Jeffrey Cross
Jeffrey Cross

Měsíc Black Makers: Chad Jenkins

Odest Chadwicke Jenkins je můj přítel a soused. Pokud bych chtěl rozdělit vlasy, je Čad více vědec než tvůrce. Přehlédnu tu malou technickou stránku, protože práce, kterou Čad dělá, je nesmírně úžasná a má mega dopad ve světě robotiky, což ovlivňuje každého výrobce pracujícího s roboty. Čad a já sdílíme mnoho zájmů, včetně videoher a robotů, a je pro mě zajímavé, že provozuje laboratoř, kterou dříve zaměstnával Leslie Kaelbling, jeden z mých bývalých mentorů, který je nyní na MIT. Chad hrál ragby na vysoké škole, takže si s ním nechceš pokazit! Čad je tak cool, byl nedávno pojmenován jako jeden z „Brilliant 10“ od Popular Science.

Chad nechám mluvit sám za sebe:

Jsem docentem informatiky na Brownově univerzitě. Moje výzkumná skupina, Robotics, Learning and Autonomy at Brown (RLAB), zkoumá témata týkající se interakce člověk-robot a učení robotů, se zvláštním zaměřením na robotické učení z lidských demonstrací a softwarových systémů robotů. Moje práce se snaží realizovat roboty a autonomní systémy jako účinné spolupracovníky pro lidi v reálných úkolech. Reprodukovatelnost a interoperabilita jsou kritickým aspektem mé práce v oblasti výzkumu a vývoje, jako je například úložiště ROS v mé skupině.

Můj výzkum v oblasti robotického učení z demonstrace nebo robota LfD se zaměřuje na automatizované objevování procesů, které jsou základem lidského pohybu a rozhodování. V posledních letech se robot LfD ukázal jako přesvědčivá alternativa, kdy jsou roboti naprogramováni implicitně z demonstrace uživatele a nikoli explicitně kódováni prostřednictvím počítačového programovacího jazyka. Robot LfD umožňuje uživatelům a vývojářům zaměřit se na využití a aplikace robotů bez zátěže při získávání technických dovedností nesouvisejících s úkoly. Můj výzkum se zaměřuje na vývoj algoritmů a softwaru schopných odhadnout a autonomně provádět zamýšlené chování robota lidského uživatele z ukázaných příkladů.

Nedávná práce mé skupiny prozkoumala webové robotické učení, kde se používají jednoduché algoritmy s velkými sbírkami demonstračních dat. Pro umožnění rozsáhlého sběru dat vyvinula moje skupina rosbridge, která umožňuje robotům přístup a programování čistě z běžných webových prohlížečů pomocí JavaScriptu. Data v tomto měřítku představují nové výpočetní problémy, včetně odhadu řadičů z víceúrovňových demonstrací. Obecněji řečeno, moje skupina si klade za cíl obsadit roboty jako webové služby, aby rozšířila veřejnou dostupnost na nejmodernější roboty, jako je například Remote Lab for PR2.

Dřívější práce z mé disertační práce studovala robota LfD z pohledu imitace učení pro humanoidní roboty, s důrazem na mnohotvárné učení z dat časových řad pro odhad dynamických pohybových primitiv. Moje práce se také pustila do počítačového vidění pro projekty zahrnující fyzikální pohybové sledování pohybu pomocí pohybových primitivů a volumetrického zachycení pohybu bez pohybu a počítačové animace pro řízení fyzicky simulovaných humanoidů v reálném čase.

Podíl

Zanechat Komentář