【ZiDongHua 之自動化學院派收錄關(guān)鍵詞： 采摘機器人 智能駕駛 機器視覺 無人駕駛】

　　

　　小小番茄輕松拿捏！北工大這支團隊研發(fā)番茄自主采摘機器人

　　

　　在北工大

　　

　　有這樣一位又美又颯的博導

　　

　　她和團隊研發(fā)的

　　

　　番茄自主采摘機器人采摘平均成功率86.67%

　　

　　采摘每串番茄只需32.46秒

　　

　　她主持國家重點研發(fā)計劃項目

　　

　　帶領(lǐng)師生在世界智能駕駛挑戰(zhàn)賽等

　　

　　國內(nèi)外重要比賽中多次奪冠

　　

　　她就是

　　

　　北京工業(yè)大學信息科學技術(shù)學院

　　

　　副院長、博士生導師馬楠教授

　　

　　今天和工小V一起

　　

　　探尋她和智能交互的緣分~

　　

　　番茄自主采摘機器人，“牛”在哪兒？

 

　　

　　這幾年，機器人自主采摘番茄串始終是個難題——市面上多數(shù)機器人不夠靈活，在壟間作業(yè)時極易刮壞番茄；如果它們直接生拉硬拽，番茄和藤蔓都可能遭殃。此外，不比蘋果等較硬的作物，柔軟的番茄萬一不慎著地，前功盡棄。

　　

　　北京工業(yè)大學信息科學技術(shù)學院馬楠教授帶領(lǐng)團隊與中科原動力韓威團隊合作設(shè)計了新型機器人AHPPEBot（Autonomous Robot for Tomato Harvesting based on Phenotyping and Pose Estimation），逐一解決了這些問題。它能通過智能感知“看”清番茄的位置和形態(tài)，精準識別并判斷對哪些番茄串“下手”，自主決定怎么摘再“動手”。

　　

　　研究團隊深入研發(fā)了機器人自主采摘流程涉及的多項核心技術(shù)。在分析番茄的外貌特征方面，采用“多任務深度模型檢測”和“自適應DBScan聚類算法”，就像給機器人裝了火眼金睛，即便在密密麻麻的枝葉間也能一眼認出哪串番茄熟沒熟透、果子總共多少。在分析番茄的三維坐標方面，團隊采用了基于深度學習的關(guān)鍵點檢測方法，就像給機器人戴了3D眼鏡，幫機器人“看清”番茄枝的位置和形狀，定位誤差不超過5毫米。這樣一來，機器人摘番茄時變身熟練果農(nóng)，不僅知道如何走位，還能規(guī)劃“手臂”的最佳路線，動作柔和又安全。最酷的是，團隊給AHPPEBot機器人環(huán)形的“手”裝了多個定制釘狀導向槽和精細鋸片，機器人只會把番茄花梗放進槽中并鋸斷，不會“誤傷”藤蔓。被采摘的番茄串會安全落入網(wǎng)兜，再被機器人依次放入收納筐。全方位的技術(shù)升級，使AHPPEBot的采摘更安全、更精確、更高效。在連續(xù)自主采集能力測試中，AHPPEBot在壟間從頭到尾搜索和采摘整整100米，平均采摘成功率86.67%，平均采摘每串番茄用時32.46秒。

　　

　　人工智能使智能機器“更懂人情世故”

　　

　　服務國家戰(zhàn)略需求是馬楠教授和團隊的科研追求。來到北工大后，她帶領(lǐng)的智能交互團隊以重大科技計劃等任務為航船，以產(chǎn)業(yè)需求和關(guān)鍵技術(shù)為羅盤，一次次在科技藍海里乘風破浪，收獲無數(shù)“寶藏”。

　　

　　“番茄采摘機器人其實是我的‘副業(yè)’，我們主要研究移動機器人。”馬楠神采飛揚地說。博士畢業(yè)后，她便加入中國工程院院士、歐亞科學院院士、中國智能學會名譽理事長李德毅院士團隊，繼續(xù)開展智能交互應用領(lǐng)域的研究。“十幾年前，我們就開始琢磨如何讓機器人更理解人的意圖，與人友好地交流。”作為智能交互團隊負責人，馬楠的工作一直圍繞著這個任務，深耕交互認知、機器視覺，并以無人駕駛和智能機器為載體開展理論研究和應用落地。

　　

　　馬楠教授在“地平線”世界智能汽車年度車型評價的實車測試現(xiàn)場

　　

　　可交互、會學習、自成長——這是馬楠對機器智能交互的期待。“如果說交互是人類社會形成共同認知的基礎(chǔ)，智能交互就是人機行為協(xié)同的重要保障。”近年來，馬楠所在的智能交互課題組聚焦多視角連續(xù)動態(tài)目標識別的研發(fā)，并致力于優(yōu)化交互控制系統(tǒng)以及采用多模態(tài)數(shù)據(jù)助力智能交互的發(fā)展。換句話說，就像是教智能機器學會讀唇語、看眼神，更精準、更智能地理解與識別人體姿態(tài)和手勢。在她眼中，智能交互研究就是讓機器有智商、有情商，“更貼心”“更懂人情世故”。團隊積極和企業(yè)合作，共同合作研發(fā)的無人駕駛智能交互編隊系統(tǒng)在武漢工業(yè)園區(qū)等落地應用；共同合作研發(fā)的移動機器人智能感知與人機交互系統(tǒng)能實現(xiàn)厘米級定位和聲像識別等交互功能，被應用在2022年北京冬奧會物流智能配送工作當中，為國家重大賽事舉辦提供了有力保障。她給工小V舉例：“想象一下，駕駛過程中，智能汽車怎么快速感知到人的疲勞？是通過觸摸屏感受你動作的細微變化，還是靠大模型訓練或者云端數(shù)據(jù)分析來判斷你的情緒波動？”這些看似不起眼的小細節(jié)，蘊含著推進產(chǎn)品迭代更新的關(guān)鍵技術(shù)，這也是馬楠和團隊每天都在琢磨的大問題。

　　

　　馬楠教授獲得2022年中國圖象圖形學學會科技進步一等獎

　　

　　“我們的學生一定要有堅定的理想信念”

　　

　　“交互引領(lǐng)、應用落地”，這是馬楠教授和團隊的學術(shù)信念，更是團隊的行動指南。在人工智能與教育融合發(fā)展的背景下，馬楠不想照本宣科地傳授知識，而是把團隊研發(fā)的一系列智能交互科研項目融入教學實踐，并以此建設(shè)了“五位一體”智能交互技術(shù)教學平臺——包括主講“智能交互技術(shù)”國家級一流本科課程、主編北京市優(yōu)質(zhì)本科教材《智能交互技術(shù)與應用》、開發(fā)智能交互輪式機器人教學載體、虛擬仿真教學平臺和編寫智能交互技術(shù)實踐教學案例。培養(yǎng)的畢業(yè)生成為中關(guān)村高新企業(yè)負責人，開展智能機器人、交互技術(shù)教學載體的設(shè)計與研發(fā)工作。

　　

　　“北工大的同學是非常勤奮踏實的。”這是馬楠的切身體會。團隊里做番茄采摘機器人研究的控制科學與工程學科博士生李興旭，經(jīng)常在試驗田與學校兩頭跑，夏天在四十多度的溫室里也堅持采數(shù)據(jù)、找問題，分秒必爭，將試驗數(shù)據(jù)和創(chuàng)新算法寫成論文，并在機器人領(lǐng)域國際高水平會議IEEE International Conference on Robotics and Automation （ICRA 2024） 上發(fā)表。在她看來，學生不僅要有學術(shù)能力，還應在科研工作中掌握解決問題的能力，以賽代練。這幾年，她帶領(lǐng)師生在國內(nèi)外人工智能、世界智能駕駛挑戰(zhàn)賽等國內(nèi)外重要賽事中屢屢奪冠，其中“無人駕駛云智能交互系統(tǒng)”項目在第二屆中國“AI+”創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽總決賽里從2000多支隊伍中脫穎而出，獲得特等獎。

　　

　　馬楠教授帶領(lǐng)團隊師生參加ICRA2024

　　

　　“我始終牢記作為教師立德樹人的使命和責任。在團隊中，我會盡我所能引領(lǐng)大家、傳授知識，為學校、為時代培養(yǎng)更多高素質(zhì)創(chuàng)新型工科人才。能親眼見證他們的成長，這是我最快樂的事。”馬楠說。

 

　　

　　馬楠教授及其團隊

　　

　　躬耕教壇，強國有我

　　

　　志向和信念促使她腳踏實地

　　

　　巾幗建功，科技強國

　　

　　勇氣和抱負激勵她一往無前！

　　

　　工小V推薦

　　

　　北京工業(yè)大學召開本科教育教學審核評估工作推進會暨第七次教育教學大討論啟動會

　　

　　畢業(yè)就有！北工大專屬禮包給你足夠?qū)檺郏?/div>