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RAS-SES 598- 空间机器人和人工智能
本课程全面介绍机器人探索和人工智能驱动的测绘和采样技术，专为太空探索和地球观测而设计。学生将获得计算机视觉、同步定位和测绘 (SLAM)、多机器人协调以及使用先进人工智能工具在极端环境中操作等关键领域的专业知识。课程强调现实世界的实施，将讲座与使用移动自主系统的动手项目相结合，包括可作为数字孪生和物理存在于 DREAMS 实验室中的自主地面、空中和水上机器人。课程以小组为基础的期末项目结束，学生将设计和演示用于未来太空探索、行星科学和地球观测的端到端机器人系统。
公共服务中的人工智能聊天机器人
事实上，机器人用户的判断更准确，但总体而言，看到机器人的人的判断不太准确，这可能是由于使用机器人的好处，但也可能是由于自我选择；使用聊天机器人的人的类型即使没有机器人也可能更准确（例如，非常投入的参与者）。
认知灵感的反应性机器人的推理
摘要。在自然环境中具有综合性运作的情境意识到的人工药物面临着几个挑战：空间意识，对象效果检测，动态变化和不可预测性。一个关键的挑战是代理商识别和监视与其目标有关的环境要素的能力。我们的研究介绍了一种用于反应性机器人技术的神经符号模块化体系结构。我们的系统结合了在环境和图像处理技术（如光流）上执行对象识别的神经组件，以及符号表示和推理。通过将图像示意性知识整合在本体论结构中，推理系统基于体现认知范式的基础。该本体可用于创建有关感知系统的查询，决定符合的问题，并推断从感知数据中得出的实体功能。推理和图像处理的组合允许代理对正常操作的看法，并发现针对特定相互作用中涉及的对象的一部分的新概念。发现的概念允许机器人自主获取培训数据并只是其符号的感知来识别零件，并通过将搜索重点放在这些相关对象的零件上，从而为更复杂的任务进行计划。我们在模拟世界中演示了我们的方法，在模拟世界中，代理商学会了识别涉及支持关系的对象的一部分。虽然代理商最初没有概念，但通过观察从钩子上悬挂的支持对象的示例，但它学会了认识到建立支持所涉及的部分并能够计划支持关系的建立/破坏。这可以通过系统的方式通过观察来扩展其知识的能力，并说明了将深层推理与动态设置中的反应性机器人技术相结合的潜力。
自动移动机器人的稳定跟踪控制方法
本文提出了针对非BOLONOMIC车辆的稳定跟踪控制规则。通过使用Liapunov函数来证明该规则的稳定性。对车辆的输入是参考姿势（x，y ,, 8）'和参考速度（v，ar）'。本文的主要目的是提出一个控制规则，以找到合理的目标线性和旋转速度（v，a）'。线性化系统的微分方程对于确定对小干扰的关键倾倒参数很有用。为了避免任何滑倒，引入了速度/加速度限制方案。有或没有速度/加速度限制器的几个合理结果。本文提出的控制规则和限制方法是与机器人无关的，因此可以应用于具有死亡算力能力的各种移动机器人。此方法是在自动移动机器人Yamabico-11上实现的。获得的实验结果接近速度/加速度限制器的结果。
Hanooman：一种生成的AI和大型语言模型聊天机器人，受到Hanuman勋爵的启发
摘要本文介绍了Hanooman，这是一种生成的AI和大型语言模型聊天机器人，其灵感来自Hindu Geity Lord Hanuman。Hanooman旨在体现力量，敏捷性和奉献精神的素质，利用尖端的语言处理能力，为用户提供信息丰富且引人入胜的对话。我们探索了哈诺曼的概念框架，架构和培训程序，展示了其在各个领域的潜在应用。我们的评估结果表明，在响应准确性和上下文理解方面，Hanooman优于现有的聊天机器人，使其成为自然语言处理和人类计算机互动的有前途的工具。大语言模型（LLM）和生成AI是人工智能的重大进步，彻底改变了我们与技术的互动，生成内容和理解人类语言的方式。llms，在大量数据集中受过培训，在语言翻译，文本摘要，问题答案和创意写作等任务中表现出色。生成的AI（AI的一个子集）会产生自主输出，通常表现出惊人的创造力和连贯性。印度亿万富翁穆克什·安巴尼（Mukesh Ambani）与IIT孟买和其他八个印度技术学院合作，加入了AI竞赛，以推出“ Hanooman”，这是一集，该集合以22种印度语言培训了大型语言模型。关键字：哈诺曼，大语言模型，人工智能，生成AI1。简介
算法机器人技术简介秋季2024年教学大纲
概述：构成机器人规划，州估计和控制的基础的算法简介。主题包括优化，运动计划，不确定性表示，卡尔曼和粒子过滤器以及点云处理。作业专注于编程机器人在模拟中执行任务。
10月26日 - nov。 1个定制的移动机器人通讯
Scitech摘要简介整个网络 - 10月26日 - NOV。 1次适用于移动机器人中国专利新闻的四轮独立悬架系统授予的中国专利赠款|星期五，2024年11月1日