首席研究員-芭芭拉·卡普托
CSFT@PoliTo都靈 FCI samtec申泰 安費諾連接器代理對機器人的重要性無處不在:從自動駕駛汽車到為家用服務機器人檢測和處理物體，從工業車間的裝配，到超市貨架和購物籃中的機器人，等等。所有這些應用程序，以及更多的應用程序，都意味著要與各種各樣的對象進行交互，這反過來又要求深入了解這些對象的外觀、它們的屬性、功能和可能的位置。 有些機器人執行復雜的任務，比如裝洗碗機或翻煎餅。然而，關于這些任務所涉及的對象的知識通常是在機器人控制程序或知識庫中手工編碼的，這限制了它們對所編程理解的對象進行操作。這還不夠。任何機器人，無論人工編碼了多少知識，都會不可避免地面臨新的情況，因此在自身的知識和能力上總會有差距、沖突或模糊。這就要求機器人能夠不斷地學習它們自己看到的物體。 FCI samtec申泰 安費諾連接器代理和多模態應用學習(VANDAL)小組(VANDAL)的任務是開發機器人和一般智能系統所需的理論知識和算法體系，以開放的方式自主學習對象。這意味著要使用機器學習、計算機FCI samtec申泰 安費諾連接器代理多模態信號處理和分析、數據可視化和挖掘等工具。雖然智能嵌入式系統是惡意軟件驅動研究的主要應用，但其他應用包括假肢手的無創控制、場景理解和自動地理定位。 項目 ERC RoboExNovo (Horizon2020):機器人從外部知識來源學習對象(2015-2020) MeganePro(瑞士國家科學基金會:用于神經認知檢查和假肢的肌電、凝視和人工智能) VIDESEC (CINI): Sviluppo di un sistema di support to per il controllo del domain nazionale a partire da immagini digitali (2018-2020)
