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  • 通用机器人、自动化、传感和感知(GRASP)实验室在一个充满活力的协作环境中集成了计算机科学、电气工程和机械工程，促进了学生、研究人员和教师之间的互动。GRASP已经发展成为一个价值1000万美元的研究中心，拥有令人印象深刻的技术创新。先锋的GRASP研究人员正在建造自动驾驶汽车和机器人，开发自配置的人形机器人，并使机器人群成为现实。我们的博士生经过理论和实践的双重培养，培养成为科研和教育的带头人。
产品组合

  • 移动机器人研究

    • RHex Hexapedal机器人

    • RHex是一种受生物学启发的六足机器人，在本世纪初被发明并首次表征，是DARPA资助的一个大型财团的一部分。从那时起已经开发了各种RHex平台，我们的实验室一直特别积极地开发新的版本，用于研究生物启发的运动、步态控制和基于传感器的导航，以及开发新的课程和其他教育材料。

    • MAST -微型自治系统技术公司

    • 微型自主系统技术(MAST)是与马里兰大学、密歇根大学、BAE系统公司和陆军研究实验室的合作项目。我们的愿景是开发自主多功能移动微系统(Am3)，一种在动态、资源受限、敌对环境中运行的小型车辆和传感器网络组。虽然单个单元可能是专门化的，但Am3将是多功能的，因为它的异质性、单个单元自动重新配置和适应环境和人类命令的能力以及它的分布式智能。Am3将需要很少或没有直接的人力监督，因为这样的组织将很难(如果不是不可能的话)通过编程或远程操作进行有效管理或控制。这些多功能小组的部署、监控和任务将具有挑战性，需要应用新的、尚未开发的通信、控制、计算和传感方法，专门为Mast应用量身定制

    • 全向视觉

    • 全向视觉系统可以在监视中提供全景警觉性，提高导航能力，为多媒体生成全景图像。

    • 远程沉浸

    • 远程沉浸式将使地理上分散的站点的用户能够在共享的环境中实时协作，就像他们在同一个物理房间一样。这种人机交互的新范式是网络和媒体技术的最终综合。

    • 本·富兰克林赛车队

    • 本·富兰克林车队的目标是打造快速、可靠、安全、自动驾驶的车辆，彻底改变城市环境中的交通系统。我们将利用最先进的传感、控制理论、机器学习、汽车技术和人工优势来制造机器人汽车。该团队将参加2007年DARPA城市挑战赛。

    • 自治机器人和移动传感器的可伸缩群集

    • SWARMS项目汇集了人工智能、控制理论、机器人、系统工程和生物学等领域的专家，目的是了解自然界的蜂群行为，并将受生物学启发的蜂群行为模型应用于大型网络自动驾驶汽车群。我们的主要目标是开发一个框架和方法来分析生物学中的群集行为，并为工程系统合成生物启发的群集行为。

    • 无人机(UAV)

    • 该项目的主要动机是在GRASP实验室开发无人机和或地面车辆之间的合作行为。另一个动机是开发控制算法方法，使飞机成为包括地面和其他飞行器在内的异构机器人团队的一部分，并在更高级别执行任务。

    • 人类活动检测与识别

    • 我们正在开发计算机算法，以在多个抽象层次上识别人类:从基本的身体肢体跟踪，到人体识别，到手势识别，再到活动推断。最终目标是开发计算算法来理解视频中的人类行为。

      存储设备尺寸的快速增长使我们能够存储数小时、数天甚至数月的视频数据。观看和分析如此长度的视频已经不再可行。为了总结或索引视频(为了搜索目的)，我们需要开发一种算法来检测和分类视频中发生的事件，而无需人工监督。为了识别和描述各种类型的事件，我们从视频数据中寻找重要的特征和提取/学习它们的方法。

    • 适应新环境

    • 这个多所大学的项目包括宾夕法尼亚大学、加州大学伯克利分校和卡内基梅隆大学。它的重点是混合自主和人类操作的半自主团队的自适应分层控制的设计和评估，交付高水平的任务可靠性，尽管不确定性来自快速演变的环境和来自智能对手的恶意干扰。该项目的设备由ARO DURIP拨款支持。

      • Haptography(触觉摄影)

      • 触觉学，就像视觉领域的摄影一样，能够让一个人快速记录真实物体的触觉感觉，并在以后的各种环境中再现它，供他人与之交互。建立触觉成像方法的特别积极的结果是，让医生和牙医创建医疗痛苦的触觉记录，如蛀牙表面，以协助诊断和患者健康跟踪;提高触觉外科模拟器和其他计算机教育工具的真实感和相应的训练效果;让各种各样的人，如博物馆参观者和网上购物者，触摸到真实的虚拟的有价值的物品;促进在空间探索中发现的低带宽和延时遥操作的触点法方法;并使人类和机器人的触摸能力有了新的见解。
        这项研究的主要假设是，工具媒介与真实和虚拟对象接触的感觉直接受交互过程中发生的高频加速度的控制，而不是接触的低频阻抗。基于我们对人类触觉系统的了解，我们的方法将使用基于测量的数学建模来推导感知相关的触觉表面模型和动态鲁棒触觉显示范式，这些模型将通过实验验证和人体受试者研究进行测试。

      • 脑卒中康复的空间分布触觉反馈

      • 每年有超过78万的美国人患中风，其中大约80%的人存活下来，需要康复以恢复运动功能，尽管目前还不知道最佳的治疗方法。该项目旨在创建一个新的低成本康复系统，实时测量用户的手臂运动，并结合图形和触觉反馈来指导他或她通过治疗师选择的一系列运动。他或她在屏幕上看到要掌握的姿势或动作，并试图移动他或她的身体来匹配。通过运动捕捉系统跟踪所有身体节段的运动，显示在屏幕上，并与目标身体配置实时比较。当他或她偏离这个目标的幅度超过一定程度时，相关肢体节段上的运动器就会提供反馈，帮助使用者知道如何将身体的那个部分转向正确的配置。

      • 移动操作平台的运动规划

      • 本项目旨在开发可控制移动操作机器人系统的高维运动规划器。所面临的挑战是开发出能够实时完成这一任务的计划，同时提供完整性等性能的理论保证。示例问题包括完全自主开门和在杂乱空间中移动操作物体。这个项目是与Willow Garage公司合作的。

      • 宾大智能椅子

      • 该项目是GRASP实验室开发一种智能轮椅新技术的努力。该设备配备了虚拟接口和机载摄像头，使受试者能够通过与虚拟系统接口交互或使用内置控制算法之一在地面上导航。

      • 火星-多个自主机器人

      • 该研究的目标是开发一个框架和支持工具，用于在非结构化和未知环境中部署多个自主机器人，应用于侦察、监视、目标获取和爆炸物清除。目前最先进的控制软件允许监督自治，在这种模式下，人类用户可以通过远程操作和密切监督控制来指挥和控制一个机器人。这里的目标是为新一代自主机器人开发软件框架和工具。

      • 爬墙机器人上升

      • RiSE项目的目标是创造一种仿生攀爬机器人，它具有在陆地上行走和在垂直表面攀爬的独特能力。积极的研究研究新颖的机器人运动学，精密制造的柔性足和附件，以及先进的机器人行为。该项目由DARPA生物动力学项目资助，并与波士顿动力、斯坦福大学、卡内基梅隆大学、加州大学伯克利分校和刘易斯克拉克大学合作。

      • 图像分割与目标识别

      • 本研究的动机来自两组问题:1)如何从数据中提取“有趣的”模式，2)如何引导分组过程以实现特定的视觉任务，如识别熟悉的物体形状。在这个方向上，我们一直在进行基于谱图理论的研究。

      • 达芬奇

      • 达芬奇项目汇集了来自爱荷华大学、马里兰大学、宾夕法尼亚大学和伦斯勒理工学院的数学家和工程师，解决了对工程系统数学的迫切需求，这些系统可以用微分代数不等式和微分互补问题建模。该项目将开启应用数学的新篇章，经典微分方程理论将与现代数学规划方法相结合。我们的研究成果是一套广泛适用的数学理论、算法和计算工具，它们将对一系列工程和科学学科产生直接影响

      • 异构无人RSTA团队(UAV)

      • HURT是一种多车控制器，用于协调和协作规划自动驾驶车辆的城市RSTA任务。它为任意车辆平台的团队实现了增强自治。

      • 自主飞行器

      • 自主飞行器研究项目主要围绕无人飞行器的自主导航进行研究。挑战在于设计系统，在感知和反应环境变化的同时展示目标驱动的行为。这个项目是由宾夕法尼亚大学的学生、教师和蜻蜓影业的行业专家合作完成的。