某中心与华盛顿大学公布首届科学中心教师研究奖项

六位华盛顿大学教授将通过新资助推动人工智能和机器人研究。

2022年8月10日

华盛顿大学与某中心科学中心（成立于2022年2月，设于华盛顿大学工程学院）宣布了首届教师研究奖项获得者，旨在推进人工智能和机器人技术发展。

研究项目背景

项目通过华盛顿大学咨询小组与某中心的联合评审流程选出。每位获得者将获得最高10万美元的研究资助，每个为期一年的项目将解决人工智能或机器人领域的现实前沿挑战。

获奖者及研究项目

徐晨（机械工程McMinn讲席教授）
《基于视觉与触觉反馈的自适应抓取与物体操控》
“该项目旨在让工业协作机器人具备人类通过异构反馈抓取和操控物体的智能。研究将整合视觉和触觉反馈来抓取和操控物体，物体的几何形状、材料和负载将事先未知。实验将使用配备2D立体摄像头和带压力传感器的平行夹爪的UR5e机器人。”

Karen Leung（航空航天助理教授）
《从被动安全转向主动安全：可理解的多智能体应急规划》
“项目目标是为多智能体仓库导航场景中的机器人规划与控制创新主动安全框架，通过开发可理解的机器人运动来诱导亲社会的人机行为，实现安全无缝的交互，并减少影响性能的被动安全控制器使用频率。”

Jeffrey Lipton（机械工程助理教授）
《基于超材料的动态刚度快速抓取技术》
“研究将开发基于手性剪切拉胀材料的新型末端执行器，这种空心管上的图案可将旋转直接转换为伸展或弯曲运动，并能动态改变刚度。项目将验证快速关节腕部的抓取任务性能，并利用动态刚度实现更高可靠性的抓取操作。”

Adriana Schulz（计算机科学与工程助理教授）
《设计感知的三维场景理解》
“研究提出利用可制造性作为基础表征，将搜索空间限制在CAD系统可表示的模型范围内，通过基于制造的设计方法提高三维重建的局部精度，实现更稳健的机器人操控。”

Rajesh P. N. Rao（计算机科学教授）
《基于自监督学习的部分-整体层次结构语义场景理解》
“提出名为主动预测编码网络的新深度学习框架，通过分层参考系和动作条件预测来学习场景的组合式、生成式和概率化表征，适用于密集货箱表示和移动机器人动态环境建模。”

Chiwei Yan（工业与系统工程助理教授）
《现代履约中心自主推车系统车队规划》
“研究针对自主推车系统的车队规划问题，开发新颖实用的模型来指导实践者进行车队规模估算，解决推车密度对服务可用性和拥堵的双重影响等复杂因素。”

科学中心合作模式

华盛顿大学与某中心科学中心还支持博士奖学金，并赞助与某中心利益一致的长期研发项目。