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。
入围ICARM2023最佳会议论文奖
我们最近发表的机器人操控基准学习论文，由该论文共同第一作者刘小博（南方科技大学机械与能源工程系博士研究生）与葛升（南方科技大学机械与能源工程系硕士研究生）前往海南会场进行现场汇报，经过评委评选，入围ICARM2023最佳会议论文奖；该论文通讯作者兼共同第一作者为南方科技大学设计学院助理教授万芳。
探索过约束机构在机器人腿部肢体设计中的工程潜力｜Exploring the Engineering Potential of Overconstrained Linkages in Robotic Limb Design
我们最近发表在《Mechanism and Machine Theory》的期刊论文中，以Bennett机构为代表，探索了过约束机构在机器人足式肢体设计方面的工程潜力，用于研制具有全向行走能力的机器腿，搭建了一台性能优越的四足机器人原型样机，开拓了以过约束机器人学为核心的全新发展方向。该论文第一作者顾宇平是南方科技大学与香港大学联合培养博士研究生，合作作者冯世豪，郭宇芹为南方科技大学硕士研究生、设计学院助理教授万芳、机械与能源工程系讲席教授戴建生、香港大学计算机系副教授潘佳，通讯作者是南方科技大学机械与能源工程系助理教授宋超阳
南科大宋超阳团队《科学：机器人学》发文介绍一种具有自解耦的超分辨率机器人柔性磁感皮肤
2021年2月24日，南方科技大学机械与能源工程系助理教授宋超阳团队，联合香港大学计算机科学系助理教授潘佳与香港城市大学生物医学工程系助理教授申亚京课题组，提出了一种基于磁性薄膜的触觉传感器，结合深度学习算法，实现了机器人触觉传感器的自解耦和超分辨率，为仿人类皮肤的触觉感知提供了新的思路。研究成果以“Soft magnetic skin for super-resolution tactile sensing with forceself-decoupling（自解耦的超分辨率柔性磁感皮肤）”为题，发表在《Science Robotics》（科学：机器人学）杂志上。
Crowdfunding for Design Innovation: Prediction Model With Critical Factors
Chaoyang Song*, Jianxi Luo, Katja Hölttä-Otto, Warren Seering, Kevin Otto Online reward-based crowdfunding campaigns have emerged as an innovative approach for validating demands, discovering early adopters, and seeking learning and …
Flange-Based Hand-Eye Calibration Using a 3D Camera With High Resolution, Accuracy, and Frame Rate
Fang Wan and Chaoyang Song* Point cloud data provides three-dimensional (3D) measurement of the geometric details in the physical world, which relies heavily on the quality of the machine vision …
A Reconfigurable Design for Omni-adaptive Grasp Learning
Fang Wan, Haokun Wang, Jiyuan Wu, Yujia Liu, Sheng Ge, Chaoyang Song* The engineering design of robotic grippers presents an ample design space for optimization towards robust grasping. In this …
Robotic Cane as a Soft SuperLimb for Elderly Sit-to-Stand Assistance
Xia Wu, Haiyuan Liu, Ziqi Liu, Mingdong Chen, Fang Wan, Chenglong Fu, Harry Asada, Zheng Wang, Chaoyang Song* Many researchers have identified robotics as a potential solution to the aging …
Rigid-Soft Interactive Learning for Robust Grasping
Linhan Yang, Fang Wan, Haokun Wang, Xiaobo Liu, Yujia Liu, Jia Pan, Chaoyang Song Inspired by widely used soft fingers on grasping, we propose a method of rigid-soft interactive learning, …
Scalable Tactile Sensing for an Omni-adaptive Soft Robot Finger
Zeyi Yang, Sheng Ge, Fang Wan, Yujia Liu, and Chaoyang Song* Robotic fingers made of soft material and compliant structures usually lead to superior adaptation when interacting with the unstructured …