FITEE 2019-2020专题速递 | 智能机器人（2019，No. 3，徐扬生院士）
【研究】
可佳：一种容忍环境变化的自助服务机器人
帅威，陈小平
中国科学技术大学计算机科学与技术学院，中国合肥市，230027
摘 要：可佳是一个家庭服务机器人。硬件结构由一个可移动底盘、一个机械臂、两个相机构成；软件系统包括6个模块：感知、物体操纵、自然语言理解、运动规划、任务规划和整合决策。通过在线运行这些模块，机器人能够适应不可预知的动态环境。提出一个分层方法，将运动规划结果和神经网络结合，让机器人在执行动作时能够容忍传感器、齿轮间隙和人工干预造成的误差。在可佳机器人上验证了该方法，并让可佳在不断人为干扰下成功操纵微波炉烹饪爆米花。
关键词：机器人；任务规划；物品操纵
概要PPT: 中国科学技术大学帅威等 | 可佳：一种容忍环境变化的自助服务机器人
引用格式：
Wei Shuai, Xiao-ping Chen, 2019. KeJia: towards an autonomous service robot with tolerance of unexpected environmental changes. Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering, 20(3):307-317. https://doi.org/10.1631/FITEE.1900096
【研究】
一种新型自主下肢外骨骼助行机器人的研制
何勇1,2,3，李南1,2，王超1,2，夏林清1,2，雍旭4，吴新宇1,2
1. 中国科学院深圳先进技术研究院，广东省机器人与智能系统重点实验室，中国深圳市，518055
2. 中国科学院深圳先进技术研究院，人机智能协同系统重点实验室，中国深圳市，518055
3. 中国科学院大学深圳先进技术学院，中国深圳市，518055
4. 电气通信大学机械工程与智能系统系，日本东京，182-8585
摘 要：目前，外骨骼被广泛应用于下肢运动障碍患者的步行辅助。现有外骨骼机器人大部分采用欠驱动模式，导致一系列使用问题，如行走过程中步行干扰和不自然步态。提出一种新型智能自主下肢外骨骼(Auto-LEE)，旨在改善穿戴式助行器用户体验，扩大应用范围。与传统外骨骼不同，Auto-LEE有10个自由度，所有关节都由直流电机独立驱动，使机器人能在无外部支撑下保持平衡行走。此外，在设计中采用模块化结构理念，在控制系统中考虑多模态人机交互。为验证机器人自主平衡双足行走能力，对比3种常用步态规划算法，初步实现行走实验。
关键词：下肢；外骨骼；自平衡；双足行走；模块化设计
概要PPT: 中国科学院何勇等：一种新型自主下肢外骨骼助行机器人的研制
引用格式：
Yong He, Nan Li, Chao Wang, Lin-qing Xia, Xu Yong, Xin-yu Wu, 2019. Development of a novel autonomous lower extremity exoskeleton robot for walking assistance. Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering, 20(3):318-329. https://doi.org/10.1631/FITEE.18000561
【研究】
基于AUV初始方向角和海流环境的SOM任务分配算法
摘 要：实际水下环境存在海流。本文针对多自治机器人任务分配系统提出一个改进的自组织神经网络算法。该算法充分考虑自治水下机器人初始方向角和海流环境。每个自治水下机器人都参与竞争。选出实际航行路径最短的自治水下机器人作为获胜神经元，同时确保总航行路径最短。首先，初始化每个自治水下机器人的位置与方向角以及海流流速与方向。其次，通过竞争，选择海流环境下最短航行路径的水下机器人作为获胜神经元，并将该获胜神经元分配给相应目标点。为证明该算法有效性，给出相应仿真结果。
关键词：自治水下机器人；自组织神经网络；初始方向角；海流
概要PPT：上海海事大学朱大奇等：基于AUV初始方向角和海流环境的SOM任务分配算法
引用格式：
Da-qi Zhu, Yun Qu, Simon X. Yang, 2019. Multi-AUV SOM task allocation algorithm considering initial orientation and ocean current environment. Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering, 20(3):330-341. https://doi.org/10.1631/FITEE.1800562
【研究】
基于表面肌电信号的行走环境与步态周期识别
Seulki KYEONG，Wonseok SHIN，Minjin YANG，Ung HEO，冯济柔，Jung KIM
韩国科学技术院机械工程系，韩国大田广域市，34141
摘 要：在外骨骼机器人控制研究中，识别及预测操作者运动意图是一项很大挑战。外骨骼机器人是一种检测和驱动人体运动的机械动力装置，因其复杂的人机交互技术，需要使用很多不同类型传感器。当使用各种传感器时，需要选择数据类型以进行有效传感。肌电信号能在实际运动做出之前识别预期动作，并且可以缩短外骨骼机器人控制中的时间延迟。为应用下肢外骨骼帮助行走，本文工作旨在使用不同类型传感器（包括表面肌电信号传感器）识别行走环境和区分步态周期。为此，将地面反作用力、人机相互作用力、位置传感器和表面肌电信号传感器相结合，对4个受试者进行步态实验。本文展示了在行走环境与步态周期的识别中使用表面肌电信号及其他类型传感器的实验成果。选择不同传感器类型组合、表面肌电信号传感器不同位置组合以及表面肌电信号不同特征值组合，作为有效数据类型。实验结果表明，与使用单个力学传感器相比，将表面肌电信号传感器与其结合使用，可使识别结果得到很大改善。此外，在3种不同类型传感器的不同组合中，使用表面肌电信号与位置传感器信息的组合得出最高分类准确率。当使用全部4种类型传感器时，行走环境与步态周期分类准确率分别为96.1%与97.8%。在腿部5个表面肌电传感器不同位置组合里，股内侧肌和腓肠肌组合是最有效的2种肌肉类型组合。当仅使用表面肌电信号进行分类时，该组合在行走环境识别实验中，足跟接地前与足趾离地前的情况下，分类准确率分别为74.4%与71.7%；步态周期分类准确率为68%。两组有效的表面肌电信号特征值组合分别是“平均绝对值、过零点数”与“平均绝对值、波形长度”。“平均绝对值、过零点书”特征组合在行走环境识别实验中，在足跟接地前与足趾离地前情况下，分类准确率分别为80%与77.1%；步态周期分类准确率为75.5%。上述结果表明，表面肌电信号可有效用于控制外骨骼机器人。
关键词：行走环境；步态周期；表面肌电信号；外骨骼
概要PPT：韩国科学技术院Seulki KYEONG等：基于表面肌电信号的行走环境与步态周期识别
引用格式：
Seulki Kyeong, Wonseok Shin, Minjin Yang, Ung Heo, Ji-rou Feng, Jung Kim, 2019. Recognition of walking environments and gait period by surface electromyography. Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering, 20(3):342-352. https://doi.org/10.1631/FITEE.1800601
【研究】
针对无人机系统安全的新型层级式软件架构
朱晓蕊1，梁辰1，殷振国1，邵中2，刘孟启2，陈昊2
1. 哈尔滨工业大学（深圳）机电工程与自动化学院，中国深圳市，518055
2. 耶鲁大学计算机系，美国纽黑文市，06520
摘 要：提出一种覆盖底层源代码到上层用户任务代码的新型层级式软件架构，用于提高无人机系统安全性与可靠性。每个软件模块采用形式化验证方法，验证其源代码是否符合设计规范，软件模块基于经过形式化验证的操作系统内核（certified kit operating system，CertiKOS），防止无人机由于意外软件故障而坠毁。考虑到无人机的机载传感器会对系统可靠性产生显著影响，对驱动传感器SPI总线与I2C总线形式化验证，并针对总线异常情况设计完成相关实验。实验结果表明，该软件架构能够有效提高无人机系统安全性与可靠性。
关键词：安全关键系统；无人机；软件架构；形式化验证
概要PPT：哈尔滨工业大学朱晓蕊等：针对无人机系统安全的新型层级式软件架构
引用格式：
Xiao-rui Zhu, Chen Liang, Zhen-guo Yin, Zhong Shao, Meng-qi Liu, Hao Chen, 2019. A new hierarchical software architecture towards safety-critical aspects of a drone system. Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering, 20(3):353-362.
https://doi.org/10.1631/FITEE.1800636
【研究】
机器人任务规划：基于PDDL和ASP的任务规划系统实验比较研究
姜雨倩1，张世琦2, Piyush KHANDELWAL3, Peter STONE1
1. 德克萨斯大学奥斯汀分校计算机科学系，美国德克萨斯州，78712
2. 纽约州立大学宾汉姆顿分校计算机科学系，美国纽约州，13902
3. Cogitai公司，美国德克萨斯州，78756
摘 要：面对无法用单一动作解决的复杂任务时，机器人需要通过任务规划算法生成一个动作序列。现有任务规划器可以帮助智能机器人开发人员解决许多种类任务规划问题。然而，不同规划器有不同优势和劣势，没有统一准则针对问题选择规划器。本文比较了目前最先进的基于规划领域定义语言（planning domain description language, PDDL）和回答集程序（answer set programming, ASP）规划器的性能。PDDL是特别为任务规划而设计的动作语言，被广泛应用于各种规划问题。ASP主要用于知识推理，同时也能解决任务规划问题。针对这两种语言，本文使用尽可能相同的领域描述。实验结果表明，基于PDDL的规划器善于解决需要生成较多待执行动作的问题，而基于ASP的规划器更适合解决涉及对象较多的任务，或需对前提条件和后置条件做复杂推理的规划问题。针对具体机器人规划问题，本文得到的结论可以帮助研究人员从通用规划系统中选择合适规划器。
关键词：任务规划；机器人；规划领域定义语言（PDDL）；回答集程序（ASP）
概要PPT：美国德克萨斯大学奥斯汀分校姜雨倩等 | 机器人任务规划：基于PDDL和ASP的任务规划系统实验比较研究
引用格式：
Yu-qian Jiang, Shi-qi Zhang, Piyush Khandelwal, Peter Stone, 2019. Task planning in robotics: an empirical comparison of PDDL- and ASP-based systems. Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering, 20(3):363-373. https://doi.org/10.1631/FITEE.18000514
【研究】
儿童与机器人交互过程中的注意力转移：对孤独症谱系障碍儿童的初步临床研究
万国斌1，邓富豪2，蒋子健2，林胜钊2，赵呈亮2，刘博勋2，陈功2，陈申红3，蔡小红4，王海波5，李利苹6，晏婷7，张家铭2
1. 深圳市妇幼保健院，中国深圳市，518000
2. 香港中文大学（深圳）机器人与智能制造研究院，中国深圳市，518172
3. 浙江大学机械工程学院，中国杭州市，310027
4. 华侨大学信息科学与工程学院，中国厦门市，361021
5. 中国矿业大学信息与控制工程学院，中国徐州市，221116
6. 北京信息科技大学机电学院，中国北京市，100192
7. 中国科学院深圳先进技术研究院，中国深圳市，518055
摘 要：在孤独症谱系障碍（autism spectrum disorder，ASD）治疗和康复中，越来越需要引入社会交互式机器人作为辅助手段，以提升康复训练有效性和治疗多样性，缓解中国大陆和世界其它地方医疗人员短缺。为开展本次初步临床研究，在中国深圳4个不同康复设施/机构，对3个不同外观和功能的社会交互式机器人进行类似孤独症康复疗程的测试。包括52名孤独症儿童在内的74名参与者接受同时有3个不同机器人干预的测试，每位参与者与机器人交互过程由3台不同摄像机记录。统计数据源于收集的录像和大部分由参与者父母填写的问卷。初步临床研究有助于物理机器人设计和治疗环境下机器人评估。首先，设计物理机器人应优先考虑外观和功能。其次，采用类似视频中儿童注视方向和头部姿势分析注意力，定量测量儿童亲社会行为和动作（如注意力从一个特定机器人转移到其他机器人）。再次，观察计算视频剪辑中儿童与机器人探索/玩耍的时间频率，定性分析这些行为和动作。最后列举了本研究的局限性。
关键词：人与机器人交互；机器人提升疗法；社会交互式机器人；机器人介导干预
概要PPT：深圳市妇幼保健院万国斌等 | 儿童与机器人交互过程中的注意力转移：对孤独症谱系障碍儿童的初步临床研究
引用格式：
Guo-bin Wan, Fu-hao Deng, Zi-jian Jiang, Sheng-zhao Lin, Cheng-lian Zhao, Bo-xun Liu, Gong Chen, Shen-hong Chen,Xiao-hong Cai, Hao-bo Wang, Li-ping Li, Ting Yan, Jia-ming Zhang, 2019. Attention shifting during child–robot interaction: a preliminary clinical study for children with autism spectrum disorder. Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering, 20(3):374-387. https://doi.org/10.1631/FITEE.18000555
客编简介
徐扬生，中国工程院院士，香港中文大学（深圳）校长。早年获得美国宾夕法尼亚大学博士学位，之后在美国卡耐基梅隆大学、香港中文大学工作多年，2013年起担任香港中文大学（深圳）首任校长。研究领域包括机器人和智能系统，专注于空间机器人、服务机器人、穿戴式人机界面、智慧汽车、动态稳定系统和机器学习，在这些领域发表6部专著和300多篇学术论文。
钱辉环，分别于中国科技大学和香港中文大学获学士和博士学位。2015年加入香港中文大学（深圳），现任助理教授，兼任深圳市人工智能与机器人研究院副院长、机器人与智能制造国地联合工程实验室副主任。研究方向包括智能机器人、计算机视觉、智能能源系统。
陈小平，现任中国科学技术大学计算机学院教授，机器人技术标准创新基地主任。兼任全球人工智能理事会执行委员，中国RoboCup委员会主席，国际RoboCup联合会理事。曾任2015世界人工智能联合大会机器人领域主席、2015和2008RoboCup机器人世界杯及学术大会主席。提出基于“融差性”原理和“开放知识”的机器人智能技术路线，并在“可佳”和“佳佳”智能机器人系统中进行了持续性研究和工程实现。
吴新宇，于中国科学技术大学获工学学士和硕士学位，博士毕业于香港中文大学。现为中国科学院深圳先进技术研究院集成技术研究所副所长。目前主要从事人机融合服务机器人基础理论和关键技术研究。
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