机器人21日xx

• 研究小组

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  • • 计算机与机器人视觉实验室

    • 计算机视觉实验室- 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。我们特别感兴趣的问题，主动视觉，基于视觉的控制，运动分析和分割。
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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的知识，并将其应用于自主海洋和航空机器人的设计和操作。理论研究领域包括导航、制导和控制(NGC)、任务控制和分布式自动驾驶汽车的合作控制。随着海洋科学和海洋学在海洋勘探方面日益依赖先进技术，与世界各地海洋研究机构正在稳步建立牢固的合作关系。该实验室目前正在参与一些使用先进机器人系统的多学科项目，包括Infante自主水下航行器(AUV)、Delfim自主水面航行器(ASC)和Caravela 2000自主海洋学船。
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  • • 进化系统和生物医学工程实验室

    • 这个小组的两个主要领域是:生物启发算法(BIA)和生物医学工程(Biomed)。在自然界中发现的解决方案启发了搜索和优化算法的发展，如群优化(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)。神经生理学信号与图像处理和生物信息学是生物医学的主要课题。人类认知状态的检测和分类为清醒，睡眠，困倦和刺激相关反应。进一步的发展是BIA和生物功能区的交叉互动。
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  • • IRSGroup:智能机器人和系统组

    • 智能机器人和系统实验室(IRSLab)进行的研究和发展工作范围广泛。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(代理和/或机器人之间，机器人和人之间)的话题自然从这个观点中产生。实验室高级研究人员的历史背景使我们使用人工智能概念，由来自系统和控制理论和运筹学的形式化方法驱动。我们进一步相信，将我们的方法应用到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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  • • 信号与图像处理组

    • 信号与图像处理小组(SIPG)的研究重点是流形信号处理的基础理论的发展，如性能边界，优化算法，滤波，流形学习。应用领域有:无线通信，包括盲均衡和源分离;水下，包括声通信和视频压缩和分析;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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  • • 系统和控制理论小组

    • ISR系统和控制理论小组在数学分析和设计方法的所有方面进行基础研究，包括涉及现代系统理论概念的跨学科研究工作。目前正在研究的主题包括:鲁棒多变量控制综合、分布式和分散估计和控制系统、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使用混合系统概念的人类免疫系统建模和使用分层估计方法的人类视觉系统建模。

• ISR-CoBot

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  • • ISR-CoBot

    • ISR-CoBot是一个人机交互研究的实验平台。它是一种用于办公环境的服务机器人，旨在为用户执行任务。该研究的目标是建立一个能够在拥挤环境中导航的健壮平台。我们的目标是能够意识到自身局限性的机器人，从而能够自主向人类寻求帮助。通过这种方式，我们期望更接近人类和机器人之间的共生互动的目标。
      
      该平台基于定制的游牧侦察兵差动驱动平台。它的设备包括一个用于HRI和计算的笔记本电脑触摸屏，一个Hokuyo UTM-30LX激光测距仪(30米)，一个Kinect RGB-D相机和一个IP PTZ相机。
      
      (2014年1月)参加了SocRob@home团队，使用配备5自由度手臂的ISR-CoBot参加了2014年RoCKIn Camp，并获得了操纵类最佳奖
      (2013年9月)在欧洲研究人员之夜期间，在Pavilhão do Conhecimento上演示ISR-CoBot
      年代
      人
      罗德里戈·文图拉，首席调查员
      米格尔·瓦兹——硕士研究生
      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，并在各种方面进行了改进。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，被半柔性结构取代，能够吸收非弹性冲击，同时明显比原RAPOSA轻。
  ISR获得了该机器人的基本版本RAPOSA- ng，并根据之前RAPOSA研究的经验，为其配备了一套不同的传感器。特别是，它配备了:
  • 一个立体相机单元(PointGrey Bumblebee2)，安装在一个平移和倾斜的电动装置上;
  • 倾斜和滚动机动安装上的激光测距仪(LRF)传感器;
  • 一个泛倾斜和变焦(PTZ) IP摄像机;
  • 惯性测量单元(IMU)。
  选择这种设备不仅是为了更好地适应我们的研究兴趣，也是为了针对RoboCup机器人救援比赛。立体相机主要与操作人员佩戴的头戴显示器(HMD)联合使用:立体图像显示在头戴显示器上，从而为操作人员提供深度感知，而立体相机的姿态由头戴显示器内置的头部跟踪器控制。LRF正以以下两种模式之一使用:2D和3D映射。在2D地图中，我们假设环境是由垂直的墙壁构成的。然而，由于我们不能假定水平地面，我们使用倾斜和滚动电动安装自动补偿机器人的姿态，这样LRF扫描平面保持水平。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摄像机用于细节检查:其GUI允许操作员将摄像机对准目标区域并放大到环境的一小部分。这与USAR中的远程检查任务尤其相关。IMU既用于为远程操作员提供机器人姿态的读取，也用于机器人的自动定位和映射。

• 动态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一般领域的知识，并将其应用于自主海洋和航空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:在过去的几十年里，人们对非线性系统的观测器的设计进行了广泛的研究。观察者或估计器可以被定义为一种过程，它通过对输入和输出的局部(可能有噪声的)测量和对初始条件的不精确知识，实时提供对电厂状态(或其某些功能)的估计……
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  • 巴西

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  • Delfim是一艘小型自主双体船。它被设计为一个原型车，以验证一个自主水面艇的概念，能够与自主水下航行器密切合作。
    
    Elfim长3.5米，宽2.0米，由两台电机推进。能量存储在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测深器。
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  • CARAVELA

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  • 远程导弹的开发
    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对海洋科学家提出了巨大的挑战。这是因为所涉及的现象的时空跨度从10公里到300公里不等，从几天到几个月不等。以目前可用的手段，根本不可能获得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，迫切需要开发具有成本效益的先进技术系统，自动获取海洋数据。
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  • 阿西莫夫

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  • 用于管理海洋机器人航行器协调操作的高级系统集成
    
    到目前为止，有三大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)不可能在AUV和倾斜距离的支援船之间高速传输数据，iii)缺乏先进的任务控制系统，使最终用户能够在海上规划、编程和运行科学/工业任务，同时几乎实时地访问海洋数据，以便在需要时重新指导AUV任务。

• 改变项目

• MORPH项目提出了一种新颖的水下机器人系统概念，该系统通过非物理方式集成具有不同和互补资源的不同移动机器人模块。它将提供有效的方法，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:即对崎岖地形和具有完整3D复杂性的结构(包括负斜率的墙)进行水下勘测。
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  • DELFIMx

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  • 角色
    表面模块运载器，MORPH定位和通信。
    类型
    自动水面车辆(ASV)
    重量
    400公斤
    
    delfix于2007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许多国家和欧盟资助的项目中发挥了重要作用。它已被广泛用于与其他自主水面和水下航行器的合作任务。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
    表面模块运载器，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，它的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，它配备了一个声学调制解调器，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

• 搜索与恢复任务(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系统将指导潜水员完成任务。具体来说，该场景是在割草模式中搜索一个区域并恢复特定的对象。有了CADDY系统，就不需要在海底进行传统的绳索铺设;相反，这个伙伴将在水下引导潜水员。在S&R任务中，自主伙伴必须
  I)遵循预定的路径;
  Ii)确保潜水者在跟随同伴，即与切换leader执行合作算法
  Iii)始终与潜水员保持适当的距离，以确保潜水员的安全，并能理解象征性的手势和潜水员的行为。
  潜水员可以在任何时候停止任务，改变任务参数，或命令伙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
  潜水员由CADDY系统直接引导到前一名潜水员已停止的地方，并提供水下地点的文件。将不需要在海床上进行传统的框架定位。当到达确切的位置时，潜水员开始进行考古任务(即记录该地点)。在现场，潜水员会用手势命令同伴完成一些必要的任务，比如给海底的某一部分拍照，对某一区域进行马赛克拼接，对海底的某一特定部分进行灯光引导等，以减轻潜水员在执行繁重作业时的负担。这组任务将在项目中定义。
  在挖掘任务的任何时候，自动伙伴都必须
  I)获得相对于潜水员的最佳位置，以确保潜水员的安全，能够解释象征性的手势和解释潜水员的行为，
  准确地解释潜水员发出的指令，并服从要求的任务
  Iii)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咨询委员会和DAN欧洲委员会的成员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.潜水员的人体工程学-在任务中伙伴的距离合适吗?，潜水员安全区域在执行任务期间是否保留?
  4.S&R任务中的路径跟踪精度(对于潜水员和同伴)和水下考古地点下降过程中的路径跟踪精度;而且
  5.协助潜水员时同伴操作的准确性和依从性。
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• ATLAS项目:自主潜水器基于地形的本地化进展

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  • • 这个项目
      当前项目的主要目标是开发应用于自主水下航行器(auv)导航的地球物理导航(GN)方法。这种导航方法主要依赖于将车辆实时获得的地球物理数据与预先存在的待测区域地图相匹配。它是惯性导航传感器信息与多普勒测速仪数据相结合的航迹推算方法的一种经济可行的替代方法。GN的主要优点之一是有可能消除航迹推算方法固有的漂移。地球物理导航技术特别适合自动驾驶车辆在需要反复测量的区域进行导航，因为获取先前地图的成本会随着时间的推移而降低。因此，GN在海洋学，特别是海洋地球物理学方面显示出很高的应用潜力。这是一个FCT项目，参考PTDC/EEA-ELC/111095/2009。
      
      
      
      介绍和目标
      
      许多海洋学任务包括对同一区域的反复调查，或为了不断改进特征图，或为了监测目标环境随时间的演变。这类任务的例子包括:在特殊保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动区域;栖息地的映射;浮游生物采样;利用声纳成像和磁强测量进行水雷探测和水下考古;管道检查;部署洋流剖面仪对小尺度海洋湍流进行采样;科学或工业基础设施的检查。
      
      原则上，如果有一个可靠的导航系统，可以估计它们的位置、速度和方向，并对获得的数据进行地理参考，那么这些测量中涉及的大多数重复性任务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进行数据采集在通用性、安全性、操作成本和数据采集质量方面都具有相当大的优势。auv是在海洋环境中执行三维调查任务的理想工具。此外，由于人工水下机器人可以穿透水柱，并以可控的方式靠近海底机动，它们可以获得声学、磁性和视觉数据，其分辨率远远超过传统手段。
      
      自主水下航行器的主要优点之一是可以在水下作业，不受水面船只甚至拖曳平台所感受到的环境干扰的影响。auv固有的稳定性使其非常适合于方向相关数据的采集。AUV部署的传感器可用于海洋地球物理应用，包括矢量磁强测量和磁梯度测量。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，随着伍兹-霍尔海洋研究所的开创性工作，深水近底测量，包括传统上用水下拖曳器进行的磁力测量，开始由auv执行。在不久的将来，由于石油工业对为石油勘探而进行的深水勘测的投资不断增加，以及在研究深海生境方面进行的大量科学活动和部署水下实验室，我们预期将看到人们对配备地球物理勘探仪器的自动水下机器人的兴趣激增。
      
      传统的AUV导航方法依赖于惯性导航系统(INS)或声学基线。高性能的惯导系统过于昂贵，大多数科学和商业应用都负担不起。上述应用所需要的中期和长期基线系统部署起来很麻烦，并在校准和维护方面造成额外的问题，大大增加了导航系统的复杂性和操作费用。地球物理导航(GN)是一种经济的替代方法，它依赖于将车辆获得的地球物理数据与待测区域已有的地图进行匹配。这种方法特别适用于自动驾驶汽车在需要反复测量的区域的导航，因为获取先验地图的成本会随着时间的推移而被稀释。该项目的支持者和其他研究人员此前的工作表明，基于声纳和磁数据的地球物理导航在实现自主水下导航方面具有潜力。
      
      据报道，一些先进的海军系统采用测量地球势场(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应用于军用潜艇，作为补偿惯导系统固有漂移的一种手段。声纳测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，涉及这些技术的深入研究仍未广泛传播。据我们所知，目前还没有将地球物理导航系统用于民用应用的常规操作。
      
      受上述开放问题的激励，并借鉴研究团队之前的经验，我们建议在当前项目中研究、开发和验证一些地球物理导航技术。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auv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的执行。
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