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麻省理工学院媒体实验室
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  • 提供配置文件
  • 个人机器人小组致力于开发个人机器人的原理、技术和技术。辛西娅和她的学生已经开发了许多机器人生物，从机器人花园，到将机器人技术嵌入到熟悉的日常物品(例如，衣服，灯，台式电脑)，到创造高度表达的类人机器人，包括著名的社交机器人，莱昂纳多。
产品组合

  • 研究

      • MDS

      • MDS机器人是我们新的机器人平台，它推动了现有机器人技术的极限。它综合了一种新的组合:(1)机动性——一种能在有限或复杂环境中以人的速度移动的轮式基座;(2)灵巧度——五自由度的手和手腕，用于物体操作和表达手势;(3)社交——一张表情丰富的脸，能够做出各种各样的人类面部表情。
        该平台的目的是支持人机交互、团队合作和社会学习方面的研究和教育目标。将开发4个MDS机器人，用于研究机-机、人-机协同任务。MIT负责机器人的整体设计，移动基座由UMASS Amherst开发，机械手由Xitome design和Meka Robotics合作开发，头部由Xitome design制造。

        该项目部分由ONR DURIP奖“在不确定环境下支持复杂的人-机器人团队协作的移动、灵巧、社交机器人”，奖项编号为N00014-06-0516，以及ONRBAA奖“支持对等人-机器人团队协作的鲁棒认知模型”，奖项编号为onrbaa008 -001。

        模拟器

        作为我们MURI项目的一部分，我们的团队正在为MDS机器人构建一个虚拟世界模拟器，以帮助我们开发复杂的人-机器人团队行为。

        我们项目的模拟伙伴是基于USARSim模拟器的。USARSim基于虚幻竞技场2004并添加了各种元素(如机器人和环境)来模拟城市搜索和救援场景。USARSim包括模拟NIST城市搜索和救援自主移动机器人参考测试设施中真实测试场地的地图。

        我们在USARSim中添加了一个MDS模型，该模型精确地模拟了物理机器人的自由度。机器人的几个感知系统也被模拟，包括在头部的立体摄像头和机器人底部的Hokuyo激光扫描仪。虚拟MDS还配备了声音和里程数传感器，可以选择配备IMU或GPS。

        我们的团队还在开发可视化机器人状态的工具(激光读数、地图上的定位信息等)，以便远程操作
        控制机器人的每个自由度，并从摄像头获取实时视频。

        我们的长期研究涉及人类和机器人之间的点对点协作、自动化机器人任务分配以及不确定性下的代理团队规划。

        参与的大学包括麻省理工学院、华盛顿大学、范德比尔特大学、马萨诸塞大学阿默斯特分校和斯坦福大学。

        奖
        • 最佳展览奖在Siggraph 2008新技术演示。
        • 《时代》杂志评选的“2008年50项最佳发明”。

        • 移动机械手

        • 机器人的主底盘是基于UMASS Amherst知觉机器人实验室(Rod Grupen)开发的uBot5移动机械手。移动基座是一个动态平衡平台(类似于微型机器人赛格威基座)，能够以人类行走的速度在室内环境中穿行。在MDS机器人上，由于头部和手臂组件的增加，在底座上增加了第三个轮子，以提供稳定性。

        • 前臂，手腕和手

        • 5自由度的小臂和手是由Meka, Inc.和MIT共同开发的。小臂前臂转动，手腕弯曲。每只手有三个手指和一个相对的拇指——拇指和食指是独立控制的，其余两个手指是耦合的。手腕上的滑动离合器和手指上的形状沉积制造技术使系统在摔倒和碰撞时更加坚固。当弯曲时，手指会顺从地围绕一个物体，允许简单的抓握和手势。

        • 头和脸

        • 表情丰富的头和脸是由MIT的Xitome设计公司设计的。颈部机构有4个dof来支撑颈部底部较低的弯曲以及头部的泛倾偏航。头部可以像人一样的速度移动，以支持人类头部的手势，如点头、摇头和定位。

          15自由度的脸有几个面部特征，以支持各种各样的面部表情，包括凝视、眉毛、眼睑和一个清晰的下颌表情。感知输入包括在每只眼睛中安装一个彩色CCD摄像头，在头部安装一个室内Active 3D IR摄像头，支持声音定位的四个麦克风，用于语音的可穿戴麦克风。扬声器支持语音合成。

        • 物理和虚拟世界中的社会学习

        • 个人机器人是一种新兴技术，有可能在公共部门广泛应用，包括养老、医疗、教育等领域产生重大的积极影响。鉴于人类生活的丰富性和复杂性，人们普遍认为，个人机器人必须能够长期适应人类环境，并从普通公民那里学习。虽然机器学习理论和技术已经取得了巨大的进步，但现有的框架没有充分考虑到开发机器人所涉及的人为因素，这些机器人向缺乏特定技术专长的人学习，但却带来了与他人进行社交学习的终身经验。我们将这一研究领域称为社会情境型机器人学习(SSRL)。

          这项工作的动机是我们希望开发社交机器人，它可以成功地从人们自然提供的互动和长期的互动中了解对普通公民来说什么是重要的。

      • 莱奥纳多

      • 这个项目是与世界著名的Stan Winston Studio合作的。它结合了工作室的艺术和专业知识，创造引人注目的电子人物与社会智能机器人的艺术研究的状态。我们给这个新的角色命名为“协作”，这个名字体现了艺术、科学和发明。因此，“列奥纳多”这个名字——与文艺复兴时期的科学家、发明家和艺术家列奥纳多·达芬奇同名。

        事实上，列奥纳多就是表情机器人界的斯特拉迪瓦里

        • 身体

        • 机器人力学
          列奥纳多有69个自由度——其中32个单独在脸上。因此，列奥纳多能够做出接近人类的面部表情(受限于其生物般的外观)。虽然达芬奇的关节高度清晰，但他并不是生来就会走路的。相反，它的自由度被选择为它们的表达和交流功能。

          机器人美学
          与当今绝大多数自主机器人不同的是，莱昂纳多拥有一个有机的外观。它是一种异想天开的生物，显然没有试图模仿当今的任何生物。

        • 愿景

        • 学习的脸
          我们为莱昂纳多开发了一个实时人脸识别系统，可以通过与机器人的简单社交互动在飞行中进行训练。

          视觉跟踪
          社交机器人必须具备的一种感官能力是知道人们在哪里以及他们在做什么。因此，我们的社交机器人需要能够在环境中监控人类，并解释他们的活动，例如基于手势的交流。

          机器人还必须了解无生命环境的方方面面，比如它和玩具玩耍时的行为。视觉是促进这类观察的一种重要的感官模式。

        • 皮肤

        • 可感觉的皮肤
          赋予机器人触觉将有助于检测与物体的接触，感知意外碰撞，以及知道何时触碰自己的身体。其他重要的触觉属性与情感内容有关——比如拥抱带来的快乐、滴答声的手势，或者有人用力抓住机器人手臂带来的疼痛。

          这个项目的目标是开发一种合成皮肤，能够在整个身体上以可接受的分辨率检测温度、邻近程度和压力，同时仍然保持有机皮肤的外观和感觉。为此，我们在力敏电阻(FSR)、量子隧道复合材料(QTC)、温度传感器和电容传感技术上进行分层硅酮材料(如那些用于特效行业的化妆效果)的实验。

        • 社会学习

        • 我们的研究不是要求人们学习一种新的交流方式来与机器人互动或教它们，而是开发能够在人类环境中从自然的人类互动中学习的机器人。

          我们正在探索多种形式的社会学习，同时也在实证研究人们如何教机器人。有时，我们利用在线游戏角色来研究有多少人与我们的学习系统互动——超过了我们的实验室(见Sophie和MDS)。

          与许多需要数百或数千次试验或标记示例来训练系统的统计学习方法不同，我们的目标是让机器人从自然的人类指令和少量演示中快速学习新技能和任务(参见通过指导学习)。我们发现，这个过程最好模拟为教师和学习者之间的合作，教师指导机器人的探索，机器人提供反馈来塑造这种指导。这被证明可以加速机器人的学习过程，提高其泛化能力。

        • 团队合作

        • 使用联合意图理论作为我们的理论框架，我们的方法通过一个基于目标的任务结构集成学习和协作。在任何合作中，代理作为一个团队一起工作来解决一个共同的问题。团队成员共享一个目标和一个共同的执行计划(Grosz 1996)。Bratman对共享合作活动(SCA)的分析引入了将奇异子计划啮合到联合活动中的思想。在我们的工作中，我们将这一概念推广到人与机器人之间的子规划的动态啮合过程。

        • 社会认知

        • 社交智能机器人需要理解“人就是人”。尽管对现代自主机器人的研究主要集中在它们与行为受物理定律支配的无生命物体(被操纵的物体，周围导航等)交互的能力，但社交智能机器人必须理解有生命的实体(如人、动物和其他社交机器人)，并与它们进行交互，它们的行为受思想和身体支配。我们如何赋予机器人复杂的社交技能和对他人的社会理解?

          耦合体中的耦合心智对人类社会智能及其发展具有强大的推动作用。心灵存在于具有特殊形态结构的肉体中。身体在空间中的瞬间倾向反映并向他人投射产生这些身体姿态的系统的内部状态。通过身体的外部行为，像身体和内部认知系统的耦合产生的相关性可以创造更高阶的相关性，这可能导致对自我和他人的内部状态的推断。

      • 其他项目

          • 公共海葵

          • 受原始生命的启发，公共海葵是一个机器人生物，具有有机的外观和自然的运动质量。在白天，公共银莲花是清醒的，并与瀑布，池塘和周围的其他方面的互动。它与观众互动，通过定位他们的运动使用立体机器视觉系统。但如果你靠得太近，它就会像响尾蛇一样退缩。

          • 舞台

          • Operobot项目是一个基于3D动画实时精确控制一组全向移动机器人的系统。目前的系统控制三个立方体形状的机器人的位置和亮度，这是一个概念的证明，最终将成为一部名为《死亡与异能者》的歌剧的大规模组成部分。

          • 本身

          • AUR是一款机器人台灯，一种协同照明助手。这是一个非拟人化的机器人平台，展示了在后台无缝进行的人机交互，在正确的时间照亮正确的事情。我们设想机器人灯在未来的手术室、机械车间，以及任何需要额外一只手拿着灯的地方发挥作用。

          • 逗人喜爱的™

          • Huggable™是麻省理工学院媒体实验室正在开发的一种新型机器人伴侣，用于医疗、教育和社交应用。Huggable™的设计不仅仅是一个有趣的交互式机器人伴侣。它被设计成一个团队成员的功能，是一个三元互动的重要成员。因此，Huggable™的设计不是为了取代社交网络中的任何特定的人，而是为了增强该人类社交网络。

            目前，我们正在与各种媒体实验室赞助商合作，为现实世界的应用和试验创造一系列的抱抱熊。我们还与微软研究院合作，使用微软机器人工作室开发通信化身实现。

            Huggable™的早期技术开发部分得到了微软iCampus基金的支持。

          • Cyberflora

          • 2003年4月，我们在纽约库珀-休伊特国家设计博物馆举办的国家设计三年展上首次展出了我们的Cyberflora装置。

            这个机器人花园由四种赛博植物组成。每个机器人都结合了动物的行为和花朵的特征，以一种栩栩如生的独特方式感知和回应人类。

            柔和的旋律作为花园的音乐香气，随着人们与花朵的互动而微妙地变化。

            Cyberflora传达了一个机器人的未来愿景，它将激发我们的智力，触动我们的情感。这个装置探索了一种流畅、动态、和谐的人机互动风格。

          • RoCo

          • 我们正在开发RoCo，这是一种新型的机器人计算机，能够以微妙的表达方式移动它的显示器，以回应和鼓励用户自己的姿势运动。RoCo的设计灵感来自于一系列人类机器人互动研究，这些研究表明，人们在进行社交互动时，经常会模仿具有社交表现力的机器人的姿势。有趣的是，如果一个具有计算机外观的机器人能够调整它的“姿态”，那么它是否可以在交互过程中产生类似的姿态镜像效果。在使用电脑时增加体位运动的一个潜在好处是减少背部疼痛，而身体运动被认为是关键的预防措施之一。

          • 交互式机器人戏剧

          • 水族箱是一个以公共海葵为特色的智能舞台。它由互动的、自主的机器人表演者组成，他们的动作自然而富有表现力，结合了动画和机器人控制的技术。舞台包含实时立体视觉，可以跟踪多个人的多个特征。

          • 奥特曼

          • 人类与机器人的互动现在已经被充分理解，使我们能够建造有用的社交机器人系统，在实验室之外也能发挥作用。这是第一个开发和部署社交机器人系统的项目，在帮助人们改变行为目标的背景下，调查人与机器人在人们家中的长期互动。具体来说，社交机器人系统旨在帮助那些试图减肥或保持体重的人。我们选择这个应用程序域是因为它支持长期研究，其中创建这样一个系统可能会产生实际影响。为了开发这个应用程序，我们与波士顿医疗中心营养和体重管理中心的卡洛琳·阿波维安博士合作。

          • TIKL

          • 面向动觉学习的触觉交互机器人服装
            那些正在进行身体康复的人，那些姿势不正确的人，以及那些想要上舞蹈课的人都面临着一个相似的任务——即运动学习。大多数人都受益于通过各种渠道提供实时反馈的老师:听觉(高级行为指导)、视觉(通过演示动作本身)和触觉(通过物理指导学生)。虽然触觉反馈是最直接的运动信息形式，但对于老师来说，尤其是在自己执行任务的时候，它是最困难的。

            这项研究提出了一种对人类教师的延伸——一种机器人穿戴式服装，可以分析目标运动(例如，由教师执行)，并在多个关节上同时对学生的身体应用实时纠错振动触觉反馈。

          • 嵌入式多轴控制器

          • 探索人机交互需要建造越来越多的多功能和复杂的机器人。商业电机驱动程序和运动控制器程序包的设计考虑了完全不同的应用(特别是具有相对较少的相对强大的电机的工业机器人)，并不能很好地适应具有大量小电机控制诸如面部特征等东西的复杂交互机器人。例如，达芬奇在一个非常小的体积中包含了60多个发动机。一个巨大的机架式工业运动控制器并不是控制机器人的实际手段;需要为这类应用程序设计一种嵌入式解决方案。

            我们开发了一种电机控制系统，以满足多轴交互机器人的特殊需求。它是基于电机控制硬件的模块化集合，能够在很小的体积内驱动非常多的电机。8轴和16轴控制装置都已研制完成。

          • MeBot

          • 用手机通话正变得无处不在。然而，电话交谈远不如面对面交谈丰富多彩、引人入胜。人们会发送大量的非语言信号和暗示，这些信号和暗示在面对面的交谈中扮演着重要的角色，但在电话交谈中却消失了。这是不幸的，因为这些非语言线索在传达更深层次的含义和态度方面扮演着重要的角色。例如，如果所有的事情都必须通过语言来描述，那么团队协作或交互演示就会很麻烦。

            如果手机通讯能更丰富地体现出来会怎样?想象一下，如果你可以和打电话的人在同一个物理空间里漫步，看着与你交谈的不同的人，指着在那个空间里共享的物品，同时仍然通过你的脸和声音的视频传达你的远程存在。

            MeBot的设计目的是通过机器人介导的通信，为手机的使用增加新的非语言的、物理的共同呈现维度。把MeBot想象成你手机的机械配件——一种机器人外骨骼。比方说你用手机给你的朋友打电话，她接了电话，并把她的手机放在一个MeBot身体里。现在，你是一个迷你机器人，你可以通过自己的手机远程操作!

          • 豆腐

          • 豆腐是一个探索机器人社交表达新方式的项目，利用在2d动画中已经使用了几十年的技术。迪士尼动画工作室在50年代开创了“挤压和拉伸”和“二次运动”等动画工具。这种技术后来被动画师广泛使用，但不常用来设计机器人。以压扁拉伸食品命名的豆腐，也可以压扁拉伸。巧妙地利用柔性材料和弹性耦合，提供了一种充满活力而又稳健的驱动方法。豆腐没有使用由马达驱动的眼睛，而是使用廉价的OLED显示器，提供高度动态和逼真的运动。

          • 新型驱动器

          • 迄今为止，驱动执行器技术的行业已经要求执行器具有精确、功率密集、快速、小型和廉价的特点。

            我们面临着执行器设计的新动机:栩栩如生的流体运动、安静、连续的控制，以及引人注目的、安全和有意义的触觉交互。为了实现这些目标，我们正在开发能够充分利用之前开发的驱动器，同时改进它们，以更好地满足交互式机器人的需求。具体来说，我们牺牲了高精度来保证运动的流畅性和质量，同时实现了适合驾驶移动机器人的功率和扭矩密度。

            这个项目的目标是创造语音线圈式电磁驱动器，集成位置、速度和力传感手段。声音线圈是无声的，只有一个运动部分，自然平滑和线性，非常坚固，有合理的力量和功率密度，而且相对便宜。

          • 苏菲和可教角色

          • 随着机器人成为大众消费品，它们将需要通过与典型的人类用户互动来学习新技能。然而，设计通过与普通人互动来学习的机器是机器学习中一个相对被忽视的话题。为了解决这个问题，我们提倡一种将机器学习集成到人机交互(HRI)框架中的系统方法。

            我们的第一个目标是了解教师输入的性质，以充分支持人们想要的教学方式。
            我们的第二个目标是将这些见解整合到标准的机器学习框架中，以改善机器人的学习性能。

            为了实现这些目标，我们使用一个电脑游戏框架来记录和分析人类教师与强化学习(RL)代理——称为索菲(Sophie)的互动培训课程。

          • 良好的团队合作能力

          • 两个人在一起重复地执行一项活动，自然地会聚到一个高水平的协调，导致他们的行动流畅地啮合。相比之下，人与机器人的互动通常是一种僵化的走走停停的方式。我们的目标是设计在人类环境中具有能力的同类机器人，希望实现更流畅的人与机器活动的啮合。

            虽然联合行动的存在和复杂性已经被承认了几十年，但它背后的认知机制只得到了很少的关注，主要是在过去几年(例如，Sebanz等人，2006年)。除其他因素外，成功的协调行动与双方对对方行动的期望的形成以及对这些期望的后续行动有关。我们认为协作机器人也是如此——如果它们要超越走走停停的互动，机器人不仅必须考虑过去的事件和当前的感知状态，还必须考虑人类合作者的期望。