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机器人次要要求
●学生对机器人技术的基本技术，系统级别和社会/经济挑战表示感谢。●学生通过探索尖锐的学术研究和现场剥夺系统，在不同的次级区域（例如，感知，计划，控制，受生物启发的设计和多代理互动）中对当前的艺术状态（例如，感知，计划，控制，受到生物启发的设计和多代理互动）进行了了解。●学生通过将该领域的问题，挑战和解决方案与工程，自然科学，社会科学，人文和艺术的其他学科联系起来，探索机器人技术的多学科和跨学科性质。●学生考虑具有社会意义的问题（例如隐私，公平，经济挑战，对环境的挑战和政策），并在这些问题上进行集中课程工作的机会。●学生通过在包括设计和机器人硬件的动手体验以及高级独立工作项目或论文的课程中，通过基于项目的作业将这些课程付诸实践。
欧洲机器人的统一愿景
该策略阐明了欧洲机器人界的集体愿景。它借鉴了来自欧洲境内的多种信息来源，来自欧洲主题小组，研讨会和市场研究，从跟踪全球机器人技术的进步以及与其他协会和组织的合作。它提出了一系列建议，内容涉及公共和私人组织应如何努力确保欧洲的机器人技术在中长期内具有经济和社会影响。这些关于使欧洲产品和服务能够创造附加值的中心，同时维持欧洲强大的机器人研究和创新基础。它列出了支持吸收的案例，长期关注研究并满足从机器人的角度来支持欧洲强大的创新基础设施的基本需求。它探讨了机器人创新的途径和创新增长的方向。
机器人空间感知的场景表示
机器人及时通过传感器数据构建持久，准确且可操作的模型的能力是自主操作的范围。在将世界表示为点云可能足以进行本地化时，避免障碍物需要更密集的场景表示形式。另一方面，更高级别的语义信息通常对于分解必要的步骤来完成一项复杂的任务，例如烹饪，自主是至关重要的。因此，迫在眉睫的问题是，手头机器人任务的合适场景表示是什么？这项调查提供了对关键方法和框架的全面回顾，这在机器人空间感知领域推动了进步，并特别关注了代表的历史演变和当前的趋势。通过将场景建模技术分类为三种主要类型（公式，公式和指标 - 语言流行），我们讨论了空间启示框架正在从构建世界的纯几何模型转变为更高级的数据结构的方式，这些模型包括更高级别的概念，例如对象实例和位置的概念。特别重点是实时同时定位和映射（SLAM）的方法，它们与深度学习的集成，以增强了鲁棒性和场景的理解，以及它们处理场景动态性的能力，作为当今驾驶Robotics研究的一些最热门的主题。我们在讨论方面的挑战和未来的研究方向的讨论中进行了结论，以建立适合长期自治的强大而可扩展的空间感知系统。
肯尼亚 2023 年机器人和人工智能社会法案
国会法案规定成立肯尼亚机器人和人工智能协会；规定其职能和权力；促进肯尼亚共和国境内机器人和人工智能技术负责任和合乎道德的发展和应用；并用于相关目的。
ryan l. truby，博士 - 机器人与生物系统中心
材料研究学会研究生金奖，材料研究学会，2017 年秋季年会美国国家科学基金会 Vizzies 科学可视化奖，Octobot 摄影作品大众选择奖，2017 美国国家科学基金会研究生研究奖学金，2012-2015 乔治 H. 米切尔学术卓越奖，德克萨斯大学奥斯汀分校，2012 德克萨斯大学奥斯汀分校学院理事会月度本科生研究员，2012 德克萨斯大学奥斯汀分校本科生研究奖学金，2011 初级研究员，德克萨斯大学奥斯汀分校初级研究员荣誉计划，2009-2012 大学学者，德克萨斯大学奥斯汀分校考克雷尔工程学院，2009 和 2010德克萨斯大学奥斯汀分校，2007 年至 2012 年十个学期中的九个学期
![[IROS-24]通过移动机器人的内核密度估计](/simg/a/a06704eb20fc4dadd5726ac28348960eedd4a69f.webp)
自主机器人技术中的探索性实验
摘要关于实验方法的辩论，其作用，限制以及其可能的应用程序最近在自主机器人技术中引起了人们的关注。，如果从一方面，诸如可重复性和重复性的经典实验原理，它是发展该研究领域良好实验实践的灵感，另一方面，一些最新的分析证明了严格的实验方法尚未完全是该社区研究习惯的全部。在本文中，为了给出一部分自主机器人技术中当前的体验实践的理由，这些实践在传统的受控实验概念下无法令人满意地容纳，我们将不再进行探索实验。在这种情况下进行的探索性实验应作为在没有适当理论或理论背景的情况下进行的一种调查形式，在这种情况下，从一开始就无法完全管理对实验因素的控制。我们表明，这一概念源于（并得到）对大量论文样本中报道的实验活动的分析，这些论文已在两个最大，最重要的机器人研究会议上获得了奖励。
机器人上肢矫形器的意图检测策略：考虑可用性、日常生活应用和用户评价的范围审查
可穿戴机器人上肢矫形器 (ULO) 是辅助或增强用户上肢功能的有前途的工具。虽然这些设备的功能不断增加，但对用户控制可用自由度的意图的稳健和可靠检测仍然是一项重大挑战，也是接受的障碍。作为设备和用户之间的信息接口，意图检测策略 (IDS) 对整个设备的可用性具有至关重要的影响。然而，这方面及其对设备可用性的影响很少根据 ULO 的使用环境进行评估。进行了范围界定文献综述，以确定已通过人类参与者评估的应用于 ULO 的非侵入式 IDS，特别关注与功能和可用性相关的评估方法和发现及其在日常生活中特定使用环境的适用性。共确定了 93 项研究，描述了 29 种不同的 IDS，并根据四级分类方案进行了总结和分类。与所述 IDS 相关的主要用户输入信号是肌电图 (35.6%)，其次是手动触发器，例如按钮、触摸屏或操纵杆 (16.7%)，以及上肢节段的残余运动产生的等长力 (15.1%)。我们确定并讨论了 IDS 在特定使用环境中的优缺点，并强调了在选择最佳 IDS 时性能和复杂性之间的权衡。通过调查评估实践来研究 IDS 的可用性，纳入的研究表明，主要评估了与有效性或效率相关的客观和定量的可用性属性。此外，它强调了缺乏系统的方法来确定 IDS 的可用性是否足够高以适合用于日常生活应用。这项工作强调了针对用户和应用程序选择和评估用于 ULO 的非侵入式 IDS 的重要性。对于该领域的技术开发人员，它进一步提供了有关IDS的选择过程以及相应评估协议的设计的建议。
卫星和地面视图之间的跨注意，以增强细粒度的机器人地理位置
跨视图图像地理位置定位旨在通过用GPS标记的卫星图像补丁绘制当前的街道视图图像来确定户外机器人的位置。最近的作品在识别卫星贴片中达到了显着的准确性，该卫星贴片在机器人所在，其中将中央像素在匹配的卫星贴片中用作机器人粗糙位置估计。这项工作着重于机器人在已知的卫星贴片中的细粒度定位。现有的细颗粒定位工作利用相关操作来获得卫星图像本地描述符和街道视图全局描述符之间的相似性。基于衬里匹配的相关操作简化了两个视图之间的相互作用过程，从而导致距离误差很大并影响模型的概括。为了解决这个问题，我们设计了一个具有自我注意力和跨注意层的跨视图功能fu-sion网络，以取代相关操作。此外，我们将分类和回归预测结合在一起，以进一步降低位置距离误差。实验表明，我们的新型网络体系结构的表现优于最先进的，可以在看不见的地区更好的概括能力。具体而言，我们的方法在同一区域和在活力基准的同一区域和看不见的区域中分别将中位定位距离误差降低了43％和50％。
MDY简历 - 机器人-DOMYAM
Applications : SOLIDWORKS, Simulink, LabVIEW, Microsoft Office, Creo, NX, ANSYS, Confluence, Unity Programming : Python, C++, MatLab, HTML, Java, ROS, Machine Learning, Image Processing, Embedded Firmware Manufacturing : Sheet Metal Design, CNC, Composite Materials, DFM, Soldering, PCB Design, Rapid Prototyping Professional Experience Planet Labs -系统工程实习生 - 2023年6月 - 2023年6月，加利福尼亚州旧金山•在我们的下一代航天器上开发了任务重要资格测试的测试程序。•模拟了航天器原型的一天中的一天，涵盖了所有子系统以进行需求验证。基本机器人技术 - 机械工程师 - 加利福尼亚州帕萨迪纳，2020年1月 - 2022年8月•使用神经网络推理加速器开发了下一代感知硬件。•开发了用于基于Docker的容器的机器人操作系统的外围驱动程序。•集成的神经网络将优化的边缘计算机纳入生产硬件解决方案。•向消费者，工业和食品安全的制造环境部署和集成的自定义检查硬件。Morse Corp-工程合作社 - 马萨诸塞州剑桥市2019年1月 - 2019年8月•为无人机设计的结构组件及其在Solidworks中的飞行测试设备。•开发了固件，以控制飞行测试设备上释放机制的精确时机。•使硬件测试方法更可靠，并且与自动测试和冗余安全系统一致。•与系统工程团队合作就与美国陆军的主要开发合同提案。努力机器人 - 系统工程合作社 - 马萨诸塞州切尔姆斯福德，2018年1月 - 2018年6月•对机器人性能进行了移动性，耐力，通信和附属互操作性的验证。•设计了一种定制测试工具，以使用基于Python的软件来测量和记录机器人地面速度。HASBRO Inc.-工程合作社，Integrated Play -Pawtucket，RI，2017年1月至2017年6月•使用高级技术，诸如语音交互之类的高级技术，为动画，连接的玩具设计了新的游戏体验。•使用Unity和Google Cardboard Android应用程序原型的新型游戏VR互动概念。•使用加工和3D打印零件创建了用于未来动画玩具的机制模拟。工程活动结构和复合材料实验室 - 研究生研究员2023-2024•研究物理知情的神经网络，用于建模飞行中机翼的空气动力学和结构响应。•开发和训练神经网络，使用Pytorch和Nvidia模量框架预测复杂的3D流。Avatar Xprize Arm Capstone Project 2019秋季•在由5名学生组成的团队中，设计和原型拟建了拟人化机器人手臂和触觉外骨骼控制器。•开发了一个带有精确扭矩控制的准直接驱动应用程序的紧凑型无刷发动机驱动程序。•编写了电动机控制器固件，包括面向现场的控制，RS485上的串行通信以及实施