1。NOWISIS数据如何影响学习的接触动态?H.J.Terry Suh,M。Simchowitz,T。Pang,R。Tedrake IROS 2023研讨会:学习符合基于模型的操纵方法,并掌握2。与梯度打击不确定性:通过扩散得分与H.J.Terry Suh,G。Chou,H。Dai,L。Yang,A。Gupta,R。Tedrake机器人学习会议(CORL),2023 3.种子:6D中的串联弹性末期效果用于Visuotactile工具使用H.J.Terry Suh,N。Kuppuswamy,T。Pang,P。Mitiguy,A。Alspach,R。Tedrake国际智能机器人和系统会议(IROS),2022年,4。可区分的模拟器会提供更好的政策梯度吗?H.J.Terry Suh,M。Simchowitz,K。Zhang,R。Tedrake国际机器学习会议(ICML),2022年,Long Talk,杰出纸张奖5.在策略优化中使用可区分的模拟器进行访问量填充的操作H.J.Terry Suh,M。Simchowitz,K。Zhang,T。Pang,R。Tedrake ICRA 2022车间:RL操纵6。线性模型在对象桩操纵中的线性模型的令人惊讶的有效性H.J.Terry Suh,R。Tedrake算法XIV(WAFR),347-363,2020 7。多模式混合运动H.J.Terry Suh,X。Xiong,A。Singletary,A.D。Ames,J.W。 Burdick IEEE国际智能机器人与系统会议(IROS),2020 8。 朝着面向人形的运动写作A. Stoica,H.J。 Terry Suh,S.M。Terry Suh,X。Xiong,A。Singletary,A.D。Ames,J.W。Burdick IEEE国际智能机器人与系统会议(IROS),2020 8。朝着面向人形的运动写作A. Stoica,H.J。Terry Suh,S.M。Terry Suh,S.M。Hewitt,S。Bechtle,A。Gruebler,Y。IwashitaIEEE国际系统,人与控制论的国际会议(SMC),2017年
[10] Maurce Fallon,Scott Qoindersma,Sisir Karumanchi,Matthew Antone,Toby Schneider,Toby Schneider,Hongkai Dai,ClaudiaPérezd'Arpino,Robin Deits,Robin Deits,Matt DiCico Karl Iagnemma,Russ Tedrake和Seth Teller。一种基于在线负担的感知和全身计划的架构。Field Robotics Journal,32(2):229-254,2014。
2016-2018 EECS 博士后学者 伯克利设计学院,加州大学伯克利分校,EECS 系 指导老师:Björn Hartmann,EECS 副教授 2012-2016 研究生 用户界面设计组,EECS 系,麻省理工学院 CSAIL 博士论文:大规模编程类中的聚类和可视化解决方案变化 指导老师:Robert Miller,CS 杰出教授 2008-2011 研究生 机器人运动组,EECS 系,麻省理工学院 CSAIL,M.Eng.论文:基于二次调节器的启发式方法,用于快速探索状态空间 由 EECS 教授 Russ Tedrake 指导 2010-2011 斯坦福大学仿生学与灵巧操作实验室客座研究员 2006-2008 麻省理工学院 CSAIL 机器人运动组本科研究员 2004-2006 麻省理工学院 CSAIL 网络与移动系统本科研究员 2003-2004 普林斯顿大学心理学系脑电图实验室特邀高中生研究员
ARC-OPT通过为不同的预定义WBC问题提供配置选项来支持软件开发人员设计此类全身控制器的支持。今天,WBC的方法论已经充分理解,并且存在几个成熟的框架。任务空间反向动力学(TSID)(Prete等,2016)在加速度上实现了腿部机器人的控制算法,而Posa等人的方法。(2016)在扭矩水平上运行。Smits等人。(2009)实施了广义速度-IK框架,但是,它与Orocos项目紧密结合。同样,Pink(Caron等,2024)是一种基于加权的任务框架,用于在Python中实现的差异逆运动学。IHMC全身控制器已为Atlas Robot开发(Feng等,2015),为基于QPS的步行和操纵提供了控制算法。Drake(Tedrake&Drake Development Team,2019年)是用于基于模型的设计和控制复杂机器人的库集。它为几个开源和商业求解器提供了接口,包括线性最小二乘,二次编程和非线性编程。最后,控制!(德克萨斯大学奥斯汀分校,2021年)是围绕Sentis&Khatib(2006)首次引入的全身操作空间控制算法建造的中间件。
截至 2024 年 6 月 30 日的年度报告,麻省理工学院智能探索项目 麻省理工学院智能探索项目 (The Quest) 致力于从工程角度理解智能。我们的教师、员工和学生专注于自然智能 (NI) 和人工智能 (AI) 接口的研究和应用。在过去的一年里,我们看到了工作中的重大进展;这一进展部分归功于稳定的团队、工程团队构建的研究工具的进步以及来自学院内外的更多支持。我们已向我们的任务发放了另一轮资金——跨学科研究团队,每个团队都涵盖科学和工程,每个团队都专注于特定的智能领域。最近的重大变化和里程碑包括启动感知智能任务、采取措施建立智能观测站,以及看到社区采用 Brain-Score 平台作为研究工具。已经完成了几项正在进行的招聘搜索,工作量得到了平衡。随着施瓦茨曼计算机学院 (SCC) 45 号楼的开放,我们的办公室已达到预期位置,让我们能够方便频繁地与 46 号楼和史塔特中心的同事和实验室联系。领导层和附属研究人员 James DiCarlo,Peter de Florez 系统和计算神经科学教授,是 Quest 主任;Nicholas Roy,航空航天学教授,是 MIT Quest 系统工程主任;Joshua Tenenbaum 教授是科学主任;Leslie Pack Kaelbling,电子工程和计算机科学系松下教授是研究主任;Vikash Mansinghka,首席研究科学家是建模和推理主任;Erik M. Vogan 是执行主任。大脑、心智与机器中心由 Eugene McDermoP 教授 Tomaso Poggio 共同领导。来自研究所各个实验室、中心和学术部门的研究人员参与了 Quest 赞助的研究:• 施瓦茨曼计算机学院 (SCC)、电气工程与计算机科学系 (EECS):副教授 Jacob Andreas;William Freeman,Thomas 和 Gerd Perkins 电气工程与计算机科学教授;Tomas Lozano-Perez,工程学院教学卓越教授;Mar?n Rinard 教授;Russ Tedrake,丰田教授;Leslie Kaelbling。• 计算机科学与人工智能实验室 (CSAIL):主任 Daniela Rus 以及电气工程与计算机科学 Andrew (1956) 和 Erna Viterbi 教授。• 大脑与认知科学系 (BCS):Middleton 神经科学职业发展教授 Ev Fedorenko;Ila Fiete 教授; Nancy Kanwisher,Walter A. Rosenblith 教授;Rebecca Saxe,John W. Jarve (1978) 教授,科学学院副院长;Laura Schulz,认知科学教授;副教授