自动化21日xx

• 研究小组

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  • • VisLab:计算机与机器人视觉实验室

    • VisLab专注于基于计算机视觉的工具的研究和开发，主要用于机器人应用。我们对主动视觉、基于视觉的控制、运动分析和分割等问题特别感兴趣。
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  • • 动力系统和海洋机器人实验室

    • 在实验室进行的工作是为了进一步了解动力系统理论的一般领域，并将其应用于自主海洋和航空机器人的设计和操作。研究的理论领域包括导航、制导与控制(NGC)、任务控制和分布式自主车辆的协同控制。随着海洋科学和海洋学越来越依赖先进的海洋探测技术，与世界各地海洋研究机构的合作关系不断加强。该实验室目前正在使用先进的机器人系统参与多个多学科项目，包括因凡特自主水下航行器(AUV)、德尔菲姆自主水面航行器(ASC)和卡拉维拉2000自主海洋研究船。
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  • • 进化系统与生物医学工程实验室

    • 这一组的两个主要领域是:生物启发算法(BIA)和生物医学工程(Biomed)。自然界中发现的解启发了搜索和优化算法的发展，如群体优化(SO)和进化算法(EA);建模和仿真方法，如人工生命(ALife)和人工免疫系统(AIS)。神经生理信号与图像处理和生物信息学是生物医学的主要研究方向。人类认知状态的检测和分类:觉醒，睡眠，困倦和刺激相关的反应。进一步的发展是BIA和Biomed区域的交叉作用。
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  • • IRSGroup:智能机器人与系统组

    • 在智能机器人和系统实验室(IRSLab)进行的研究和开发工作范围广泛。它的成员从整体的角度来处理复杂的系统，而不是专注于一些子系统。合作(agent和/或机器人之间，机器人和人类之间)的话题从这个观点自然产生。实验室高级研究人员的历史背景已经引导我们使用由来自系统和控制理论以及运筹学的正式方法驱动的人工智能概念。我们进一步相信，将我们的方法应用于实际领域是非常重要的，因为具有挑战性的现实生活问题提供了更丰富的灵感来源。
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  • • 上港集团:信号与图像处理组

    • 信号与图像处理组的主要研究方向为流形信号处理基础理论的发展，如性能边界、优化算法、滤波、流形学习等。应用领域有:无线通信，包括盲均衡和信源分离;水下，包括水声通信和视频压缩分析;时频分析;图像分析，包括统计建模;视频处理，包括运动估计、可变形模型跟踪和三维结构推断。
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  • • 系统与控制理论组

    • ISR系统与控制理论小组在数学分析和设计方法论的所有方面进行基础研究，包括跨学科研究，涉及现代系统理论概念。目前的研究课题包括:鲁棒多变量控制综合、分布式和分散估计与控制系统、混合系统、使用多模型概念的自适应控制和分层系统。最近的跨学科研究涉及到使用混合系统概念的人类免疫系统建模和使用层次估计方法的人类视觉系统建模。

• ISR-CoBot

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  • • ISR-CoBot

    • ISR-CoBot是一个研究人机交互的实验平台。它是一款用于办公环境的服务机器人，旨在为用户执行任务。这项研究的目标是一个强大的平台，能够在拥挤的环境中导航。我们的目标是那些能够意识到自身局限性，从而能够自主向人类寻求帮助的机器人。通过这种方式，我们希望更接近人类和机器人之间共生互动的目标。
      
      该平台基于定制的Nomadic Scout差动驱动平台。它的设备包括一台用于HRI和计算的笔记本电脑的触摸屏，一个Hokuyo UTM-30LX激光测距仪(30米范围)，一个Kinect RGB-D摄像头，以及一个IP PTZ摄像头。
      
      (2014年1月)参加SocRob@home团队，使用配备5自由度臂的ISR-CoBot，在2014年RoCKIn Camp，我们获得了操作类最佳奖
      (2013年9月)在欧洲研究人员之夜，ISR-CoBot在Pavilhão do Conhecimento的演示
      年代
      人
      罗德里戈·文图拉，首席研究员
      Miguel Vaz——理学硕士学生
      João门德斯——技术人员

• RAPOSA-NG

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• 随着RAPOSA的成功，IdMind公司开发了一个商业版本的RAPOSA，并通过各种方式进行改进。值得注意的是，RAPOSA的刚性底盘在频繁的冲击下最终会发生塑性变形，取而代之的是半柔性结构，能够吸收非弹性冲击，但比原来的RAPOSA要轻得多。
  ISR获得了这个机器人的一个基本版本，称为RAPOSA- ng，并在它身上安装了一套不同的传感器，这是在吸取了之前RAPOSA研究的经验教训之后。具体来说，它配备有:
  • 一个安装在平移式机动装置上的立体摄像机(PointGrey Bumblebee2);
  • 倾斜和滚动电动安装上的激光测距(LRF)传感器;
  • 云台倾斜变焦(PTZ) IP摄像头;
  • 惯性测量单元(IMU)。
  选择这个设备不仅是为了更好地符合我们的研究兴趣，而且是针对RoboCup机器人救援比赛。立体相机主要与操作人员佩戴的头戴式显示器(HMD)联合使用:立体图像显示在HMD上，从而为操作人员提供深度感知，而立体相机的姿态由内置在HMD上的头部跟踪器控制。LRF被用于以下两种模式之一:2D和3D映射。在2D映射中，我们假设环境是由垂直的墙壁组成的。然而，由于我们不能假设水平地面，我们使用倾斜和滚动的电动安装来自动补偿机器人的姿态，这样LRF扫描平面保持水平。一个内部IMU测量机器人身体的姿态，并控制安装伺服，使LRF扫描平面保持水平。IP摄像头用于细节检查:其GUI允许操作人员将摄像头对准目标区域，并放大到环境中的一个小区域。这与USAR的远程视察任务特别相关。IMU不仅用于远程操作人员读取机器人的姿态，还用于机器人的自动定位和测绘。

• 动力系统与海洋机器人实验室

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  • • 动力系统和海洋机器人小组致力于推进动力系统理论的一般领域的知识，并将其应用于自主的海洋和空中机器人的设计和操作。”

• dsor项目

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  • deno

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  • 标题:非线性观测器的发展
    简介:近几十年来，人们对非线性系统观测器的设计进行了广泛的研究。一个观察者或估计器可以被定义为一个过程，它通过输入和输出的部分的、可能有噪声的测量和初始条件的不精确的知识，实时提供被控对象的状态(或其某些功能)的估计。
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  • 巴西

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  • 德尔菲姆是一艘小型自主双体船。它已经被设计为一个原型车辆去证明测试一种自主水面艇的概念能够与一种自主水下航行器密切合作工作。
    
    Elfim长3.5米，宽2.0米，由两个电动马达推动。能量储存在6节12V-55Ah铅酸电池中用于推进，4节12V-12Ah铅酸电池用于有效载荷(计算机和传感器)。安装在双体船上的基本传感器是一个DGPS，一个姿态传感器和一个回声探测器。
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  • CARAVELA

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  • 远程电子束的研制
    自治的海洋调查船
    
    在世界范围内，人们对中尺度海洋动力学的分析越来越感兴趣，这似乎是正确描述和预测海洋系统行为的关键。然而，由于潜在现象的三维特征，为数值模拟和预测目的描述中尺度海洋过程给海洋科学家带来了巨大的挑战。这是因为所涉及的现象的空间和时间尺度分别为10公里至300公里和几天至几个月。以目前的手段，根本不可能获得具有精确海洋建模所需的空间和时间分辨率的海洋学数据。因此迫切需要开发先进的技术系统来实现经济高效、自动化的海洋数据采集。
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  • 阿西莫夫

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  • 管理海洋机器人协调作业的先进系统集成
    
    到目前为止，有三个主要障碍阻碍了自主水下航行器(auv)在苛刻的工业和科学任务中的潜在应用。即，i)缺乏可靠的导航系统，ii) AUV与辅助船之间不可能在倾斜范围内高速传输数据，iii)缺乏先进的任务控制系统，无法使终端用户能够在海上规划、编程和执行科学/工业任务，同时几乎实时地获取海洋数据，以便在需要时重新定向AUV任务。

• 改变项目

• MORPH项目提出了一个水下机器人系统的新概念，它是由不同的移动机器人模块与不同的互补资源整合而成的，尽管是以一种非物理的方式。它将提供高效的方法，在现有技术无法实现的情况下，以极高的精度绘制水下环境图:即对崎岖地形和全3D复杂结构的水下测量，包括负坡度的墙壁。
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  • DELFIMx

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  • 角色
    水面模块车辆，MORPH定位和通信。
    类型
    自动水面车辆(ASV)
    重量
    400公斤
    
    DELFIMx于2007年首次下水，经过了彻底的海上测试，其自主性和可靠性在许多国家和欧盟资助的项目中发挥了重要作用。它已广泛应用于与其他自主水面和水下航行器的协同任务中。它能以极低的速度机动。
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  • eFolaga

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  • 角色
    奴隶的车辆
    类型
    混合AUV /滑翔机
    重量
    31公斤
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  • 水母

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  • 角色
    水面模块车辆，MORPH定位和通信。
    类型
    自动水面车辆(ASV)
    重量
    20公斤
    
    MEDUSAS于2010年首次下水，已经在海上进行了彻底的测试，其自主性和可靠性在其他项目中发挥了重要作用。在之前的任务中，它配备了一个声调制解调器，收集的数据集目前被用于测试单信标导航算法的有效性。它能以极低的速度机动。其中两辆将用于该项目。

• 球童

• 搜救任务(S&R)
  在水下任务开始之前，潜水员和CADDY系统都被“告知”任务计划和程序。CADDY系统将引导潜水员完成任务。具体来说，该场景是按照修剪草坪的模式搜索区域，并恢复特定的对象。有了CADDY系统，就不需要在海底进行常规的放绳作业;相反，它会在水下引导潜水员。在S&R任务中，自主伙伴必须
  我)遵循预定的路径，
  Ii)确保潜水员跟随同伴，即执行切换领队的合作算法，和
  (三)始终与潜水员保持适当的距离，以确保潜水员的安全，并能解释潜水员的象征性手势和行为。
  潜水员可以在任何时候停止任务，改变任务参数，或命令同伴执行符合要求的任务。在验证场景中，潜水员将测试CADDY系统的认知能力，即行为解读、符号手势解读和潜水员的反应能力。
  
  水下考古的使命
  在CADDY系统的引导下，潜水员会直接到达前一名潜水员用水下地点的记录所停留的地方。这将不需要在海床上进行常规的框架定位。到达准确地点后，潜水员开始进行考古任务(即记录遗址)。在现场，潜水员会用手势指挥同伴完成一些需要完成的任务，例如给海底的某一部分拍照、将某一区域拼接、将光线直接照射到海底的某一特定部分等，以减轻潜水员在执行繁重操作时的负担。这组任务将在项目中定义。
  在挖掘任务的任何时候，自主伙伴都必须
  I)为了确保潜水员的安全，获得对潜水员来说最优的定位，能够解释符号手势和潜水员的行为，
  (二)准确解读潜水员发出的指令，并遵守所要求的任务
  (三)根据潜水员的指示调整任务计划。
  验证任务的执行情况将由CADDY咨询委员会成员和DAN Europe参照以下关键绩效指标进行评估:
  1.年代peed and success of diver behaviour interpretation;
  2.年代peed and success of the buddy reaction to a change in the mission plan;
  3.潜水员人体工程学-在任务中，同伴的距离合适吗?，执行任务期间，潜水员的安全区域是否得到保护?;
  4.在执行搜救任务时(潜水员和同伴)的路径跟踪精度和在下降到水下考古遗址时的路径跟踪精度;而且
  5.在协助潜水员的过程中，同伴操作的精确性和依从性。
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• ATLAS项目:基于地形的自主潜水器定位研究进展

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  • • 这个项目
      当前项目的主要目标是发展地球物理导航(GN)方法，并将其应用于自主水下航行器(auv)的导航。这种导航方法基本上依赖于将车辆实时获取的地球物理数据与待测地区的现有地图进行匹配。它是一种基于惯性导航传感器信息和多普勒测速仪数据的推算方法的替代方法，经济可行。广义推算法的主要优点之一是有可能消除航向推算法固有的漂移。地球物理导航特别适合自动驾驶车辆在需要反复测量的地区进行导航，因为获取先验地图的成本会随着时间的推移而稀释。因此，巨网显示出在海洋学特别是海洋地球物理方面的巨大应用潜力。这是一个FCT项目，参考文献为PTDC/EEA-ELC/111095/2009。
      
      
      
      介绍和目标
      
      许多海洋学任务都是对同一地区进行重复的调查，或者是为了逐次改进地形图，或者是为了监测目标环境的长期演变。这类任务的例子包括:在特别养护地区进行海洋监测;监测海底热液喷口、泥火山和其他地质活跃区域;栖息地的映射;浮游生物采样;利用声纳成像和磁力测量进行地雷探测和水下考古;管道检查;部署洋流剖面仪对小尺度海洋湍流进行采样;对科学或工业基础设施的检查
      
      只要有可靠的导航系统来估计它们的位置、速度和方向，并对获取的数据进行地理参考，这些测量中涉及的大部分重复任务原则上都可以由自主水下航行器(auv)有效地完成。与其他传统方法相比，使用auv进行数据采集在多功能性、安全性、操作成本和所获得数据的质量方面具有相当大的优势。auv是执行海洋环境中需要进行三维测量任务的理想工具。此外，由于auv可以穿透水柱，并以可控的方式在海床附近移动，它们可以获得声波、磁和视觉数据，其分辨率远远超过传统方法。
      
      自主水下航行器的主要优势之一是，它们可以在不受水面船只甚至拖缆平台感知的环境干扰的深度工作。水下机器人固有的稳定性使其成为获取方位相关数据的理想选择。可受益于AUV部署传感器的海洋地球物理应用包括矢量磁力仪和磁力梯度仪。这些技术通常用于科学研究和石油勘探。在过去的几十年里，继伍兹霍尔海洋研究所(Woods-Hole Oceanographic Institution)的先驱性工作之后，深海近底测量(包括传统上使用水下拖曳工具进行的磁测量)开始由水下机器人(auv)进行。在不久的将来，随着石油工业对深海石油勘探的投资不断增加，以及对深海栖息地研究的科学活动和水下实验室的部署，我们预计将见证对用于地球物理勘探的auv的兴趣激增。
      
      传统的AUV导航方法依赖惯性导航系统(INS)或声学基线。高性能INS是过于昂贵的单元，大多数科学和商业应用都负担不起。上述应用所需的中长基线系统部署起来很麻烦，而且在校准和维护方面带来了额外的问题，这大大增加了导航系统的复杂性和操作成本。地球物理导航(GN)是一种可选的、经济的方法，它依赖于将车辆获取的地球物理数据与待测地区的现有地图进行匹配。这种方法特别适用于自动驾驶车辆在需要反复测量的地区进行导航，因为获取先验地图的成本会随着时间的推移而稀释。该项目的支持者和其他研究人员之前的工作已经显示了基于声呐和磁数据的地球物理导航实现水下自主导航的潜力。
      
      据报道，一些先进的海军系统采用测量位势场(包括重力和地磁)作为导航辅助。众所周知，地球物理导航技术已经应用在军事潜艇上，作为补偿惯性导航系统固有漂移的一种手段。声纳水深定位能力已经在美国海军潜艇中集成了几十年。鉴于它们在先进武器系统中应用的潜力，出于国家安全的原因，仍不允许普遍流通有关这些技术的深入研究。据我们所知，目前还没有实现地球物理导航系统的日常操作在民用应用。
      
      在上述开放性问题的推动下，借鉴研究团队以往的经验，我们在本项目中提出对多项地球物理导航技术进行实验研究、开发和验证。该项目将基础研究与实际应用相结合，预计将促进GN方法在小型水下机器人上的应用，从而有助于使其负担得起，并将其潜力用于具有挑战性的科学和商业应用。
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