今年秋天，新的斯坦福機器人中心（Stanford Robotics Center）正式投入使用，為斯坦福工程學院（Stanford School of Engineering）繼續(xù)機器人研究提供了空間。下面老師給大家詳細介紹一下斯坦福大學工程學院機器人中心的相關內容。

斯坦福大學工程學院機器人中心包括六個用于測試和展示機器人的區(qū)域，其中包括類似廚房、臥室、醫(yī)院和倉庫的區(qū)域。斯坦福大學工程學院的教師們利用這個開放的空間推進設計、緊密合作。機器人中心主要領域包含以下教授的重點項目。

Renee Zhao：用于微創(chuàng)手術的軟機器人

人體器官是柔軟的，而醫(yī)療設備通常不是。這對于減少手術創(chuàng)傷來說是個問題，因為將一根管子插入血管或其他身體器官可能很困難，而且可能造成損傷。

機械工程助理教授Renee Zhao利用軟塑料和磁鐵制成的類似折紙的機器人，開發(fā)未來的醫(yī)療機器人。

她的一些設計從動物的動作中汲取靈感，如章魚的手臂、大象的軀干和寸步不離的蚯蚓。研究人員利用磁場和操縱桿移動機器人，希望徹底改變現有的微創(chuàng)手術。

　Karen Liu：模仿人類運動幫助我們行走

Karen Liu教授領導運動實驗室，致力于建立用于預防肌肉骨骼損傷的預測性人體運動模型，研究人體運動和藝術表現，并開發(fā)用于運動醫(yī)學的新型運動傳感器。

她的靈感最初來自電子游戲角色，目標是了解人體是如何運動的。為了達到這個目標，她正在教機器人如何像人類一樣運動。研究人員利用各種傳感器捕捉視頻、加速度、扭矩和其他變量，收集到的數據可以放入“數字雙胞胎”計算機模型，進一步預測機器人自身類似人類的運動。

劉教授正在研究的一個應用是機器人外骨骼，它可以預測用戶何時失去平衡，并在需要時啟動以避免摔倒。

Jeannette Bohg：了解我們的雙手如何操控物體

要想在家里等地方發(fā)揮機器人的作用，就必須使其能夠抓住各種物體，這也正是計算機科學助理教授Jeannette Bohg研究的課題。例如，把一杯水放在床頭柜上。對于人工智能機器人來說，首先要精確定位一個透明的玻璃杯，看清玻璃杯邊緣的光線翹曲位置。

然后，機器人手臂必須以適當的壓力抓住物體。為了解決這個問題，Bohg教授采用機器學習方法。她通過演示動作，記錄視覺和觸摸傳感器上的數據，人工智能通過大量實例學習如何完成抓取動作。

Shuran Song：幫助家用機器人實現通用化

制造新機器人的瓶頸是收集訓練數據。從傳統角度上，需要熟練的技術人員通過多次演示來操作機器人。電氣工程助理教授Shuran Song認為，這一過程非常昂貴，而且難以擴展。Song教授通過UMI(通用操作界面)幫助解決這個問題。UMI本質上是一個機械爪，上面裝有魚眼鏡頭攝像機。

這種機械爪的學習曲線非常簡單——機器人專家只需扣動扳機即可打開和關閉機械爪。攝像頭收集到的視頻數據可隨時轉化為機器人的數據。該抓手已被用于訓練幾個機械臂，以及一個四足狗形機器人。

Monroe Kennedy III：通過協作改進假肢

一旦機器人能夠自主行動、獨立決策，它還能成為有效的隊友嗎?機械工程助理教授Monroe Kennedy III表示，無論是人類還是機器人，要想合作，需要以非常綜合的方式做事。這意味著你需要能夠模擬與你合作的隊友的行為和意圖。他探索這一挑戰(zhàn)的方法之一是設計一種智能假肢。這種假肢有22個自由度。但是，肩部截肢的使用者會發(fā)現這樣的裝置很難獨立控制。為了克服這一難題，Kennedy教授通過記錄佩戴者動作的傳感器，研究假肢是否能更多地了解使用者，讓機械臂可以推斷出使用者的意圖幫助執(zhí)行動作。Kennedy教授表示，從事機器人技術的目標是為人類解決枯燥、骯臟和危險的工作，而非搶走人類的工作。

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