今年秋天，新的斯坦福机器人中心（Stanford Robotics Center）正式投入使用，为斯坦福工程学院（Stanford School of Engineering）继续机器人研究提供了空间。下面老师给大家详细介绍一下斯坦福大学工程学院机器人中心的相关内容。

斯坦福大学工程学院机器人中心包括六个用于测试和展示机器人的区域，其中包括类似厨房、卧室、医院和仓库的区域。斯坦福大学工程学院的教师们利用这个开放的空间推进设计、紧密合作。机器人中心主要领域包含以下教授的重点项目。

Renee Zhao：用于微创手术的软机器人

人体器官是柔软的，而医疗设备通常不是。这对于减少手术创伤来说是个问题，因为将一根管子插入血管或其他身体器官可能很困难，而且可能造成损伤。

机械工程助理教授Renee Zhao利用软塑料和磁铁制成的类似折纸的机器人，开发未来的医疗机器人。

她的一些设计从动物的动作中汲取灵感，如章鱼的手臂、大象的躯干和寸步不离的蚯蚓。研究人员利用磁场和操纵杆移动机器人，希望彻底改变现有的微创手术。

　Karen Liu：模仿人类运动帮助我们行走

Karen Liu教授领导运动实验室，致力于建立用于预防肌肉骨骼损伤的预测性人体运动模型，研究人体运动和艺术表现，并开发用于运动医学的新型运动传感器。

她的灵感最初来自电子游戏角色，目标是了解人体是如何运动的。为了达到这个目标，她正在教机器人如何像人类一样运动。研究人员利用各种传感器捕捉视频、加速度、扭矩和其他变量，收集到的数据可以放入“数字双胞胎”计算机模型，进一步预测机器人自身类似人类的运动。

刘教授正在研究的一个应用是机器人外骨骼，它可以预测用户何时失去平衡，并在需要时启动以避免摔倒。

Jeannette Bohg：了解我们的双手如何操控物体

要想在家里等地方发挥机器人的作用，就必须使其能够抓住各种物体，这也正是计算机科学助理教授Jeannette Bohg研究的课题。例如，把一杯水放在床头柜上。对于人工智能机器人来说，首先要精确定位一个透明的玻璃杯，看清玻璃杯边缘的光线翘曲位置。

然后，机器人手臂必须以适当的压力抓住物体。为了解决这个问题，Bohg教授采用机器学习方法。她通过演示动作，记录视觉和触摸传感器上的数据，人工智能通过大量实例学习如何完成抓取动作。

Shuran Song：帮助家用机器人实现通用化

制造新机器人的瓶颈是收集训练数据。从传统角度上，需要熟练的技术人员通过多次演示来操作机器人。电气工程助理教授Shuran Song认为，这一过程非常昂贵，而且难以扩展。Song教授通过UMI(通用操作界面)帮助解决这个问题。UMI本质上是一个机械爪，上面装有鱼眼镜头摄像机。

这种机械爪的学习曲线非常简单——机器人专家只需扣动扳机即可打开和关闭机械爪。摄像头收集到的视频数据可随时转化为机器人的数据。该抓手已被用于训练几个机械臂，以及一个四足狗形机器人。

Monroe Kennedy III：通过协作改进假肢

一旦机器人能够自主行动、独立决策，它还能成为有效的队友吗?机械工程助理教授Monroe Kennedy III表示，无论是人类还是机器人，要想合作，需要以非常综合的方式做事。这意味着你需要能够模拟与你合作的队友的行为和意图。他探索这一挑战的方法之一是设计一种智能假肢。这种假肢有22个自由度。但是，肩部截肢的使用者会发现这样的装置很难独立控制。为了克服这一难题，Kennedy教授通过记录佩戴者动作的传感器，研究假肢是否能更多地了解使用者，让机械臂可以推断出使用者的意图帮助执行动作。Kennedy教授表示，从事机器人技术的目标是为人类解决枯燥、肮脏和危险的工作，而非抢走人类的工作。

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