Cosero[1]是德國(guó)波恩大學(xué)的Sven Behnke團(tuán)隊(duì)根據(jù)家庭環(huán)境中的日常操作任務(wù)而研制的一款仿人操作機(jī)器人(如圖1(a)(b))。機(jī)器人底部配備了四輪獨(dú)立轉(zhuǎn)向行走機(jī)構(gòu)，以便在靈活的通過(guò)狹窄通道，上部配備了兩個(gè)7自由度機(jī)械臂已完成擬人的操作，并在夾持器末端裝有紅外測(cè)距傳感器已達(dá)到對(duì)抓取目標(biāo)的距離探測(cè)，在D端安裝有Kinect相機(jī)，以實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)環(huán)境的3D感知。Cosero通過(guò)底盤(pán)的激光雷達(dá)進(jìn)行導(dǎo)航和定位，采用法線(xiàn)估計(jì)和場(chǎng)景分割相結(jié)合的方法對(duì)目標(biāo)進(jìn)行3D點(diǎn)云分割，采用無(wú)碰撞抓取方法[1]對(duì)目標(biāo)物體進(jìn)行抓取(如圖1(c)(d))。在論文[2]中，作者運(yùn)用Cosero進(jìn)行零件分揀搬運(yùn)實(shí)驗(yàn)，通過(guò)2D激光雷達(dá)導(dǎo)航到作業(yè)點(diǎn)，通過(guò)RGB-D相機(jī)對(duì)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別分割，規(guī)劃抓取路徑和抓取姿態(tài)估計(jì)(如圖1(e))。在論文[3]中，作者采用深度學(xué)習(xí)方法對(duì)目標(biāo)進(jìn)行姿態(tài)估計(jì)，并完成了提壺灌溉，人機(jī)交互和使用工具等復(fù)雜任務(wù)(如圖1(f))。Schwarz[4]介紹了Cosero基于深度學(xué)習(xí)方法的目標(biāo)姿態(tài)估計(jì)和RGB-D SLAM等感知測(cè)量。
機(jī)器人的學(xué)習(xí)分為三個(gè)部分的軌跡預(yù)測(cè)包括示教者的手部運(yùn)動(dòng)軌跡、示教者的身體移動(dòng)軌跡以及被操作物體的運(yùn)動(dòng)軌跡
通過(guò)2D激光雷達(dá)信息采用Hector SLAM實(shí)現(xiàn)機(jī)器人對(duì)地圖的感知和自主導(dǎo)航規(guī)劃，通過(guò)D部的RGB-D相機(jī)采集目標(biāo)物體深度和RGB圖像信息
驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)由4個(gè)200W無(wú)刷直流電機(jī)構(gòu)成，通過(guò)50:1的空心軸減速機(jī)可以G達(dá)2m/s的速度在玉米、G粱等農(nóng)作物的地里前進(jìn)
視頻搜索是涉及信息檢索、自然語(yǔ)言處理（NLP）、機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)（CV）等多L域的綜合應(yīng)用場(chǎng)景
服務(wù)機(jī)器人潛在危險(xiǎn)有：電擊、與能量有關(guān)的危險(xiǎn)、著火、與熱有關(guān)的危險(xiǎn)、機(jī)械危險(xiǎn)、輻射、化學(xué)危險(xiǎn)等
HRI的MTL可以使機(jī)器人更輕松，更智能地與新用戶(hù)進(jìn)行交互，即使使用諸如RL這樣的數(shù)據(jù)密集型方法，也可以避免社交交互失敗的不利影響。MTL和多模態(tài)ML已用于自動(dòng)識(shí)別自閉癥譜系障礙（ASD）兒童
從大型仿人機(jī)器人整機(jī)構(gòu)型國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀入手，圍繞機(jī)器人整機(jī)構(gòu)型、關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)特點(diǎn)、伺服驅(qū)動(dòng)器、減速器、仿真平臺(tái)等方面進(jìn)行深度講解，后就大型仿人機(jī)器人整機(jī)構(gòu)型未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)給出自己的見(jiàn)解
智能機(jī)器人視覺(jué)方面的工作，主要體現(xiàn)在感知、理解、學(xué)習(xí)及推理4個(gè)方面，涉及到目標(biāo)檢測(cè)、目標(biāo)追蹤、人體姿態(tài)估計(jì)、人臉識(shí)別、行為識(shí)別、推理等技術(shù)
基于康復(fù)機(jī)器人內(nèi)部傳感器識(shí)別記錄訓(xùn)練過(guò)程中的運(yùn)動(dòng)學(xué)參數(shù),能夠?qū)崟r(shí)定量評(píng)估不同的運(yùn)動(dòng)模式,還能夠掌握患者是否主動(dòng)參與訓(xùn)練等情況
「Vision+Ask」的任務(wù)包含視覺(jué)問(wèn)題生成、根據(jù)問(wèn)題生成查詢(xún)、圖像描述等；「Vision+Answer」的任務(wù)包含視覺(jué)問(wèn)答、視覺(jué)對(duì)話(huà)等
對(duì)于聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù),數(shù)據(jù)應(yīng)用推廣的經(jīng)驗(yàn),并深入探討聯(lián)邦學(xué)習(xí)在政務(wù),醫(yī)療,金融,廣告,物流的應(yīng)用價(jià)值,以期為數(shù)據(jù)應(yīng)用價(jià)值的釋放帶來(lái)解讀和參考
DeepTech通過(guò)科研數(shù)據(jù)分析、專(zhuān)家訪(fǎng)談等方式洞悉先進(jìn)計(jì)算L域發(fā)展趨勢(shì),探尋具備技術(shù)顛覆性,有商業(yè)化前景的先進(jìn)計(jì)算技術(shù),提煉出 2022 年先進(jìn)計(jì)算技術(shù)及應(yīng)用七大趨勢(shì)
