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  • IntRoLab是一个研究实验室，致力于研究、开发、集成和使用机电一体化和人工智能方法来设计自主和智能系统。研究活动包括移动机器人、嵌入式系统和自主代理的软硬件设计和现场评估。实验室进行的研究是务实的，旨在克服与使机器人和智能系统在现实生活中可用有关的挑战，以提高生活质量，并发现如何赋予机器智能。应用领域包括服务机器人、全地形机器人、交互式机器人、辅助机器人、远程医疗机器人、汽车和手术机器人
产品组合

  • 机械电子

    • DEA
      Differential-Elastic致动器

    • 要实现能够精确控制与环境的相互作用的机器，首先要使用为此目的专门设计的执行器。为此，已经开发了一种新的紧凑的高性能执行器实现设计，这种执行器特别适用于机器人机构的集成。该设计利用机械差速器作为中心元件。本质高阻抗换能器和本质低阻抗弹簧元件之间的微分耦合提供了与串行耦合相同的好处。然而，差分耦合提供了新的有趣的设计实现可能性，特别是对于旋转执行器。

    • DDRA
      双差分流变作动器

    • 机器人系统正越来越多地走出工厂，进入一个充满未知的动态世界，在那里它们必须以安全和多功能的方式进行交互。传统的驱动方案依赖于位置控制和刚性驱动器，在这种新环境下往往会失败。通过添加一整套力和位置传感器和使用新的控制算法，已经有许多尝试来修改它们，但在大多数情况下，天然的高输出惯性和内部传输非线性(如摩擦和回隙)仍然相当繁重。

      提出的驱动方案解决了许多这些限制。DDRA使用了一个差动机构和两个磁流变制动器耦合到一个电磁电机。这种配置使DDRA可以作为一个高带宽、低惯性、低摩擦和无回隙扭矩源，可以控制跟踪任何所需的交互动力学。其优点包括安全性和鲁棒性，这是由于极反驱动性和交互的多功能性。在更传统的环境中，执行器的低惯性、消除了回冲和减少了非线性，允许更大的加速度和更精确的定位，从而提高了生产率和质量。

    • AZIMUT
      腿-履带-车轮全向机器人平台

    • AZIMUT解决了在同一个机器人平台上使用多个机构进行移动的挑战。AZIMUT有四个独立的关节，可以是轮子(如上所示)，腿或轨道，或这些的组合。通过改变其关节的方向，AZIMUT还能够在不改变其方向的情况下横向移动，使其成为全向的。所有这些能力为机器人提供了在狭窄区域移动的能力。AZIMUT的设计高度模块化，例如，将执行器放置在关节中，这样车轮就可以很容易地替换为腿-履带关节，用于全地形操作。平台的稳定性和顺应性通过增加垂直悬挂和使用弹性驱动器的电动方向的AZIMUT的关节增强。弹性元件被放置在执行机构和传感器被用来测量其变形，允许感知和控制扭矩在执行机构的一端。这将改善机器人在不平坦的地形上的运动，使机器人感觉它所运行的表面。机电一体化模块，例如在所有配置中使用的轮电机，使用分布式处理体系结构，多个微控制器通过共享数据总线进行通信。AZIMUT的设计提供了一个丰富的框架来创建各种各样的室内和室外机器人。

    • CRI - Roball球形机器人
      机器人与自闭症儿童互动

    • 考虑到制造一个可以在充满各种障碍的家庭环境中移动的机器人，需要特殊的移动能力。为幼儿设计的移动机器人玩具必须在其他玩具和物体周围移动，并能够承受粗糙的相互作用情况。将机器人封装在一个球体中，并使用这个球体使机器人在环境中四处移动是一种解决方案。这个机器人是球形的，可以顺利地通过障碍物，并与幼儿进行简单而吸引人的互动。机器人的封装外壳有助于保护其脆弱的电子设备。Roball的第二个原型是专门开发的玩具，用于使用定量和定性评估技术研究机器人和幼儿之间的互动。观察证实，Roball的身体结构和运动动力学产生兴趣和各种相互作用的情况，受环境设置和孩子的个性的影响。Roball目前正被用于观察如何通过车载导航传感器直接感知儿童的互动。

  • 设备和工具

    • RTAB-Map
      实时外貌的映射

    • 环路关闭检测是在SLAM(同步定位和映射)中试图找到当前和先前访问过的位置之间的匹配时所涉及的过程。随着时间的推移，处理新观测结果所需的时间随着内部地图的大小而增加，这可能会影响实时处理。RTAB-Map是一种针对大规模、长期SLAM的实时闭环检测方法。我们的方法基于高效的内存管理，使每个新观测的计算时间保持在固定的时间限制内，从而尊重长期操作的实时性限制。使用一个自定义数据集和四个标准数据集证明了该方法的适应性和可伸缩性。

    • 听得见的
      声源定位、分离与处理

    • 人工听觉系统，使机器人能够定位和跟踪声音，以及分离同步声源和识别同步语音的可能性。我们演示了使用麦克风阵列实现这些功能是可能的，而无需试图模仿人类的听觉系统。声源定位和跟踪算法使用导向波束形成器定位声源，然后使用多源粒子滤波器跟踪声源。同时声源的分离使用几何声源分离(GSS)算法的变体实现，并结合多声源后滤波器进一步减少噪声、干扰和混响。语音识别是在分离的源上进行的，可以直接进行，也可以使用缺失特征理论(MFT)来估计语音特征的可靠性。得到的结果表明，即使在嘈杂和混响的环境中，它也可以跟踪多达四个同时的声源。同时演示了机器人跟随声源的实时控制。当有三个扬声器时，我们提出的声源分离方法比单个麦克风的信噪比提高了13.7 dB。在这些条件下，该系统在数字识别上显示出超过80%的准确性，高于大多数人类听者在我们的评估中仅识别这些来源中的一个时所能获得的准确率。所有这些新功能使人类在现实生活环境中与移动机器人更自然地互动成为可能。

      该开源实现被称为ManyEars，可在以下网站获得:http://manyears.sourceforge.net

    • 玛丽
      移动自主机器人集成环境

    • MARIE是一种用于移动和自主机器人应用的设计工具，旨在促进多个异构软件元素的集成。它是一种基于分布式模型的灵活工具，因此允许使用一台机器或各种联网机器、体系结构和平台来实现应用程序。它现在被柳树车库的ROS所取代。
      注意:MARIE不再被维护。

    • FlowDesigner
      图形化编程环境。对机器人

    • FlowDesigner是一个免费的(GPL/LGPL)面向数据流的开发环境。它可以通过组合可重用的小构建块来构建复杂的应用程序。在某些方面，它与Simulink和LabView相似，但不是两者的克隆。FlowDesigner具有一个RAD GUI和一个可视化调试器。虽然FlowDesigner可以作为快速原型工具使用，但它仍然可以用于构建实时应用程序，如音频效果处理。由于FlowDesigner不是真正的解释语言，它可以非常快。它是用c++编写的，并具有一个插件机制，允许插件/工具箱易于添加。

      RobotFlow是一个基于FlowDesigner项目的移动机器人工具包。FlowDesigner项目提供的可视化编程界面将通过使用图形探针和实时调试，帮助人们更好地可视化和理解机器人控制回路、传感器和执行器中真正发生的情况。注意:RobotFlow不再被维护。

    • OpenECoSys

    • 开放嵌入式计算系统(OpenECoSys)项目旨在为嵌入式计算设备提供免费、开源的硬件和软件实现。最初的项目开始于Université de Sherbrooke的IntRoLab -智能/交互式/集成/跨学科机器人实验室。随着时间的推移，IntRoLab为自己的移动机器人平台开发了多个嵌入式模块。所有模块通过共享的CAN(控制区域网络)总线连接，形成传感器和执行器的分布式网络，这些传感器和执行器用于先进的平台，如AZIMUT3机器人。大多数嵌入式系统都是基于微芯片微控制器，价格便宜，功能强大，用途广泛。开发诸如networkviewer这样的软件工具是为了监视分布式网络中的多个内部变量，以促进任何应用程序的开发。

  • 智能决策

    • 自主机器人
      社交、智能、自主移动机器人

    • 目标是设计最先进的机器人，具有最高的综合能力，感知，行动，推理和互动，在自然环境中运行。在同一个机器人平台上整合多个研究项目:

      小约翰尼，一个人形机器人
      Johnny Jr是一个基于多个项目(ADE, AUDIBLE, AZIMUT, HBBA)的交互式机器人。机器人有不同的传感器，主要用于人类存在检测。例如，我们用:
      -激光距离探测器(Hokuyo UTM-30LX)，用于180度的人的腿
      -一个微软Kinect，可以在机器人前定位到最多四个人
      -可以识别人脸的头戴式摄像头
      - 8个麦克风阵列，定位声源

      小约翰尼还可以用不同的方式与人类互动，包括:
      - - - - - -声音
      ——面部表情
      ——头部运动
      ——手臂动作
      ——基本流动

    • HBBA
      混合行为的体系结构

    • 我们新的基于混合行为的体系结构(HBBA)结合了我们在自主移动机器人控制体系结构方面的最新研究，是我们的动机性行为体系结构(MBA)的逻辑进化。目前它为我们的人形机器人强尼0号的大脑提供了能量。

      我们的决策结构仍然是高度分散的。激励模块为系统提供了高水平的欲望。“动机工作区”就像一块黑板——一个动机模块分享自己愿望的空间。意图翻译器将这些欲望转化为被控制机器人的有形意图。这意味着我们的动机模块与实际的机器人松散耦合，使它们在我们的架构的不同实例之间可移植。译者内部实施的选择性注意机制，通过根据当前情况选择相互竞争的感知和行为策略，试图充分利用平台的有限资源。Egosphere调查感知事件，并为我们的硬件提供的每一个感知输入构建一个更易于管理的抽象。情绪子系统根据机器人模拟的情绪调节欲望的强度，情绪随当前意图完成程度的变化而变化。

      它目前的实现是一组可重用的ROS包，大部分用c++编写。

    • 以便决定
      协同驱动系统

    • 为了最终实现自动化车辆的组队运行，有必要研究每辆车必须拥有什么信息，以及它必须与谁通信，以便在所有可能的条件下安全有效地机动。通过使用一组移动机器人模拟排，我们演示了使用不同的分布式协调策略进行机动(如进入、退出和从事故中恢复)的可行性。研究的协调策略从无通信到车辆之间的单向或双向交流，再到由领先车辆完全集中决策。不是假设排长或所有车辆全局监视正在发生的事情，而是只关注参与特定机动的车辆，在排中局部分配决策。利用具有有限和定向感知能力的机器人，利用视觉和避障感知进行了实验试验。结果证实了协调策略在不同条件下的可行性，以及通信信息在补偿传感局限性方面的各种用途。

  • 界面和交互

    • TRInterface
      自我中心和外部中心的远程操作

    • 在最初的远程机器人项目之后，我们开始为远程操作导航任务开发一个新颖的3D界面。
      该界面实时结合:
      -挤压slam建立的2D地图的环境
      -基于激光的二维视频的表面投影
      -由立体相机构建的彩色点云的3D投影
      -基于cad的机器人三维模型

      有了这个界面，用户可以通过在被控制的机器人周围移动虚拟相机，从自我中心无缝过渡到外部中心的视角。就像在现代3D第三人称电子游戏中，用户能够设置自己的视角去适应手头的任务，就像自上而下的视角去导航狭窄的空间或直接向前的视角去与人交流。

      未来的工作
      一种新的、与ros兼容的开源实现正在开发中，它将利用像Kinect这样的现代传感器。

    • Teletrauma
      急诊室的远程教学

    • 目的:弥补急诊专家的短缺，并保持偏远地区医疗保健的质量。

      方法:开发并验证使用安装在担架上方的机器人摄像系统进行实时指导的概念。利用最终原型来评估其在受控条件下对外科手术的影响。

      结果:初步结果表明:i)该系统允许远程医生方便地查看在紧急情况下使用的所有手术程序
      ii)专科医生可以指导非专科医生在担架周围使用适当的肢体运动姿势进行手术。结论:该系统可为缺乏创伤外科医生的地区人群提供按需帮助，提高创伤医学服务水平。该系统还可以通过对外科手术提供远程支持来降低医疗成本，这些手术用于在患者到达创伤室时稳定不稳定的多创伤患者。

    • 远程
      用于家庭网真的移动机器人

    • 家庭远程医疗辅助技术是减轻医疗系统负担、缩短住院时间、提高生活质量的一个很有前途的途径。从远处远程操作的移动机器人可以成为健康应用的有益工具。然而，与此类系统相关的设计问题很广泛，而且大多未被探索(例如，移动和导航在家庭设置，远程交互和患者接受性，临床需求的评估及其与医疗保健信息系统的集成)。为家庭远程辅助设计一个安全有效的机器人系统需要考虑到让新手用户在家庭环境中远程导航移动机器人，同时与患者互动的复杂性。

      采用跨学科、探索性的设计方法，研制了一种用于老年人居家护理的远程呈现辅助移动机器人。通过使用机器人、焦点小组和访谈的初步研究，我们得到了设计一种名为Telerobot的新型移动机器人系统的初步规格。远程机器人的移动机构在不平坦的表面上移动时提供了更好的机动性，有助于为用户提供稳定的视频馈送。其控制系统实现了安全遥操作。一项涉及10名康复专业人员的研究证实，该系统在家庭环境中是可用的。对遥操作新手使用的遥操作策略的分析表明，在家庭环境中，遥操作界面为用户提供机器人周围物体的视觉反馈、它们与机器人的相对距离以及环境中机器人的大小是至关重要的。改进了用户界面，以增强操作人员对环境的感知，并在受控条件下进行了测试。这些实验的目的是提出一个完整的，高效的和可用的家庭远程辅助移动机器人系统。

    • 中国国际广播电台
      儿童与机器人互动的生态系统研究

    • 考虑到制造一个可以在充满各种障碍的家庭环境中移动的机器人，需要特殊的移动能力。为幼儿设计的移动机器人玩具必须在其他玩具和物体周围移动，并能够承受粗糙的相互作用情况。将机器人封装在一个球体中，并使用这个球体使机器人在环境中四处移动是一种解决方案。这个机器人是球形的，可以顺利地通过障碍物，并与幼儿进行简单而吸引人的互动。机器人的封装外壳有助于保护其脆弱的电子设备。Roball的第二个原型是专门开发的玩具，用于使用定量和定性评估技术研究机器人和幼儿之间的互动。观察证实，Roball的身体结构和运动动力学产生兴趣和各种相互作用的情况，受环境设置和孩子的个性的影响。Roball目前正被用于观察如何通过车载导航传感器直接感知儿童的互动。