Cosero[1]是德国波恩大学的Sven Behnke团队根据家庭环境中的日常操作任务而研制的一款仿人操作机器人(如图1(a)(b))。机器人底部配备了四轮独立转向行走机构，以便在灵活的通过狭窄通道，上部配备了两个7自由度机械臂已完成拟人的操作，并在夹持器末端装有红外测距传感器已达到对抓取目标的距离探测，在顶端安装有Kinect相机，以实现对目标环境的3D感知。Cosero通过底盘的激光雷达进行导航和定位，采用法线估计和场景分割相结合的方法对目标进行3D点云分割，采用无碰撞抓取方法[1]对目标物体进行抓取(如图1(c)(d))。在论文[2]中，作者运用Cosero进行零件分拣搬运实验，通过2D激光雷达导航到作业点，通过RGB-D相机对目标进行识别分割，规划抓取路径和抓取姿态估计(如图1(e))。在论文[3]中，作者采用深度学习方法对目标进行姿态估计，并完成了提壶灌溉，人机交互和使用工具等复杂任务(如图1(f))。Schwarz[4]介绍了Cosero基于深度学习方法的目标姿态估计和RGB-D SLAM等感知测量。
机器人的学习分为三个部分的轨迹预测包括示教者的手部运动轨迹、示教者的身体移动轨迹以及被操作物体的运动轨迹
通过2D激光雷达信息采用Hector SLAM实现机器人对地图的感知和自主导航规划，通过顶部的RGB-D相机采集目标物体深度和RGB图像信息
驱动系统由4个200W无刷直流电机构成，通过50:1的空心轴减速机可以最高达2m/s的速度在玉米、高粱等农作物的地里前进
视频搜索是涉及信息检索、自然语言处理（NLP）、机器学习、计算机视觉（CV）等多领域的综合应用场景
服务机器人潜在危险有：电击、与能量有关的危险、着火、与热有关的危险、机械危险、辐射、化学危险等
HRI的MTL可以使机器人更轻松，更智能地与新用户进行交互，即使使用诸如RL这样的数据密集型方法，也可以避免社交交互失败的不利影响。MTL和多模态ML已用于自动识别自闭症谱系障碍（ASD）儿童
从大型仿人机器人整机构型国内外研究现状入手，围绕机器人整机构型、关节运动特点、伺服驱动器、减速器、仿真平台等方面进行深度讲解，最后就大型仿人机器人整机构型未来发展趋势给出自己的见解
智能机器人视觉方面的工作，主要体现在感知、理解、学习及推理4个方面，涉及到目标检测、目标追踪、人体姿态估计、人脸识别、行为识别、推理等技术
基于康复机器人内部传感器识别记录训练过程中的运动学参数,能够实时定量评估不同的运动模式,还能够掌握患者是否主动参与训练等情况
「Vision+Ask」的任务包含视觉问题生成、根据问题生成查询、图像描述等；「Vision+Answer」的任务包含视觉问答、视觉对话等
对于联邦学习技术,数据应用推广的经验,并深入探讨联邦学习在政务,医疗,金融,广告,物流的应用价值,以期为数据应用价值的释放带来解读和参考
DeepTech通过科研数据分析、专家访谈等方式洞悉先进计算领域发展趋势,探寻具备技术颠覆性,有商业化前景的先进计算技术,提炼出 2022 年先进计算技术及应用七大趋势
