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雅各布大学，不来梅
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  • 2001年秋天，机器人小组在雅各布斯大学的学术活动开始之初就开始了。就像雅各布斯大学本身是德国大学中一个新颖的、高度选择性的机构一样，机器人技术仍然是一个非常年轻、非常小但雄心勃勃的团队，致力于卓越的研究。该集团是真正的国际化，以英语为工作语言。雅各布斯大学在2007年之前被称为不莱梅国际大学(IUB)[更多信息];因此，同一个机构的两个名称可以在这个网站上找到。

    雅各布斯机器人嵌入在EECS本科教学活动和CS研究生课程SmartSystems中。

    该小组的研究重点是自主系统。该领域的专业知识包括从机电一体化和传感器的嵌入式硬件开发到高级软件。在自主系统的基础研究方面，机器学习和合作是雅各布斯大学机器人研究的核心主题。这里开发的系统应用于各个领域，最重要的是安全、安保和救援机器人(SSRR)。
产品组合

  • 搜寻及救援机器人

  • 救援机器人:它是关于什么的?
    救援机器人是一个新兴的领域处理系统，支持救灾任务的第一反应单位。特别是移动机器人在地震、炸弹或气体爆炸等灾难或火灾和涉及危险物质的道路事故等日常事件后的城市救援任务中是非常有价值的工具。这些机器人可以用来检查倒塌的建筑物，评估情况，搜索和定位受害者。在这一领域存在许多工程和科学挑战。救援机器人不仅要针对灾难的恶劣环境条件进行设计，还需要智能行为等先进能力，使它们摆脱操作员的持续监督。

    在救援任务中使用机器人的想法从几年前就得到了机器人世界杯(RoboCup)的支持，这是一个在人工智能(AI)和机器人领域知名的国际研究和教育倡议。早在2000年夏天，在澳大利亚墨尔本举行的机器人世界杯锦标赛上，就有一场演示活动，展示了这一领域的潜力。从那时起，RoboCupRescue就成为了机器人世界杯的常规组成部分，有数十支球队申请参加真正的机器人和模拟比赛。这一领域的热度之所以不断上升，一方面是因为现有系统具有很强的应用潜力，另一方面，通过对人工智能和机器人核心问题的基础研究，仍有很大的改进空间。

    雅各布斯大学的机器人小组自2001年以来积极从事这一研究领域。雅各布斯机器人救援机器人团队有几个机器人，这是完整的内部设计，从基本的机电一体化到高级行为软件。雅各布斯机器人公司还有一个特殊的训练场所，雅各布斯机器人救援竞技场，在那里机器人和它们的操作可以在模拟灾难场景中进行测试。

    • rugbot

    • 所谓的rugbot型机器人是雅各布斯大学机器人技术的最新发展。rugbot这个名字来源于坚固耐用的机器人。这种机器人类型是基于所谓的立方体系统(CubeSystem)的完整内部开发，立方体系统是用于快速机器人原型的硬件和软件组件的集合。Rugbots是一种履带式车辆，重量轻(约35公斤)，占地面积小(约50厘米x 50厘米)。它们在开阔地形上非常敏捷。一个主动的脚掌机制允许Rugbots通过楼梯和碎石堆。

      它们占地面积小，在室内非常有益。它们具有显著的机载计算能力，并且可以配备各种各样的传感器。标准有效载荷包括一个激光扫描仪、超声波传感器、四个摄像机、一个热摄像机和速率陀螺仪。机载软件能够绘制地图，检测人类和完全自主控制。远程操作在不同程度上也得到了支持。机载电池允许连续运行2.5至3小时。

    • 运动

    • 像许多其他设计用于在恶劣环境中操作的机器人一样，Rugbots使用轨道。这种类型的移动通常被认为是最通用的移动系统，因为它可以处理相对较大的障碍物和松散的土壤。履带式移动的技术是很容易理解和简单的。积极的方面是在相对平坦的地形上平稳运动，在松软的地面上具有极好的牵引力，能够处理大型障碍物以及小洞和沟渠，以及良好的载荷能力。消极的点，有滑动摩擦时，车辆必须转向。此外，如果运动只有一对皮带，它将遭受冲击，例如，当爬过巨石2或当它开始下陡坡。然而，履带式运动是最适合克服障碍，通过楼梯，它能够适应地形变化。

    • 传感器和车载智能

    • rugbots具有显著的机载计算能力和各种传感器有效载荷。它们可以远程操作，甚至可以在救援机器人等具有挑战性的领域执行完全自主的任务。除了机器人的机电一体化技术外，智能行为的发展也是该领域的一大挑战。

      例如，机器人必须自主探测受害者和危险。二氧化碳探测器和红外摄像机等特殊传感器被用来探测人类。例如，在热图像中，一种特殊的方法用于检测人体形状。

      rugbots的机载软件还包括测绘、探索和规划。Jacobs Robotics公司的相关研究包括非结构化环境中的3D映射。

      最后但并非最不重要的是，机载软件使rugbots能够合作multi-robot-teams．

  • 水下机器人:“齐柏林飞艇”

  • 水下机器人对我们来说是一个相对较新的领域。第一批成功的工作包括齐柏林飞艇(Lead Zeppelin)的开发，一种自动水下航行器(AUV)。

    “齐柏林飞艇”是一种自主水下航行器(AUV)，由雅各布斯机器人集团和机器人俱乐部与ATLAS Elektronik合作开发。它是为基础研究和教育目的而设计的。“齐柏林飞艇”已于2006年8月3日至7日参加了欧洲学生自主水下挑战赛(sap - e)，完成了首次重大测试。本次比赛在伦敦附近的松林工作室举行，那里有一个大型水下舞台，通常用于电影制作，如詹姆斯·邦德电影，可用于比赛。雅各布斯机器人团队在七个参赛团队中是真正的局外人，除了我们之外，其他团队都有水下机器人的经验。尽管如此，雅各布斯机器人团队在表现上获得了第二名。

    雅各布斯机器人公司的“齐柏林飞艇”在很大程度上是一个转换的陆地机器人，其硬件和软件的主要部分是为最新一代的雅各布斯机器人公司救援机器人开发的。最基本的水下部件，即带有马达和螺旋桨的船体以及一些传感器，由ATLAS Elektronik提供。这些部件来自所谓的Seafox潜艇，这是一种远程操作工具(ROV)，即由人操纵该设备。“齐柏林飞艇”得到了雅各布斯机器人公司开发的全新电子设备，一台功能强大的机载计算机，包括摄像头在内的额外传感器，当然还有大量能够自行执行任务的软件。例如，通过编程，它可以在环境中移动并避开障碍物，通过计算机视觉识别目标，并在特定的期望深度操作。

    • 齐柏林飞艇的硬件组件

    • 一些最基本的硬件部件，即船体、电机和一些传感器，都是基于ATLAS Elektronik公司所谓的Seafox ROV的部件。对于自动操作，全新的电子设备，额外的传感器，高性能的机载计算机，当然还有很多软件。“齐柏林飞艇”AUV使用两个计算单元，这是所谓立方体系统应用的常见方法。基本的硬件控制是由RoboCube完成的。高级人工智能软件运行在嵌入式PC上。它从RoboCube以及直接连接到它的传感器上收集所有传感器数据。在通过无线网络连接的外部操作员PC上，使用可用于远程操作和调试自治的GUI。还可以选择使用天线浮标来保持无线通信。如果完全的自主权被激活，这当然是不需要的。

      潜艇由一个主船体、一个机头和四个长管组成。这些部件包括动力系统、推进系统、低电平控制器、高电平控制器和丰富的传感器负载。

      机头部分包括:

      深度测量用压力传感器
      航向传感器包括俯仰和横摇传感器
      扫描声纳头
      前置摄像头

      中间部分包括:

      • 回声测深仪
      • 垂直的推进器
      • 嵌入式电脑
      • RoboCube
      • 直流/直流转换器
      • 无线接入点

      外部，在中间部分以下，以下部件连接到车辆上:

      • 俯视式地面摄像机
      • 标记处置系统

      此外，四个电池管连接在中间部分，每个电池管包含:

      • 推进电动机
      • 带防护装置的螺旋桨
      • 用于电机电池的功率放大器

      潜艇的浮力被略微调整为正浮力，也就是说，在出现一些误差的情况下，它会浮出水面。因此，中间推进器必须被用来迫使飞行器在水下。四个推进电机的最大功率为350w，由于PWM占空比的限制，可使用的功率高达280w。为了安全起见，三叶片螺旋桨有警卫保护。

    • 标题

    • A.航向传感器
      使用Xsens的MTi IMU。它是一种低成本的微型惯性测量单元，具有集成的3D指南针。它有一个嵌入式处理器，能够实时计算横摇，俯仰和偏航，以及输出校准的三维线性加速度，转速(陀螺)和(地球)磁场数据。该MTi使用右手笛卡尔坐标系是身体固定的设备，并定义为传感器坐标系。由于陀螺仪放置在潜艇的中心附近，该装置提供的方向可以直接用作车辆方向。航向传感器用于测量和控制水下机器人的横摇、俯仰和偏航。


      B.扫描声纳
      潜艇有一个扫描声纳，它能够通过发射550千赫的声音信号扫描周围的障碍物及其距离，并测量声音回声返回所需的时间。声纳由电机以1度以上的速度转动，可覆盖360度的范围，分辨率为1.5度。声纳的范围可选择，最高可达80米。该传感器还可以垂直扫描，覆盖范围为±20度。在最远10米的距离上，水平扫描速率约为每秒60度。

      C.压力传感器
      压力传感器测量潜艇在水面以下的深度。它的工作压力范围从0到31巴，因此可以工作到300米深。它可以直接连接到RoboCube的A/D转换器。

      D.回声测深仪
      回声测深仪通过发射频率为500千赫、宽度为100µs的声脉冲来测量潜艇到地面的距离。这个声音信号的回声被接收，然后测量的传播时间被用来计算深度。波束宽度±3度，精度±5厘米，深度0.5 ~ 9.8米。


      E. USB摄像头
      车内使用了两个Creative NX Ultra USB摄像头。它们支持高达640 x 480像素的分辨率。这些USB 1.1设备有一个广角镜头，可以实现78度的视野。位于潜艇底部的摄像机拍摄地面。例如，它可以用来定位目标，并直接引导潜艇从目标上方飞过。前置摄像头可用于搜索水底以及水中目标。两个摄像头都被装在一个透明塑料的防水保护罩里。

    • AUV软件

    • “齐柏林飞艇”AUV的软件结构与其他CubeSystem机器人类似，分为两部分。基本的低级控制是在RoboCube上完成的。它使用CubeOS和RobLib来生成适当的PWM信号，解码来自电机的编码器信号，并访问模拟压力和回声传感器。高级AI软件运行在使用SuSE 10操作系统的机器人PC上。它从立方体中收集所有传感器数据，特别是深度和速度，以及直接连接到PC接口的传感器。它使用高分辨率声纳头进行障碍物躲避
      并定位盆地中的其他对象。前置USB摄像头可用于寻找例如水中目标。例如，下视摄像机可以定位位于底部的目标。该软件重用了为其他Jacobs Robotics机器人项目开发的相当多的函数和库，特别是救援机器人。


      人工智能软件被嵌入到机器人服务器中，这是一个用c++编写的多线程程序。所有系统范围的常量，如端口号、分辨率等，都是在启动时从配置文件中读取的。在PC或笔记本电脑上运行的客户端GUI连接到该服务器，以便使用手柄手动将机器人驱动到启动位置，启动自主并在任务期间观察潜艇状态(如果无线连接仍然可用)。NIST RCS框架用于处理机器人服务器和操作员GUI之间的通信。该框架允许在进程之间传输数据
      使用中性消息语言(NML)内存缓冲区运行在相同或不同的机器上。所有的缓冲区都位于机器人计算机上，并且可以由操作员GUI进程异步访问。GUI使用trolltechnologies的跨平台Qt类库。多个线程并行运行以处理大量数据。每个相机视图都有自己的线程。

  • 非结构化环境中的3D映射

  • 这个正在进行的项目是由德国铸造协会(DFG)资助的。它处理了在搜索和救援场景等非结构化环境中使用移动机器人生成3D地图的问题。

    该项目采用了一种特殊的学习方法。目标是用紧凑的表面模型语言(如X3D，虚拟现实建模语言(VRML)的继承者)编码的度量3D环境表示。该算法使用了一种特殊的在线进化，其中局部X3D邻域模型在机器人移动时提取原始3D传感器数据。进化算法的灵感来自于之前在机器人手臂实时学习3D眼手协调方面的成功工作，该算法试图生成紧凑的模型代码，以重现大量的传感器数据。

    在此过程中，使用了一种特殊的度量来比较传感器输入与候选模型的相似性。与其他使用豪斯多夫距离或检测不变特征之间的对应关系并在它们上使用转换度量的方法不同，这种相似函数具有几个显著的优点。首先，它可以非常有效地计算。其次，它不局限于特定的对象，如多边形。第三，它在原始数据点层面上运作。因此，它不需要任何预处理阶段进行特征提取，这需要额外的计算时间，而且极易受到噪声和遮挡的影响。

    最后但并非最不重要的是，该项目解决了机器人的本地化。这个问题不是使用标准的SLAM方法，而是使用地图融合来解决。第二种进化算法生成局部VRML模型相对于全局模型的不同姿态，并测量重叠区域的相似性。用于生成局部模型的相同特殊相似性度量也可以解决这一任务。基于姿态的估计
    在全局模型中，根据局部模型的姿态对初始种群进行播种。在机器人严重丢失的情况下，仍然有一个现实的机会，由于局部模型的部分与全局模型的正确部分有足够的相似性，从而完成适当的积分，机器人再次正确地本地化。

    • 一个典型的非结构化环境:2006年不莱梅机器人世界杯的救援联盟竞技场。

    • 静止机器人的3D模型

  • 机器人动作规划、识别与模仿的三维文字建模

  • 该项目涉及三维世界建模和机器人动作规划、识别和模仿的研究。它是基于雅各布斯大学机器人小组和帝国理工学院Yiannis Demiris领导的生物启发自主机器人团队(BioART)的联合研究。Jacobs Robotics目前的另一个项目关注的是通过移动机器人(3D地图)自主创建非结构化室内环境的3D表示。雅各布斯大学正在开发的架构可以通过减轻对环境的限制来扩展BioART设计的机器人动作感知和模仿系统。与此同时，3D世界建模框架可以通过与关注机制(这是BioART开发的体系结构的一部分)相结合而得到显著改进。这样的知识交流对两个研究小组来说都是一个重大的好处，从而使他们目前开发的系统具有优越的性能。

  • 多机器人团队:合作测绘与探索

  • 多机器人团队对许多应用领域都是有益的，因为一组机器人可以比单个机器人更健壮、更有效地完成许多任务。一个特别好的例子是安全、安保和救援机器人(SSRR)领域，正如雅各布斯救援机器人所展示的那样。特别是侦察任务，例如在救援场景中寻找受害者，可以从多个机器人并行操作中获益。但是，正如以下Jacobs Robotics公司所贡献的例子所说明的那样，实现适当的合作并非微不足道。

    • 地图合并

    • 通过使用多个机器人探索环境的不同部分，可以极大地加快地图绘制的速度。但多机器人地图的核心问题是如何将不同机器人的数据整合到单一的全球地图中。在多机器人映射领域存在大量的研究，这些研究涉及在开始或映射过程中估计相对机器人姿态的技术。通过地图合并，相比之下，机器人单独构建局部地图，而不知道它们的相对位置。然后，目标是确定可以将局部地图连接到一起的重叠区域。雅各布斯机器人公司开发了一种具体的方法来实现这一想法，这种方法是一种特殊的相似度度量和随机搜索算法。给定两个映射m和m'，搜索算法通过旋转和平移来变换m'，以找到m和m'之间的最大重叠。在这样做的过程中，启发式相似度量指导搜索算法走向最优解。

    • 合作勘探

    • 机器人探索的一个流行基础是由Yamauchi在1997年引入的基于边界的探索算法。在该算法中，边界被定义为开放空间和未开发空间之间边界区域的集合。机器人移动到最近的边界，即最近的未知区域。通过向前沿移动，机器人探索环境的新部分。这个新探索的区域被添加到探索过程中创建的地图中。显然，多机器人系统是一个非常有趣的探索选择，因为它们可以显著提高速度和增强健壮性。有几种可能将基于前沿的算法扩展到多机器人版本。首先，可以选择使用最直接的扩展;也就是说，让机器人单独运行，并简单地将它们的数据融合到全球地图中。然后，每个机器人只需移动到最近的前沿单元。

      更复杂的版本试图协调不同的机器人，这样它们就不会趋向于向同一个前沿单元移动。例如，人们可以使用一个实用程序，它包含了移动到边界的成本，并对两个或多个机器人接近同一边界区域的情况进行了折扣。多机器人探索的另一个经常被忽视的问题是机器人需要交换数据。但当涉及到真正的多机器人系统时，通信依赖于通常基于IEEE 802.11系列标准的无线网络，这也被称为WLAN技术，或一些替代射频技术。射频链路受到各种限制。特别是，它们的范围有限。至少，不是每个机器人都必须在彼此收发器的范围内。当使用自组网时，底层动态路由可以通过相互联系的机器人的几个跳来传输数据，以桥接更远的距离。

      雅各布斯机器人公司开发了一种基于前沿的探索的扩展，它考虑到了探索的限制，比如有限的无线电链路范围。该算法基于效用函数，它权衡了探索未知领域的好处与不违反约束(如保持通信完整)的目标。

  • 研究和训练应用的虚拟机器人

  • Jacobs虚拟机器人基于USARSim，这是一种对大规模城市和室内环境的高保真模拟，不同的机器人平台可以在不同的场景下运行。USARsim是虚幻竞技场游戏引擎的扩展。底层的Karma物理引擎提供了正确的机器人运动，来自丰富的标准模型的传感器可以添加到机器人中来收集数据，不同的USARsim场景涵盖了各种环境条件，例如从困难的地形到运动挑战，从火灾的烟雾到视觉障碍。该模拟器主要用于安全、安保和救援机器人(SSRR)。但它也非常适合于移动机器人的工作。它是测试机器人算法原型实现的理想工具。但从研究的角度来看，它的主要优势是研究多机器人团队的可能性。从应用的角度来看，USARsim是一个非常有益的训练和锻炼工具。

    虚拟机器人是雅各布斯救援机器人的补充。每个虚拟机器人都运行由Jacobs Robotics公司开发的自主软件，即感知、控制、映射、规划、合作等智能功能。

  • CubeSystem

  • CubeSystem是一个用于快速机器人原型的硬件和软件组件的集合。CubeSystem项目的主要目标是提供可以自由组合到应用程序中的通用构建块的开源集合。CubeSystem经过了五年多的研究和开发。立方体系统的优点可以从使用它的各种应用程序中看到。这些应用范围从教育活动到工业项目。

    还有其他各种各样的项目处理机器人通用硬件或软件库的开发。这些项目通常基于这样的假设:机器人的硬件和软件是两个截然不同的部分，可以通过使用正确类型的抽象和接口轻松地结合在一起。这一观点在货架机器人硬件商用应用软件的开发中是有一定道理的。但是机器人应用程序的开发通常还包括硬件方面的工程。因此，CubeSystem试图为完整机器人的快速原型设计提供一个组件集合，即硬件和软件方面。

    CubeSystem最基本的部分是:
    • RoboCube:一种特殊的嵌入式控制器，或者更准确地说是控制器系列，基于MC68332处理器
    • CubeOS:一个操作系统，或者更准确地说是一个操作系统家族
    • RobLib:一个机器人常用函数库