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  • 伍斯特理工学院(WPI)的机器人自主和交互式学习研究小组专注于交互式机器人和软件系统的开发。我们的工作旨在为人们提供定制自动设备功能的能力。我们的研究涵盖机器人学习、可调节自主性、众包、多机器人团队和人机交互等领域。
产品组合

  • 研究

  • 开发能够与人类合作的机器人对于制造业、医药、医疗保健、军事和消费应用的进一步发展至关重要。实现这一目标的关键是开发能够适应不断变化的任务和用户需求的技术。

    的机器人自主与互动学习伍斯特理工学院(WPI)的研究小组专注于交互式机器人和软件系统的开发。我们的工作旨在为人们提供定制自动设备功能的能力。我们的研究涵盖机器人学习、可调节自主性、众包、多机器人团队和人机交互等领域。

  • 项目

    • 从演示中学习机器人

    • 机器人从演示中学习(LfD)研究的重点是使机器人能够从人类教师的演示中学习新的任务策略的算法。有关该研究领域的更多信息，请参阅机器人从演示中学习的调查。我们目前的工作包括对该领域领先算法的首次比较评估，以及新的多策略学习算法的开发:
      • Halit Bener Suay和Sonia Chernova。两种机器人演示学习算法的比较。2011年，IEEE系统、人与控制论国际会议。
      • Halit Bener Suay和Sonia Chernova。人的引导和状态空间大小对交互式强化学习的影响。2011年，IEEE机器人与人类互动交流国际研讨会(roman)

    • 自动机器人足球

    • 机器人世界杯是一项旨在通过开发自主足球机器人来促进人工智能和机器人研究的国际比赛。WPI参加标准平台联赛，要求所有球队使用Aldebaran Nao机器人。机器人不以任何方式进行远程控制;他们通过两个头戴式摄像头观察世界，并利用这些信息来识别环境中的物体和他们自己在场上的位置。机器人通过无线网络相互通信，并使用机载处理来决定采取何种行动。这里有一篇文章描述了这次活动和WPI勇士队。

    • 开源Kinect接口的人形机器人控制

    • ROS Nao-OpenNI包使用微软Kinect传感器为人形机器人提供基于手势的控制。视频显示，密码被用来控制毕宿五。

      上面的视频显示了用来控制毕宿五的代码。

    • 人类主体转移

    • 人- agent迁移(HAT)是一种结合迁移学习、演示学习和强化学习的策略学习技术，可在复杂领域实现快速学习和高性能。使用这种技术，我们可以有效地将知识从人类转移到智能体，即使它们对状态的感知不同。
      • 马修·泰勒，哈里特·贝纳·苏伊和索尼娅·切尔诺娃。将强化学习与人类不同能力的演示相结合。自主智能体与多智能体系统国际会议，台北，台湾，2011。
      • 马修·e·泰勒，哈里特·贝纳·苏伊和索尼娅·切尔诺娃。使用人体演示来提高强化学习。在AAAI 2011年春季研讨会:帮助我帮助你:弥合人与代理合作的差距，帕洛阿尔托，加州，2011年。

    • 云入门:为儿童早期读写利用常识计算

    • 为幼儿提供发展早期识字技能的机会对他们在学校的成功、学习阅读的成功以及生活中的成功都很重要。该项目侧重于在平板电脑上创建一种新的交互式阅读入门技术，通过使用针对成人参与者的有针对性的讨论主题建议系统，培养早期识字技能和共享亲子阅读。Cloud Primer将在读者社区中众包亲子双方的互动和讨论。然后，它将利用这些信息与常识知识库相结合，开发交互的计算模型。然后，这些模型将用于在与幼儿的共享阅读活动中为家长提供上下文敏感的讨论主题建议。