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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。我们的工作旨在为日常生活中的人们提供自定义自动设备功能的能力。我们的研究跨越了机器人学习、可调节自主、众包、多机器人团队和人机交互等领域。
产品组合

  • 研究

  • 开发能与人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。我们的工作旨在为日常生活中的人们提供自定义自动设备功能的能力。我们的研究跨越了机器人学习、可调节自主、众包、多机器人团队和人机交互等领域。

  • 项目

    • 机器人从演示中学习

    • 机器人从演示中学习(LfD)研究的重点是使机器人从人类教师执行的演示中学习新的任务策略的算法。关于这一研究领域的更多信息，请参见从演示中学习机器人的调查。我们目前的工作包括首次对该领域的领先算法进行比较评估，以及开发新的多策略学习算法:
      • Halit Bener Suay和Sonia Chernova。机器人演示学习的两种算法比较。《IEEE系统、人与控制论国际会议》，2011。
      • Halit Bener Suay和Sonia Chernova。人的引导和状态空间大小对互动强化学习的影响。在2011年IEEE机器人与人类交互通信国际研讨会上发表

    • 机器人世界杯自主机器人足球

    • 机器人世界杯是一项旨在通过自主足球机器人的开发，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，要求所有队伍使用Aldebaran Nao机器人。这些机器人不能以任何方式远程控制;他们通过两个头戴式摄像机观察世界，并利用这些信息识别环境中的物体和他们自己在场上的位置。机器人之间使用无线网络进行通信，并使用机载处理来决定采取哪些行动。下面是一篇描述此次活动和WPI勇士团队的文章。

    • 开源Kinect接口的人形机器人控制

    • ROS Nao-OpenNI包使用微软Kinect传感器为类人机器人提供基于手势的控制。视频显示，该代码被用于控制毕宿五Nao。

      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)是一种将迁移学习、演示学习和强化学习相结合的策略学习技术，旨在实现复杂领域的快速学习和高性能。使用这种技术，我们可以有效地将知识从人类转移到代理，即使他们对状态有不同的看法。
      • 马修·泰勒，Halit Bener Suay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。在2011年自主智能体与多智能体系统国际会议上，台北，台湾。
      • 马修·e·泰勒，哈里特·贝纳·苏伊和索尼娅·切尔诺娃。使用人类演示来改进强化学习。在AAAI 2011年春季研讨会:Help Me Help You:弥合人-智能体合作的鸿沟，帕洛阿尔托，CA, 2011。

    • 云入门:利用常识计算提高儿童早期读写能力

    • 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、学习阅读的成功和生活的成功都很重要。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。《云入门》将在读者社区中众包亲子互动和讨论。然后，它将利用这些信息与常识知识库相结合，开发交互作用的计算模型。然后，这些模型将用于在与幼儿的共享阅读活动中为父母提供上下文敏感的讨论主题建议。