绍我们获得美国发明专利授权的一种关于全方向自适应柔性多面体网络结构的视触融合本体感知学习技术,可以在实现物品形貌全方向自适应形变的同时,通过我们提出的指内视觉感知方案以及柔性超材料动态粘弹性建模,结合机器人学习方法,实现高性能六维力与力矩的精细检测以及实时本体形变三维重建,可用于柔性力触觉感知抓取、接触物品形貌重建等场景,同时具有极低的成本优势、且能在百万次循环下仍能保持良好的力触觉感知性能,在相关领域具有较好的技术前沿优势与水陆两栖应用前景。该论文发表于《The International Journal of Robotics Research》,共同第一作者包括南方科技大学博士研究生刘小博和韩旭东,合作作者包括南方科技大学力航系教授洪伟,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
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。