人工智能与机器人研究资助项目解析

某中心与华盛顿大学宣布首批科学中心教师研究资助获奖者

六位华盛顿大学教授将通过新资助推动人工智能和机器人技术研究

2022年8月10日

华盛顿大学+某中心科学中心（成立于2022年2月，坐落于华盛顿大学工程学院）宣布了其首批教师研究资助获奖者，这些项目将推动人工智能和机器人技术发展。

这些项目通过华盛顿大学咨询小组与某中心的联合评审程序选出。每位获奖者将从某中心获得高达10万美元的研究经费，每个为期一年的项目将解决人工智能或机器人技术领域的现实世界前沿挑战。

以下是今年获奖者及其研究项目的背景介绍：

陈旭，机械工程McMinn讲席教授：《使用视觉和触觉反馈的自适应抓取与物体操控》
“该项目旨在让工业协作机器人具备人类利用异构反馈抓取和操控物体的操作智能。人类使用视觉和触觉感知的组合来抓取和操控物体。先前，许多研究提出了纯视觉或纯触觉反馈算法来抓取物体。随着感知、计算和传感器融合的最新进展，本项目将整合视觉和触觉反馈来抓取和操控物体。物体的几何形状、材料和负载将事先未知。该研究将使用配备2D立体相机和带压力传感器的平行夹爪的UR5e机器人，用于抓取和操控算法的实验验证。”

梁凯伦，航空宇航学助理教授：《从反应式安全转向主动式安全：可理解的多智能体交互应急规划》
“该项目目标是在多智能体交互仓库导航环境中，创新机器人规划与控制的主动安全框架，这与典型的反应式安全范式截然不同。关键思路是开发可理解的机器人运动，以诱导亲社会的人机行为（即采取有益于群体的行动），从而实现（i）安全无缝的人机交互，以及（ii）减少降低性能并可能损坏机器人或货物的反应式安全控制器的频繁使用。”

杰弗里·利普顿，机械工程助理教授：《利用超材料实现快速抓取的动态刚度》
“真空吸附使用吸盘是某中心仓库中抓取物体的一种至关重要的方法。这些系统使用延伸杆将吸盘从工业机器人手腕移动到目标物体。这会导致两个问题：首先，物体和手臂之间的刚性连接使吸盘容易剥离；其次，它需要大型手臂进行万向运动来拾取物品。这种万向运动占用空间并减慢拾取和存放过程。我们将通过生成一种基于机械超材料的新型末端执行器来解决这些问题，这种材料被称为手性剪切膨胀材料。手性剪切膨胀材料是中空管上的图案，可以直接将旋转转换为延伸或弯曲运动，并能动态改变刚度。我们将开发一个快速关节手腕，并在抓取任务上验证它，以与传统机器人手臂的拾取时间和使用空间进行比较。接下来，我们将学习使用手性剪切膨胀材料的动态刚度来执行更高可靠性的拾取操作。最后，我们将开发一个可延伸的柔性轴来驱动多级手性剪切膨胀材料系统。长期来看，这将为完全由超材料制成的低成本和安全手臂用于拾取和存放任务奠定基础。”

阿德里亚娜·舒尔茨，计算机科学与工程助理教授：《设计感知的三维场景解读》
“尽管基于图像的识别和重建是一个经过充分研究的问题，但从图像中恢复精确的三维模型仍然具有挑战性，特别是在存在杂乱和遮挡的情况下。典型的方法依赖于从数据库检索，当物品的三维模型不可用时，这些方法难以处理。在本提案中，我们独特地观察到可制造性定义并约束了人造对象的设计空间，可以利用这一点来开发新的重建方法。使用制造设计作为基础表示，我们可以将搜索空间缩小到可以在计算机辅助设计系统中表示的模型，使逆向重建问题更易于管理。我们展示了这种方法如何提高三维重建的局部精度，以实现稳健的机器人操作。”

拉杰什·P·N·拉奥，计算机科学CJ和Elizabeth Hwang教授：《用于语义场景理解的部分-整体层次结构的自监督学习，及其在密集包装箱和移动机器人表示中的应用》
“自动化对象、场景和环境语义理解的一个关键问题是从图像和视频中学习组合性的部分-整体表示。我们提出了一个名为主动预测编码网络的新深度学习框架来解决这一重要问题。受神经科学和认知科学新兴思想的启发，主动预测编码网络利用分层参考系和动作条件预测来学习场景的多功能时空表示，这些表示具有组合性、生成性和概率性。通过将强化学习和主动推理与可解释世界模型的自监督学习相结合，主动预测编码网络自然适用于表示和操作密集包装箱以及建模移动机器人动态变化环境等应用。”

严驰威，工业与系统工程助理教授：《现代履约中心自主推车系统的车队规划》
“现代履约中心正在用多用途自主推车取代传统的传送带系统、叉车或自动导引车。这些自主推车设计用于与人类一起工作，自动将库存单位从起始位置运输到目的地位置，无需遵循固定路径，这使它们能够灵活部署在现有设施中，而无需进行重大基础设施更改。本提案涉及在实践中部署此类自主推车系统的车队规划问题——给定设施的布局和服务能力，需要多少推车才能达到特定吞吐率，以及由此产生的关键性能指标（如推车利用率和等待时间）。由于多种相互冲突的因素（如推车密度对服务可用性和拥堵的双重影响），这一决策非常复杂，需要专门的分析能力。我们提出了一系列新颖、简单且实用的模型，可以在运行昂贵的现场实验或构建定制模拟软件之前，指导从业者对车队规模进行可靠的初始估计。”

华盛顿大学-某中心科学中心

华盛顿大学+某中心科学中心还支持博士奖学金，并赞助与某中心利益相关的长期研究与发展。有关活动和事件的更多信息，请访问官方网站。
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