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          人工智能時代教育的痛點是單純知識型教學, 學習和運用知識較僵化,缺乏創新人才培養。瑞森可公司率先定義“智能協作機器人”,在制造與推廣智能協作機器人Baxter和Sawyer基礎上,通過引進、消化、吸收與再創新,形成了瑞森可智能協作機器人、智能移動機器人、機器人末端配件等系列產品包,并搭建瑞森可創新應用服務方案平臺,為高校人工智能和機器人相關專業的科研工作提供絕佳平臺。
          該板塊旨在分享各研究領域基于Baxter、Sawyer所做的研究成果,拓寬Baxter、Sawyer使用用戶的研究思路,提供借鑒參照,加快研究工作者相關課題項目開發進程。
          主要科研研究方向:運動學和運動規劃、人機交互、機器學習、自動化控制、機器視覺、計算機視覺、機電一體化操作7個方面展開,為了便于復現應用,我司針對每個方向都提供了可操作性強的應用開發套件供用戶選擇,同時每個方向配有論文集、視頻集供用戶參考。

    一、運動學和運動規劃


    基于演示訓練的機器人編程應用

    重點研究的是目前協作機器人核心功能課題:機械臂拖拽編程




    案例來源:瑞士IDIAP研究所
    將10自由度機械夾爪與Sawyer結合,基于TP-GMR(任務參數化高斯混合回歸模型)的示教編程技術,開展了Tray清理任務演示。





    二、人機交互

    基于語音開發平臺的情感交互應用

    本應用是基于Research版Baxter智能機器人,結合智能語音技術和Baxter控制算法實現語音、表情、姿態動作等人機交互。

    Greet Demo 實現的功能是讓Baxter能夠跟人類交流并且作出相應的動作反應,例如展示一張快樂或者是悲傷的臉,與人握手,用頭注視著人然后用聲音來回答人提出的問題。



    三、機器學習

    基于人工智能算法的人機博弈應用套件

    本應用是基于Baxter智能雙臂機器人,結合minimax算法和人工智能領域重要的視覺處理算法,并且調用了baxter本身的一些結構的SDK,比如正確開啟手臂攝像頭,如何記錄手臂關節點位置,以及如何通過關節點位置使手臂作相應移動等,實現了人與機器人互動進行四連棋對弈,或者Baxter雙臂相互對弈。



    四、自動化控制

    基于計算機視覺及運動控制的迷宮逃生應用套件

    本應用是基于sawyer雙系統柔性多關節機器人,綜合了計算機視覺技術、機械臂運動控制學、機械臂電機驅控PID算法。

    視覺系統自主規劃迷宮球在迷宮盤內起點到終點的路徑,并實時分析當前球的位置,機器人根據視覺位置信息完成機電控制,調整迷宮盤姿態,完成迷宮逃生。

    五、機器視覺

    基于深度視覺和智能語音技術的人機交互應用套件

    本應用是基于Baxter智能雙臂機器人,結合Kinect深度視覺、智能語音技術及運動控制算法等,

    實現語音、表情、姿態動作等人機交互。



     六、計算機視覺

    基于圖像分析算法的人臉識別與跟蹤應用

    本應用是基于Research版Sawyer智能機器人,結合人臉識別算法與頭部關節控制,實現實時的人臉跟蹤。


    七、機電一體化操作

    基于視覺編程系統的機器學習應用套件

     本應用是Baxter智能雙臂協作機器人基于視頻流自動學習動作序列,結合多模傳感器進行視覺、觸覺等多源異

    構數據的融合判斷,綜合產生有約束情形下的最優路徑。                                            


                                 



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