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Neuro-Symbolic Robotics
摘要 - 本文介绍并概述了最近新兴的神经符号机器人技术。随着计算资源，强大的神经体系结构和大数据的进步，神经网络已成为所有需要出现，学习，适应以及最近的推理和交流的机器人问题的自然而然的。但是，为了确保机器人在现实世界中的安全部署，它们缺乏诸如可验证性，解释性和解释性等关键属性。此外，基于神经网络的系统遭受了概括和外推问题的影响，这限制了其可扩展性。符号系统，提供可验证性，解释性和可伸缩性；但是，他们手动编码的实现无法应对机器人连续和高维世界的丰富性和广泛的品种。在本文中，我们回顾了以不同方式整合神经网络和符号系统的机器人体系结构，从而受益于其优势。我们将机器人系统分为四个广泛的类别，即交织，耦合，非均匀的神经动物系统和神经符号转换，详细讨论了这些系统的功能和局限性，并讨论了该领域的未来挑战。
课程描述ETI4480C |应用机器人
课程描述ETI4480C |应用机器人技术| 4.00学分，这是一门上层课程，旨在介绍机器人编程，并包括用于多功能零件操纵和带有步进和伺服运动的机器人应用程序。学生学习与机器人设计有关的主题，包括机器人视觉，运动计划，传感器和传感器，执行器，导航系统，移动性，前进和逆运动学以及路径计划。实验室活动提供了概念和理论的动手应用。
5 3.RAI-818智能移动机器人技术a。教科书
•自动移动机器人简介。Roland Siegwart和Illah R. Nourbakhsh，麻省理工学院出版社，2004年。•Howie Choset，Kevin Lynch，Seth Hutchinson，George Kantor Wolfram Burgard，Lydia Kavraki和Sebastian Thrun的机器人运动原理，理论算法和实施原理。b。参考书：•机器人运动计划，Jean-Claude Latombe，Kluwer学术出版商，1991年。•概率机器人塞巴斯蒂安·特伦（Sebastian Thrun）。•计划算法，史蒂文（Steven），M，拉瓦勒（Lavalle）。•机器人运动计划Jean Claude Latombe。•移动机器人技术的计算原理，Gregory Dudek和Michael Jenkin。•讲师也可以使用讲义和研究文章。c。目的：本课程侧重于运动计划，感知和推理的概念，这是移动自动驾驶汽车在跨越土地，海洋和空气的动态，非结构化的环境中智能操作所需的。在本课程中，学生将学习如何在非结构化环境中计划机器人的运动，并使用概率方法，这将使他们在不确定性的情况下自我定位并理解周围环境。这些方法将在模拟平台上实现，以关闭透明度循环，以在复杂领域的稳健交付，这些循环在复杂的字段中进行了强大的交付，这些循环通常不是为了容纳机器人而设计的。还将讨论智能机器人系统的案例研究。d。课程结果：完成该模块后，学生将能够：•了解各种运动计划算法并在各种环境中实施。•了解使用统计建模技术（例如高斯过程）的使用，以允许机器人解释传感器数据并理解其周围环境。•了解概率方法如何解决由于现实世界中非确定性而固有的不确定性。•能够适应并应用机器人概念来设计和开发针对不同应用领域的实用机器人解决方案。•了解如何使用Python语言和机器人中间件（例如ROS）在简单的移动机器人上实现概率方法。
机器人（E019370）
机器人技术是人工智能和算法的快速发展且越来越突出的应用领域。机器人技术建立在高级信息学工具上，以从传感器收集和解释信息，并根据此信息计划和执行操作。本课程的目的是快速概述选定的硬件（例如传感器，执行器和移动计算），以深入研究用于设计和编程自主移动机器人技术的概念和方法。该课程将集中于传感器融合，运动学，动力学，本地化和映射以及机器学习。该课程将通过呈现用例（例如移动机器人，人机交互和生物学启发的机器人）来构架内容。这些理论将在动手实验室工作和机器人项目中应用。
模仿机器人学：调查 - 虹膜
交互式模仿学习（IIL）是模仿学习（IL）的一个分支，在机器人执行过程中，间歇性地提供了人类反馈，从而可以在线改善机器人的行为。近年来，IIL越来越开始开拓自己的空间，作为解决复杂机器人任务的有前途的数据驱动替代方案。IIL的优势是双重的，1）它是有效的，因为人类的反馈将机器人直接引导到了改善行为（与增强学习（RL）相反（RL），必须通过试用和错误发现行为（必须通过试用和错误发现），而2），并且2）是强大的，因为它是强大的，因为分配者和教师的分配量直接在教师身上是匹配的，并且在教师中匹配的范围是在范围内逐渐匹配的，并且在教师中匹配的范围是在范围内的指导，而逐渐匹配的是，教师的自我反射是及格的， o line Ile IL方法，例如行为克隆）。尽管有机会，但文献中的术语，结构和适用性尚不清楚，也尚未确定，从而减慢了其发展，因此，研究了创新的表述和发现。在本文中，我们试图通过对统一和结构的领域进行调查来促进新从业人员的IIL研究和较低的入境障碍。此外，我们旨在提高人们对其潜力，已完成的工作以及仍在开放的研究问题的认识。
基于EMG的可变阻抗控制，并保证协作机器人技术的无动度保证
I.机器人技术的演变以及物理人类机器人相互作用（PHRI）的最新进展倾向于朝着机器人机制和控制策略的面向人类方向设计。在此框架中，表征人类操作员的行为成为关注的中心，尤其是在人类机器人协作系统的情况下。即使在确定的环境中运行时，与人类操作员相比，完全自动化的机器人系统在精确，可重复性和负载能力方面表现出更高的性能，许多任务都需要在未预测的事件的情况下进行快速判断和适应的能力。在这种情况下，协作系统旨在结合机器人力量和精度，以及操作员的判断和灵活性。随着协作机器人的开发（称为Cobots），人类机器人的合作已成为在多个应用程序[1]或机器人辅助医疗干预（例如康复机器人）[2] [2] [2] [2]等多个应用领域中至关重要的研究主题。在协作场景中，以最佳方式处理物理接触的问题是一个关键问题。这通常可以通过控制机器人及其环境之间相互作用的合规性来获得，从而导致经典阻抗
全球医学，康复和机器人技术的看法
Valery Labou是一位经验丰富的物理治疗师，也是体育和神经康复的专家，拥有超过15年的国际经验。He holds advanced degrees in neuroscience and neurobiology from the University of Bordeaux and the University of Alexandria with several certifications Valery has led the Physiotherapy Department in Neurology and Neurosurgery at Yaoundé Central Hospital lectured at several universities and institutions in Cameroon and contributed to groundbreaking innovations at Egzotech, a leading European robotic neurorehabilitation company.作为Physio Clinic的创始人，他开创了创新的康复方法。 他曾担任喀麦隆国家排球队的物理治疗师，并领导了PhysioCamer和Labson Education等倡议，并连接了1000多名从业者。 WFNR和MDS的成员，以及喀麦隆神经康复学会的创始主席，瓦莱里致力于通过研究，教育和临床创新来推进整个非洲以及超越的神经康复。 瓦莱里（Valery）的一些研究实习生是毕生神经塑性，神经调节，负担得起的机器人技术，AI康复。作为Physio Clinic的创始人，他开创了创新的康复方法。他曾担任喀麦隆国家排球队的物理治疗师，并领导了PhysioCamer和Labson Education等倡议，并连接了1000多名从业者。WFNR和MDS的成员，以及喀麦隆神经康复学会的创始主席，瓦莱里致力于通过研究，教育和临床创新来推进整个非洲以及超越的神经康复。瓦莱里（Valery）的一些研究实习生是毕生神经塑性，神经调节，负担得起的机器人技术，AI康复。