Cosero[1]是德國波恩大學(xué)的Sven Behnke團隊根據家庭環(huán)境中的日常操作任務(wù)而研制的一款仿人操作機器人(如圖1(a)(b))。機器人底部配備了四輪獨立轉向行走機構，以便在靈活的通過(guò)狹窄通道，上部配備了兩個(gè)7自由度機械臂已完成擬人的操作，并在夾持器末端裝有紅外測距傳感器已達到對抓取目標的距離探測，在頂端安裝有Kinect相機，以實(shí)現對目標環(huán)境的3D感知。Cosero通過(guò)底盤(pán)的激光雷達進(jìn)行導航和定位，采用法線(xiàn)估計和場(chǎng)景分割相結合的方法對目標進(jìn)行3D點(diǎn)云分割，采用無(wú)碰撞抓取方法[1]對目標物體進(jìn)行抓取(如圖1(c)(d))。在論文[2]中，作者運用Cosero進(jìn)行零件分揀搬運實(shí)驗，通過(guò)2D激光雷達導航到作業(yè)點(diǎn)，通過(guò)RGB-D相機對目標進(jìn)行識別分割，規劃抓取路徑和抓取姿態(tài)估計(如圖1(e))。在論文[3]中，作者采用深度學(xué)習方法對目標進(jìn)行姿態(tài)估計，并完成了提壺灌溉，人機交互和使用工具等復雜任務(wù)(如圖1(f))。Schwarz[4]介紹了Cosero基于深度學(xué)習方法的目標姿態(tài)估計和RGB-D SLAM等感知測量。
機器人的學(xué)習分為三個(gè)部分的軌跡預測包括示教者的手部運動(dòng)軌跡、示教者的身體移動(dòng)軌跡以及被操作物體的運動(dòng)軌跡
通過(guò)2D激光雷達信息采用Hector SLAM實(shí)現機器人對地圖的感知和自主導航規劃，通過(guò)頂部的RGB-D相機采集目標物體深度和RGB圖像信息
驅動(dòng)系統由4個(gè)200W無(wú)刷直流電機構成，通過(guò)50:1的空心軸減速機可以最高達2m/s的速度在玉米、高粱等農作物的地里前進(jìn)
視頻搜索是涉及信息檢索、自然語(yǔ)言處理（NLP）、機器學(xué)習、計算機視覺(jué)（CV）等多領(lǐng)域的綜合應用場(chǎng)景
服務(wù)機器人潛在危險有：電擊、與能量有關(guān)的危險、著(zhù)火、與熱有關(guān)的危險、機械危險、輻射、化學(xué)危險等
HRI的MTL可以使機器人更輕松，更智能地與新用戶(hù)進(jìn)行交互，即使使用諸如RL這樣的數據密集型方法，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)識別自閉癥譜系障礙（ASD）兒童
從大型仿人機器人整機構型國內外研究現狀入手，圍繞機器人整機構型、關(guān)節運動(dòng)特點(diǎn)、伺服驅動(dòng)器、減速器、仿真平臺等方面進(jìn)行深度講解，最后就大型仿人機器人整機構型未來(lái)發(fā)展趨勢給出自己的見(jiàn)解
智能機器人視覺(jué)方面的工作，主要體現在感知、理解、學(xué)習及推理4個(gè)方面，涉及到目標檢測、目標追蹤、人體姿態(tài)估計、人臉識別、行為識別、推理等技術(shù)
基于康復機器人內部傳感器識別記錄訓練過(guò)程中的運動(dòng)學(xué)參數,能夠實(shí)時(shí)定量評估不同的運動(dòng)模式,還能夠掌握患者是否主動(dòng)參與訓練等情況
「Vision+Ask」的任務(wù)包含視覺(jué)問(wèn)題生成、根據問(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)對話(huà)等
對于聯(lián)邦學(xué)習技術(shù),數據應用推廣的經(jīng)驗,并深入探討聯(lián)邦學(xué)習在政務(wù),醫療,金融,廣告,物流的應用價(jià)值,以期為數據應用價(jià)值的釋放帶來(lái)解讀和參考
DeepTech通過(guò)科研數據分析、專(zhuān)家訪(fǎng)談等方式洞悉先進(jìn)計算領(lǐng)域發(fā)展趨勢,探尋具備技術(shù)顛覆性,有商業(yè)化前景的先進(jìn)計算技術(shù),提煉出 2022 年先進(jìn)計算技術(shù)及應用七大趨勢
