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- 机器人和人工视觉实验室(ROBOLAB)位于西班牙埃斯特雷马杜拉大学Cáceres。
自2000年成立以来，致力于智能移动机器人和计算机视觉的研究。
产品组合
项目及研究合约
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APSUBA
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- 情景理解与行为分析的主动感知(APSUBA):社交机器人的应用。
本项目的目标是开发一个主动的环境感知系统，作为异构传感器网络中的代理，用于场景理解和行为分析。所提出的感知系统由两种不同的机制组成:主动视觉感知系统和作用于三维激光扫描仪、惯性测量单元(IMU)和摄像机等异构传感器网络中的度量感知系统。两个系统都将进行校准。感官融合允许使用主动视觉检测感兴趣的区域(例如场景的变化，人机交互，人/机器人运动等)。度量信息将用于以后的分割和3D建模阶段。此外，数据融合将应用于异构传感器校准和感知。最后，该模型将用于场景识别和行为理解。为了获得场景中的相关元素，将采用基于感知的分组过程，该过程通过分层的不规则金字塔进行。利用视觉机制提供的信息，度量感知系统将通过开发多层同构重建方法，提供感兴趣扇区的三维信息。大型数据集的分割将使用高斯混合模型(GMM)提供的聚类来实现。 These segments will be modelled using high level geometric features (superquadric surfaces), which will be used for the last stage of the system: scene understanding and behaviour analysis using Bayesian rules.
该项目将在移动-结构传感器网络、异构传感器校准、定位、场景识别、3D重建、主动感知、感觉融合或人类行为理解等不同主题上做出贡献。这个项目的结果在其他研究领域(如智能环境)也很有趣。
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在
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- ACROSS(用于社会服务的可自动配置机器人)旨在将机器人服务纳入社会场景，通过改善人与实体代理之间的沟通和共情来预测用户需求。
单项战略科技项目包括:一组旨在促进企业科技整合、促进技术转移、提高企业技术能力的研究、开发和创新活动"．
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RoboComp
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- RoboComp是一个开源机器人框架。它由不同的机器人软件组件和使用它们的必要工具组成。正在运行的组件形成一个进程图，可以使用软件组件技术将其分布在多个核心和CPU上。通信由Ice框架处理，遵循Orca2机器人系统所采取的方法。我们设计系统的主要目标是效率、简单性和可重用性。RoboComp还在一些组件中使用了其他工具，如CMake、Qt4、IPP、OpenSceneGraph和OpenGL。项目中使用的编程语言主要是c++和Python，但Ice框架可以轻松使用用许多其他语言编写的组件。RoboComp，即ROS，也可以被称为机器人操作系统，只要它为机器人硬件提供了一个抽象层。
与其他类似的项目(如Orca或ROS)相比，Robocomp的主要优势是它的效率和易用性。
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RobEx
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- Robex，我们新的移动机器人原型已经准备好了!这是一个具有新的底盘几何和新的Wifi-N链路的Speedy的进化。运动由两个带HP编码器的马克森直流电机完成。
它们由定制的3安培PWM放大器控制，由下面描述的AtMega32微控制器驱动。该板以2KHz计算两个PID环路，并通过I2C总线以2Hz读取电子罗盘。
罗盘和电机控制器可以耦合在一个更高阶的回路中，以遵循外部指令的磁方向。在前面，我们放置了一个URG激光-4米范围和。5度分辨率-也通过USB端口连接。
其他微控制器板控制立体镜头的三个伺服，容纳两个ISight火线摄像机。还有一个控制着定制的“前庭”板。
机器人
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ROADEX
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- 人类的视觉提供了大量从外界接收到的信息。毫无疑问，拥有这种感知能力的机器人比缺乏这种能力的机器人能克服更大的挑战。传统上，关于人工视觉的研究与机器人控制的研究存在一定的脱节。在第一组中，主要的努力集中在从一个场景的一个或多个视图获得的感官信息中产生对世界的符号和/或几何解释。虽然在这方面取得了许多进展，但这种孤立的视觉感知概念并没有在机器人领域产生预期的结果。此外，一些研究表明，随着力量的增强，感知与行动密切相关，因此不应被视为一个单独的过程。为了在视知觉和动作控制之间建立适当的联系，有必要回答两个基本问题:如何将动作的影响纳入知觉过程?如何根据感知来调节行为?我们提出的主要假设是，这两个问题可以通过注意力来解决。更具体地说，我们的建议的基础是，注意作为知觉和行动之间的连接手段，它允许任何一方根据行动来驱动知觉过程，并根据注意控制的知觉结果来调节行动。 Based on this idea, we have successfully developed a control architecture that allows solving navigation tasks in an autonomous mobile robot with stereo vision. The main objective of this project is to expand the control architecture of our robots to give them the ability to know and recognize their environment. The new system is a process of visual SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) to be integrated into the architecture as a new behavior, acting effectively with other behaviors to support the overall control and to allow the robot to adapt to its environment . This new behavior will keep the attentional philosophy of the system, which will provide it the capability to act in both active and passive ways. On one hand, in a situation where the environment is unknown, the SLAM behavior will behave actively, guiding attention and actions of the robot to explore the environment and to build an internal representation of it. Faced with a family environment, the SLAM behavior will remain in a passive state while other behaviors act. In such a situation, its processing activity will be dedicated to remain localized and to update any change produced in the environment by using the previously obtained representation and the information provided by the visual attention system. These two ways of self-localization allow the robot to adapt progressively to its environment, without prior knowledge about it. Moreover, this adaptation only takes play from the interaction between the robot and the environment. As a result, the robot will act effectively in any area without the need to be reprogrammed or explicitly adapted.
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洛基
- 机器人洛基是一个AMM，由几所西班牙大学和公司合作建造，由UEX设计和协调。这个机器人被打造为一个先进的社会机器人研究平台。洛基的移动底座装有电池、能源管理电子设备、本地控制器和高端双插座至强板。站在上面，一根坚硬的柱子支撑着躯干，躯干上有两条胳膊和一个表情丰富的头部。每只手臂都有7个自由度(DOF)的拟人配置，由上臂上的Schunck电机和定制的3自由度前臂，手腕上的6自由度扭矩-力传感器和4自由度BH8 Barret手(有三个手指)组成。头部通过4 DOF颈部连接到躯干，并具有两个可定向的Point Grey火线摄像头，一个华硕Xtion范围传感器和5MP Flea3摄像头。它还有一个铰接偏航和眉毛，用于合成面部表情，麦克风和一个用于语音通信的扬声器。DOF的总数是37。所有这些元素的控制由一组由开源机器人框架RoboComp创建的组件执行，该框架可以轻松地与其他框架(如ROS或Orca2)通信。机器人目前可以执行在新的RoboCog架构下组织的基本导航、操作和交互行为，并在RoboComp框架之上开发。
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托尔
- RoboLab已经完成了机器人雷神的制作，这是其原始机器人RobEx的新版本。它已经完全重新设计，以接受150Kg的负载，提供高达150Ah/12v的电力。
雷神被创造出来是高性能移动机械手的基础，赋予了一个机械7自由度的手臂，一只手和一个富有表现力的头部。
雷神有一个嵌入式Cortex处理器，运行Linux和RoboComp。运行在内部的基本组件计算里程表信息，并提供激光数据和电池状态。此外，几个反射可以添加为新的组件。
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甜酒
- 作为对五年级孩子的教育研究体验的一部分，RoboLab已经建造了一个执行Logo程序的机器乌龟。这项工作是Dulce Chacón小学的数学老师Petri Colmenero和RoboLab团队长期合作的一部分。
在这个学期中，五年级学生每周都使用KTurtle开放软件Linux应用程序学习Logo。在对计算机编程基础知识的介绍之后，今天的参与者已经直接对机器人杜尔塞进行了编程，命令它在地板上的一块巨大的板上绘制字母和几何图形。
这项活动旨在让计算机和机器人更接近学习过程，把它变成一种积极的“边做边学”的体验。
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熊属
- Ursus是埃斯特雷马杜拉大学机器人和人工视觉实验室与维尔根德尔Rocío医院合作开发的辅助机器人。它旨在向脑瘫儿童建议游戏，以促进他们的恢复。它也将被用作治疗师的工具。为了让孩子们在视觉上感到愉悦，它有一个友好的高度，并被包裹在泰迪熊的覆盖组织中。患者可以通过观察机器人投射在墙上的图像，实时获得运动状态的反馈。这些信息鼓励孩子们纠正自己。
Robolab正在与塞维利亚的圣母医院(Hospital Virgen del Rocío)合作，在ACROSS项目中建造一种新的机器人。它旨在向脑瘫儿童建议游戏，以促进他们的恢复。它也将被用作治疗师的工具。为了让孩子们在视觉上感到愉悦，它有一个友好的高度，并被包裹在泰迪熊的覆盖组织中。患者可以通过观察机器人在屏幕或电视显示器上投射的图像，实时获得运动状态的反馈。
在视频流中，机器人会注入虚拟物体，显示动作的极限。这种增强现实功能旨在增加用户的沉浸感，并延长体育锻炼的持续时间。为了实现对用户手臂的必要跟踪精度，URSUS使用了颈部下方的摄像头和增强现实技术。
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Muecas
- Muecas是我们最后一个机器人头。它被设计用于社交机器人，作为传递表情的手段。头部最复杂的部分是眼睛。它们由空心尼龙球制成，里面装有火线摄像机。
眼球由Faulhaber直线电机驱动，无需齿轮减速，可以达到与人眼相当的速度和加速度。颈部为直流电机驱动的三自由度并联驱动器。
也有一个额外的自由度的平移运动，哦头部。其他的元素正在开发中:眼睑、眉毛和嘴巴将完善这个杰出的头部的基本禀赋。
所有的电子设备都将安装在头部和颈部以下，包括一个运行RoboComp的双核Atom嵌入式处理器。所有进出头部的通信都将通过一个1Gb的以太网接口。
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Tornasol
- Tornasol是我们的第一个中型机器人。他有一个铝制框架和四个轮子(不是很好的主意)携带所有的电子产品和电脑在船上。我们为他设计并制造了功率放大器和基于单片机的板，使用risc 100MHz日立SH3对电动机进行PID控制。在这些元素之上，AMD K7处理器负责图像采集和处理，以及导航控制。此外，它还通过一个Gbit以太网链路与世界相连。
在上层结构中，我们放置了一个带有三个自由度和两个火线摄像机的机器人立体声头。该机器人能够以4Hz的帧率生成其环境的近似3D重建。在这里你可以看到这些结果的一些快照。
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快速
- Speedy是一款基于1/8车型的自动移动机器人。该机器人包括一个两级架构:一个带有C3 x86兼容处理器的mini-ITX板和4个在实验室设计和制造的基于ATMega32的定制板。
这些板中的每一块都负责一个或一组低级行为:PID驱动电机控制、转向伺服控制和用于自动驾驶仪的数字罗盘，另一块是超声波倾斜控制扫描仪，第三块是一组用于倾斜传感的3轴加速度计，以及泛倾斜相机的伺服控制。转弯半径的限制建议将所有硬件移植到一个新的机器人基地。
我们已经开始了使用Ice通信框架的基于组件的软件的新工作。
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Pneux
- Pneux是一个完整的机械设计的双足机器人，由塞巴斯蒂安K.创建，以前在实验室的研究生。它的执行机构是气动肌肉，当我们获得资金时，我们不时地使用这项技术。它的脚踝有2个自由度，膝盖有1个，臀部有3个还有一个3自由度的立体视觉头部。
更多关于动态行走机器人的研究已与马德里大学Félix Monasterio教授合作进行。
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立体声头
- 作为塞巴斯蒂安论文的一部分，他设计了一个立体声机器人头，它被建造并放置在机器人上，取代了旧的。这个新磁头比旧的更快更准确。这些相机是索尼的火线型号，具有可控变焦、对焦和许多其他参数。
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Insex
- Insex是一个由去年的大学生制造的六足机器。它的部件是由尼龙玻璃纤维化合物制成的。关节由12个伺服电机驱动，由三个级联商业板控制。它的小大脑是c++在体外计算机中编码的，遵循相当复杂的基于组件的分布式设计。主要的限制是缺少来自脚部的力反馈。
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三浦
- Miura是Pulguita的立体声版本。五个自由度的数字PID控制伺服和两个ISight火线摄像头。特别针对新的双核处理器。
提交给ICINCO-MARS 2007的论文描述了我们目前正在研究的视觉注意力和导航的分布式架构。
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Pulguita
- Pulguita是一个快速算法演示器，就在我们的桌子上。它可以连接到任何计算机，并用于尝试和调试视觉和导航算法。相机是苹果的ISight，而平底倾斜装置则使用了双叶的两个数字伺服系统。该基地也建立在两个伺服器之上，所有伺服器都由微控制器板控制，并通过串行链路与Pc连接。它成本低，组装速度快，可用于机器人或视觉课程。
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主从手术工具
- 主从手术工具对机器人微创手术器械。本项目的目标是设计一种具有力反馈的远程操作手术器械的机制。左图显示了两个支持仪器的底盘。在右图中，一个定制的扭矩传感器用于在主侧再现从端遇到的电阻。
该项目是与西班牙Cáceres的微创外科中心和马德里Politécnica大学Félix Monasterio教授小组合作开发的。
