XiaoMi-AI文件搜索系统
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自主垃圾检测和收集机器人
摘要：该项目旨在开发一个旨在在室内环境（例如购物中心，公交车站和电影院）操作的自主垃圾机器人。机器人的主要目标是在浏览空间并避免障碍的同时检测和收集垃圾项目。利用传感器和图像处理技术的组合，机器人可以识别垃圾对象，并调整其在不误认为障碍物的情况下将其捡起的路径。通过采用具有成本效益的硬件组件和简化算法，我们旨在创建一个实用的解决方案，以解决公共空间中的垃圾污染，这证明了机器人技术在环境可持续发展方面的潜力。关键字：Raspberry Pi，垃圾检测，对象识别，避免障碍物，节点MCU，机器人，Arduino IDE
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。
朝向开放世界的人类机器人互动
手势在人类和人类机器人相互作用中起着关键作用。在基于任务的上下文中，诸如指向之类的神性手势对于指导关注与任务相关的实体至关重要。虽然大多数基于任务的人类和人类手机Di-Alogue专注于封闭世界领域的工作，但重新研究已开始考虑开放世界任务，在这种任务中，与任务相关的对象可能不知道与先验者相互作用。在开放世界任务中，我们认为必须对手势进行更细微的考虑，因为交互者可以使用桥接传统手势类别的手势，以便浏览其任务环境的开放世界维度。在这项工作中，我们探讨了在开放世界任务上下文中使用的手势类型及其使用频率。我们的结果表明需要重新考虑在人类和人类机器人相互作用的研究中进行手势分析的方式。
基于空间表征语义层次的机器人探索与绘图策略
许多科学家 [Lynch，1960；Piaget 和 Inhelder，1967；Siegel 和 White，1975] 已经观察到认知地图被组织成连续的层，并提出对大规模环境的有用且有力的描述的核心要素是拓扑描述。分层模型包括从局部感官信息中识别和辨认地标和地点；路线控制知识（从一个地方到另一个地方的过程）；连通性、顺序和包含的拓扑模型；以及形状、距离、方向、方位以及局部和全局坐标系的度量描述。看来，认知地图的分层结构是人类在大规模空间中稳健表现的原因。我们的方法试图将这些方法应用于机器人探索和地图学习问题。我们定性方法中对环境的核心描述是拓扑模型，如 TOUR 模型 [Kuipers，1978]。该模型由一组节点和弧组成，其中节点代表环境中可识别的位置，弧代表连接它们的行进路径。节点和弧是根据机器人的感觉运动控制能力程序性定义的。度量信息添加到拓扑模型之上。
教师的TPACK-R与机器人的教学信念之间的关系
摘要：这项研究开发了两份问卷，称为技术教学知识知识 - 机器人（TPACK-R）和关于机器人教育（RTBS）的教学信念，以调查94位教师的TPACK-R，并评估他们对机器人教育的态度，信念和动机。这项研究的目的是探索TPACK-R与RTB之间的关系。通过探索性因素分析确定了TPACK-R量表和RTBS量表的因子。 TPACK-R的所有因素与RTB的所有因素之间存在一些正相关。 此外，这项研究还发现，教师的态度是预测其技术教学内容知识知识的关键因素。但是，教师的RPK只能预测RPCK。因子。TPACK-R的所有因素与RTB的所有因素之间存在一些正相关。此外，这项研究还发现，教师的态度是预测其技术教学内容知识知识的关键因素。但是，教师的RPK只能预测RPCK。
医疗保健4.0
手稿收到2019年10月26日；修订了2020年3月9日和2020年3月30日； 2020年4月14日接受。出版日期，2020年4月27日；当前版本的日期2020年9月3日。这项工作得到了中国国家自然科学基金会的部分支持，该基金会根据授予5189084，赠款51975513和赠款51821093，部分由宗教省的自然科学基金会根据Grant LRRR20E050003的授予，部分是由Zhejiang University Special Sci-University Inti-Intientififififififififififififfiffiffiffic Findif Findifif Fiffinfiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffienfif Fund。 2020xGZX017，部分是由国家在Grant Sklofp_zz_2002下的国家关键实验室主任基金会主任，部分由008-5116-008-03的Grant K18-508116-008-03的机器人机器人研究所在Grant K18-508116-008-03中的一部分，部分由中国的年轻人计划，部分由MIRA计划，一定程度地由MIRA计划，一定程度地依据由JSPS KAKENHI的一部分，部分由KDDI基金会，部分由KDDI基金会，部分由芬兰学院根据Grant 313448，Grant 313449（预防项目），Grant 316810和Grant 316811（Slim Project）（Slim Project）。（通讯作者：Zhibo Pang。）
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
教育机器人 - 平台 - 竞争与预期 - ...
摘要是由于最近对教育机器人技术的兴趣爆炸（ER）的爆炸，本文试图通过提出新的思考和探索相关概念的新方法来探讨这一领域。本文的贡献是四倍。首先，未来的读者可以将本文用作探索教育机器人技术的预期学习成果的参考点。从详尽的潜在学习收益列表中，我们提出了一组六个学习成果，可以为机器人活动设计的可行模型提供一个起点。第二，本文的目的是作为最近的ER平台的调查。在越来越多的可用机器人平台的驱动下，我们收集了最新的ER套件。我们还提出了一种对平台进行分类的新方法，该平台没有制造商的模糊年龄范围。所提出的类别（包括无代码，基本代码和高级代码）源自学生需要有效地使用它们的先验知识和编程技能。第三，随着ER竞赛的数量和比赛与ER平台的增加同时增加，该论文介绍并分析了最受欢迎的机器人事件。机器人竞赛鼓励参与者在促进特定学习成果的同时发展和展示自己的技能。本文旨在提供这些结构的概述并讨论其效率。最后，本文探讨了提出的ER竞争的教育方面及其与六个拟议的学习成果的相关性。这提出了一个主要特征组成竞争并实现其教学目标的问题。本文是第一项研究，将潜在的学习收益与我们的竞争与我们的最佳知识相关联。
粒度：使用粒状材料进行机器人任务的高性能模拟
摘要 - 植物材料对行星科学，建筑和制造业中许多机器人任务的关键兴趣。但是，颗粒材料的动力学很复杂，并且通常在计算上非常昂贵。我们提出了一组方法和一个用于快速模拟图形处理单元（GPU）的颗粒材料的系统，并表明该模拟足够快，可以通过增强学习算法进行基础培训，目前需要许多动力学样本才能实现可接受的性能。我们的方法模型使用隐式时间播放方法进行多体刚性接触的颗粒材料动力学，以及算法技术，用于在粒子对和任意形成的刚体之间和任意形状的刚体之间的有效并行碰撞检测，以及用于最小化Warp Divergence的编程技术，以最大程度地构建单层构造（构建多项）。我们在针对机器人任务的几个环境上展示了我们的仿真系统，并将模拟器作为开源工具发布。