연구 피망 슬롯
학부 로봇 교육을 발전시키기위한 학생 중심의 개인화 된 학습 프레임 워크
피망 슬롯 리드 :David Feil-Seifer
요약 :이 피망 슬롯의 목표는 로봇 내비게이션 컨텐츠 및 Linux 임베디드 시스템 관리와 관련된 보충 콘텐츠를 개발하는 것입니다. 이 학생들은 기존의 로봇 공학 과정과 1 학년 학생들에게 적합한 위의 주제와 관련된 컨텐츠를 개발하기 위해 이미 취한 1 학년 프로그래밍 과정과 함께 공부합니다.
학생 참여 :학생들은 첫해 CS 피망 슬롯그래밍 과정, 피망 슬롯그래밍 소개, 컴퓨터 과학 II 및 로봇 공학 소개에서 관련 내비게이션 자료 및 피망 슬롯그래밍 과정에 대한 연결을 결정합니다. 이것은 전제 조건 피망 슬롯그래밍 내용과 로봇 자료의 학습 결과와의 관계를 구축하는 데 도움이됩니다.
원격으로 위치한 요원을위한 효율적인 인간-로봇 상호 작용 및 협력
피망 슬롯 리드: Alireza Tavakkoli
요약: 비 청소 연산자의 인간-로봇 상호 작용에는 상황 인식이 필요합니다. 이전 작업은 로봇 에이전트와의 원격 운영 및 협력을위한 통합 된 물리적 신중한 환경을 산출했습니다.
장거리에 대한 전통적인 인간-로봇 협력은 인간과 원격 로봇 에이전트 간의 고도가 높거나 간헐적 인 의사 소통에 의해 어려움을 겪고 있습니다. 최종 사용자를위한 몰입 형 VR 환경은 정적 환경에서 더 일반적이되고 있으며, 환경의 글로벌 및 동적 구조를 처리하는 프레임 워크를 설정해야하며, 내용을 의미 적으로 분할하고 객체 스케이트 계층 구조를 인코딩하고 VR 기반 상호 작용을 가능하게합니다.
학생 참여: 학생들은 다음과 같습니다. 인간-로봇 팀과 공공 공간 연구에서 현재 실험실 연구를 관찰하고 그 작업을 복제하는 방법을 배우십시오. 또는 이전 작업에서 원격 HRI를위한 기존 아키텍처를 활용합니다.
공공 장소에서의 사회적 인식 내비게이션
피망 슬롯 리드: David Feil-Seifer
요약: 이 피망 슬롯의 목표는 인간-로봇 상호 작용이 공공 공간 상호 작용에 가장 잘 구성된 방법을 조사하는 것입니다. 이전의 NSF 자금 지원 연구는 사람들 근처의 자율 내비게이션을위한 사회적 인식 내비게이션 플래너를 산출했습니다.
인간-인간 상호 작용은 인간과 로봇 간의 협력이 어떻게 발생할 수 있는지 보여줍니다. 지난 10 년 동안 HRI에 대한 연구가 폭발적으로 폭발적 이었지만,이 작업의 대부분은 단기 HRI 시나리오를 조사합니다.
학생 참여: 학부생은 다음과 같이 시작합니다. 인간-로봇 팀 및 공공 우주 연구에서 현재 실험실 연구를 관찰하고 그 작업을 복제하는 방법을 배우는 것; 또는 이전 실험에서 기록 된 HRI 데이터 세트 사용.
단단히 결합 된 공동 작업 인간-로봇 팀
피망 슬롯 리드: Monica Nicolescu
요약: 이 피망 슬롯의 목표는 로봇이 인간 팀원과의 긴밀한 협력으로 복잡한 작업을 수행 할 수있는 제어 아키텍처의 개발을 조사하는 것입니다. 공동 작업 도메인에서 광범위한 작업을 수행 할 수있을뿐만 아니라 성공적인 로봇 팀원은 협업을 지원하고 향상시키는 조치를 취해야합니다.
특히 다음과 같은 문제를 해결합니다.
- Bidextrous (및 모바일) 로봇을위한 단일 로봇 멀티 태스킹 기능 개발
- 인간 행동과 그 속도의 실시간 분류를위한 지각 기술 개발
- 이질적인 인간-로봇 시스템에 대한 동작 실행 및 적응을위한 설계 아키텍처 제어 메커니즘.
학생 참여: 학생들은 우리의 지원 연구를 설명하는 관련 작업을 연구하고, 아키텍처를 사용하여 간단한 컨트롤러를 작성한 다음, 우리 그룹에서 이미 개발 된 로봇 제어 시스템을 연구하십시오. 이 초기 단계 후에, 학생들은 위에 나열된 세 가지 문제 영역에서 다중 에이전트 조정의 관련 측면을 선택하는 것을 진행합니다.
모바일 조작을위한 로봇 학습
피망 슬롯 리드 : Christos Papachristos
요약: 이 피망 슬롯의 목표는 시뮬레이션 된 디지털 트윈 환경에 의존함으로써 6-DOF 조작기 암의 전신 속도 제어를위한 효율적인 학습 기반 파이프 라인을 개발하는 것입니다. 실시간 적용 가능성을 제한하는 모바일 로봇 경로 계획에 대한 일반적인 병목 현상은 고차 다기관 최적화 문제를 해결하는 것과 관련된 중요한 계산 요구 사항입니다.
모바일 조작 시스템이 가장 광범위한 애플리케이션 범위에 걸쳐 배포 할 수있게하려면 여러 운영 시나리오에서 초 반응적으로 행동 할 수있는 능력을 보여 주어야합니다. 강화 학습 파이프 라인은 로봇과 통합되어 전체 로봇 본체, 휠베이스 및 조작자 암의 조정 된 동작을 요구하는 지속적으로 진화하는 모바일 조작 목표에 대해 실시간 작업 적응을 제공 할 수 있습니다.
학생 참여:REU 학생들은 모바일 조작 파이프 라인을 소개하면서 현재 진행중인 연구 작업을 관찰하고 바디 앤 암 속도 공간 제어 및 상태 추정과 관련된 해당 기능을 복제합니다. 학생들은 학습 파이프 라인을 맞춤화하고 제안 된 접근 방식의 효과를 조사하기 시작합니다.
상호 작용을 통한 사용자 편의 이해
피망 슬롯 리드: Emily Hand
요약: 이 피망 슬롯의 목표는 상호 작용을 통해 HRI 설정에서 사용자 편의를 이해하는 것입니다. 구체적으로, 학생들은 자연어, 얼굴 표정 및 신체 언어의 세 가지 유형의 상호 작용을 조사합니다.
학생 참여: 이 연구는 학생들에게 최첨단 기계 학습 모델과 기계 학습의 편견과 공정성 및 설명에 대해 배울 수있는 기회를 제공합니다. 그들은 데이터를 수집 및 라벨링하고 라벨링하고, 모델을 훈련시키고, 기계 학습 시스템을 배포하고 평가할 수 있습니다.
스마트 시티에서 이종 로봇 장치의 네트워크 및 보안 관리
피망 슬롯 리드:Shamik Sengupta
요약:Smart City 개념의 출현으로 Modern Robotics는 단일 로봇뿐만 아니라 다양한 미션 크리티컬 작업을 완료하기 위해 서로 네트워크를 가진 다중 및 이종 로봇 장치 장치를 전시합니다. 이러한 네트워크 로봇 환경에서 효율적이고 안전한 무선 통신이 가장 중요합니다.
학생 참여:학생들은 Spectrum Handover, Spectrum Adaptation, Synchronization 및 Project Lead 및 학생 연구 팀을위한 네트워크 지원 로봇 장치 및 무선 모듈 세트를 개발합니다. 그들은 실험적 평가를 도와주고 달성 된 결과를 설명하는 분석을 지원할 것입니다.