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- AIR学术|清华助理研究员姜峣:机器人交互感知与自主化操作
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原创 2023-01-04
12月28日下午,由DISCOVER实验室主办的第17期AIR青年科学家论坛顺利开展。本期活动荣幸地邀请到了清华大学机械工程系助理研究员姜峣博士,为我们线上做题为《机器人交互感知与自主化操作》的精彩报告。
讲者介绍
报告内容
报告背景
姜峣博士首先说明了自动化操作与自主化操作的区别。随着应用场景和操作对象越来越复杂,预编程的、重复性的自动化操作已经几乎无法满足现在的应用需求,下一代机器人操作也逐步向自适应、自学习的自主化操作发展。然而,机器人操作是机器人领域最具挑战性的研究之一,在自主化能力方面与人类相比存在着巨大差距,交互感知能力弱、机械手灵巧性差、操作技能泛化难等都是亟待解决的问题。
指尖多模态触觉感知
人手触觉中最灵敏、信息密度最丰富的区域在指尖,每平方厘米多达140个感受器,因此指尖的触觉感知尤为重要。面向指尖多模态的触觉感知要求满足紧凑性、精确性、精细性、实时性以及可靠性的性能需求。对于多模态的理解,姜峣博士认为可以参考视觉感知,将其分为低层信息、中层信息和高层信息。
自适应、自学习抓取
抓取是人类最为基本而又重要的技能之一,必将也是机器人拓展工业和日常应用场景所必备的功能。抓取任务涉及到视觉系统、人手构造、触觉传感以及大脑控制,其中的两个重要环节是抓取位形选取以及抓取过程调控。
目标特征自引导装配
在大尺度施工任务中,如典型的砌墙任务中,不可预知的障碍物以及移动底盘厘米级的定位误差都会导致移动施工机器人施工过程中的基准缺失,且机器人基座并非固定支撑,因而出现受载偏摆。为摆脱对环境、移动机器人自身基准的依赖,姜峣博士提出融合视觉的目标特征测量与自引导控制模式的技能,以实现面向大尺度空间的高精度移动操作机器人系统。
研究方向思考规划
对于后续研究方向的思考和规划,姜峣博士提到会继续聚焦于机器人的交互感知与自主、智能操作,构建涵盖大尺度空间下机器人特征引导与高精操作和机器人自适应自学习操作机理与控制策略的完备理论技术体系,争取突破行业发展的瓶颈,将机器人自主操作应用在建筑施工、航天装配、数字化工厂、智能假肢以及触觉增强现实等目前未被机器人涉足的应用领域。
文稿撰写 / 詹李双
排版编辑 / 王影飘
校对责编 / 黄 妍
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