机器人智能发育理论、方法与验证

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项目摘要:机器人发育已经成为智能机器人获取知识和技能的重要支撑技术之一。相比传统机器人,智能机器人通过发育可以将特定环境针对特定任务的知识和技能泛化到多种环境和多类任务中,具有更好的学习和泛化能力。目前机器人智能发育仍然面临如下挑战:(1)学习能力差:新任务需要人为设计方案或大量训练样本;(2)泛化能力弱:原有知识和技能无法适应新环境、新目标;(3)缺乏软硬件融合:硬件设计与软件算法开发相对独立,缺少关联性。本项目针对机器人发育过程中“知识、技能的获取与增长”共性关键问题,瞄准机器人领域的特点,对接国防、工业、医疗、特种领域的迫切需求,基于人工智能、机器学习和脑科学的最新研究成果,研究为机器人服务的知识与技能获取与增长机制及实现方法;搭建通用机器人仿真验证平台,实现新算法和机器人原有算法的融合,并在不同机器人本体结构上予以验证、比较和融合,进一步对机器人本体设计提供帮助;通过多种机器人自主作业(抓取、装配和针刺)和自主移动(野外轮式和腿足机器人)实验平台,验证机器人智能发育算法有效性,并在国防、工业、医疗和特种领域的多种场景实现示范应用。