卡耐基梅隆大學機器人研究項目
自適應交通信號燈
作為CMU的Traffic21倡議的一部分，我們正在研究城市道路網絡 自適應交通信號控制策略的設計和應用。我們的研究有三個主要 的主題：（1）發展信號化策略，允許實時響應交通狀況的變化
盡快用于器械測試和外科醫生評估的非接觸式三維手術器械跟蹤。
盲人旅行的輔助機器人
隨著機器人技術發展到可以與人合作的共同機器人或機器人成為 現實的階段，我們需要確保這些合作機器人同樣能夠與殘疾人進 行交互。這個項目通過在盲人旅行者的輔助機器人環境中探索有 意義的人機交互（HRI）來解決這個挑戰。
建筑物自動化逆向工程
這個項目的目標是使用三維傳感器的數據自動重建緊湊，準確，和語義豐富的建筑內部模型。
自主駕駛運動規劃
這個項目的目標是為高速公路和城市自動駕駛開發高效，高性能 的運動規劃方法。
自主移動裝配（ACE）
ACE項目涉及自主移動裝配。
自主車輛健康監測
隨著國防部自主車輛開始承擔更復雜和更長時間的任務，他們需 要將其傳感，致動和計算能力的現狀納入其任務和任務計劃中。
自主車輛安全驗證
該項目調查自動駕駛行為的安全性驗證。
自主葡萄園冠層和產量估算
該研究項目的目的是設計和演示新的傳感器技術，以自動收集葡 萄園的作物和冠層尺寸估算 - 方便，準確，準確和高分辨率 - 通過使生產者能夠測量和管理主要單個葡萄藤生產的組成部分。
生物可降解電子
我們正在開發植入式生物可降解電子設備，提供在有限的時間段 內提供治療功能的潛力 - 數周至數月 - 與應用的預期需求一起 降低，因此不需要手術切除。一種應用是連接到電刺激電極以增 強骨再生的生物可降解射頻（RF）發電機。
我們正在開發植入式無線MEMs傳感器，用于監測骨再生和左心室 壓力等各種應用，以便及時向臨床醫生提供反饋信息，幫助他們 更好地決定治療干預的時機。
生物打印
我們設計并制造了基于噴墨的生物打印機，以可控制地將各種生 長因子和其他信號分子的空間模式沉積在可生物降解的支架材料 上以引導組織再生。
基于血漿的生物塑料
我們已經開發出一種制造工藝，將捐贈的血漿和血小板轉化成便 宜的現成生物活性塑料，以增強和加速組織愈合。這些材料包含 高濃度固體到半固體形式的自然生長因子的混合物，當生物塑料 降解時可控制地洗脫這些因素。這項技術目前正在進行人體臨床 試驗。
基婭拉
Chiara是一個新的開源教育機器人，在卡耐基梅隆大學 Tekkotsu實驗室開發，將由RoPro Design，Inc制造和銷售
MEMS布局的電路提取
我們正在開發一個MEMS提取模塊，讀取布局結構的幾何描述并重 構相應的原理圖。
特種作物綜合自動化
CASC是由卡耐基梅隆機器人研究所（Carnegie Mellon Robotics Institute）領導的綜合性機構，主要針對以蘋果和園藝種植為主 的特種農業的需求。
計算機輔助醫療儀器導航
我們正在開發一個系統來幫助臨床醫生準確地導航人體心臟內 各種導管。
建筑構件的上下文識別
在這個項目中，我們正在研究如何利用空間環境來識別核心建筑 組件，如墻壁，地板，天花板，門和門道，以便使用3D傳感器數 據對室內建模。
合作機器人船只
這個項目的目標是讓大量非常便宜的機動船提供情境意識，并為 洪水災民提供關鍵的應急物資。
CTA機器人
該項目針對自然環境下移動機器人導航的場景解譯和路徑規劃問 題。
抑郁癥評估
該項目旨在計算與面部表情，身體姿勢和臨床訪談中的聲帶顯示 的抑郁程度相關的量化的行為測量。
雜亂環境中的詳細墻模型
這個項目的目標是開發方法來精確模擬墻面，即使它們被部分遮 擋，并且包含許多開口，如窗戶和門口。
人類環境中動態穩定的移動機器人
我們正在開發新穎的動態穩定的滾動機器和步行機器的研究平臺，以研究與人們的互動，并在正常的家庭和工作場所環境中運行
外在的敏捷
“外在靈巧”是通過手臂運動協調手指動作，以非常簡單的方式 進行靈巧操作的一種方法。更常見的方法是完全依靠手的手指，這需要至少三個手指和至少九個電機。我們已經用MLab手的單發 動機證明了外在的靈活性，與手臂的運動協調一致。
預測前十字韌帶斷裂模式
使用機器學習技術來預測前十字韌帶損傷模式（ACL）使用非侵入 性的方法。
人體控制與網絡物理系統相互作用的形式化模型
網絡物理系統（CPS）涵蓋了包括未來能源系統（例如智能電網），國土安全和應急響應，智能醫療技術，智能汽車和航空運輸等 多種系統。本項目的目標是開發基于認知的操作人員的分析模型，使其能夠與物理/機器人系統的模型相結合，從而可以對整個混 合人 - CPS系統進行正式驗證。
自治系統的形式驗證
我們正在開發工具和技術來支持自治系統的形式驗證。
MEMS合成基礎
縮短MEMS開發周期
Google Lunar X獎
我們是3000萬美元的國際競賽的一部分，將機器人安全地降落在 月球表面，在月球表面500米處飛行，并將和數據傳回地球。
GPS拒絕使用地面和飛行器進行本地化
在這個項目中，我們正在開發測繪和定位方法，將來自衛星和高 空平臺的航空影像與來自地面機器人的地圖和感知相結合，即使 在GPS不可用的情況下也能生成綜合地圖。
手持力放大鏡
我們已經開發出了一種新穎而相對簡單的方法來放大操作者使用 工具所察覺到的力量。傳感器測量工具尖端和操作者手指握住 手柄之間的力。
HeartLander
一種微型移動機器人，通過單個經皮切口在跳動的心臟上進行微 創治療。
直升機避障和著陸
在這個項目中，我們開發了自主式直升機的軌跡規劃系統。直升 機用于貨物運輸。要了解有關軌跡規劃系統的更多信息，請參閱 以下出版物。
高鉸接式機器人探針
我們開發并測試了基于高度關節式機器人探頭的創新方法的原型。
熱閃光檢測
機器學習算法檢測婦女潮熱使用生理措施。
人機交互項目探索了人與機器人之間的社交互動方面，特別是如 何設計機器人來為人們提供適當的互動。
水培自動化
我們正在開發廉價的機器人方法，用于水培生長，這可以提高作 物總產量。
顯微手術的原位引導
我們利用光學相干斷層掃描（OCT）開發了一種新的基于的顯 微手術引導系統，該系統在掃描組織內部的正確位置呈現持續更 新的虛擬。OCT在軟組織或透明組織中以2-6mm軸向范圍內 視頻速率提供實時的6微米分辨率，因此適用于指導眼睛中各種目標。
室內飛行在退化的視覺環境中
我們的目標是在惡劣的視覺環境中進行室內飛行，以使人員和火 災本地化。我們正在開發準確的實時定位和控制，以便能夠在這 些具有挑戰性的條件下飛行。
室內人本地化
利用藍牙設備的連接跟蹤室內環境中的多個人。
集成MEMS慣性測量單元
開發單片式慣性測量單元，利用集成的微型設備CAD工具，實現超 越單個微型設備的卓越系統性能。
裝配操作的智能監控
我們的目標是讓人們和智能靈巧的機器作為工業工作單元內組裝 操作的合作伙伴安全地一起工作。為了確保活躍的機器人設備中工作人員的安全，我們使用視覺和3D感測技術（如立體照相機和 閃光激光雷達）來檢測和跟蹤工作單元內的人員和其他移動物體。
游戲桿過濾運動障礙
為運動障礙的電腦用戶過濾操縱桿輸入
樂高教育機器人
自我進度的機器人教育實驗室
生活在阿塔卡馬
機器人實地調查將帶來新的科學認識，將阿塔卡馬作為生命的棲 息地，并與火星形成鮮明的類比。
液化天然氣管道遠景
爬管機器人目視檢查液化天然氣（LNG）裝置中的管道是否腐蝕。
低空飛行器
我們利用最初為地面機器人車輛開發的感知技術，在現場機器人中心進行了20年的研究。我們將這種成熟的感知和控制技術與以 飛機為中心的工程和優化相結合。
LSTAT /蛇機器人
我們正在與美國陸軍的TATRC部門（遠程醫療和先進技術研究中心 ）合作，將蛇機器人整合到LSTAT系統中。
月球冰探索計劃
破冰船是探索月球南極的計劃任務。
月面開挖和運輸
這項研究開發輕型機器人挖掘機挖掘和運輸月球上的風化土（松散土壤）。
月球探測器用于極地隕石坑探測
圣甲蟲月球車的設計目的是攜帶1米取心鉆和科學儀器的有效載荷，可分析氫氣，氧氣和其他材料的豐度。
用于智能語義映射的微型飛行器偵察
這個項目的目標是開發一個低空飛行，M****偵察兵地圖建設的下一級能力。研究將展示在混亂的環境中快速偵察并獲取相關的語義 注釋地圖。
美光：智能顯微手術器械
抑制手部震顫，提高顯微手術的精確度。
模塊化蛇機器人
鉸接式機器人是機器人學院生物機器人實驗室正在進行的研究項 目的中心。我們稱之為機器人Modsnakes，因為它們具有相同元素 的模塊化（即重復）結構。每個模塊有一個單一的旋轉自由度，當鏈接在一起，形成蛇機器人。
沿海海洋過程監測
本項目試圖闡明基于自適應機器人采樣與人決策相結合的環境場 模型綜合的基本原理
莫爾斯
MORSE項目是一個模擬的范圍操作，旨在評估認知模型和代理人 有效性，以提高個人和團隊的表現。
在移動障礙中的導航
機器人在可重構環境中工作的自主運動規劃和控制。
NavPal
城市環境的安全和獨立導航是無障礙城市的關鍵特征。有體力挑 戰的人需要實用的，可定制的，低成本的和易于部署的機動性輔 助設備，以幫助他們安全駕駛城市環境。技術工具提供了使殘疾 人能夠克服一些日常挑戰的機會。
針頭轉向腦部手術
我們正在開發針對微創導航的靈活針頭的高精度比例轉向。
PeepPredict
我們正在應用機器學習技術來模擬和計算各種環境下人們的長期 和短期軌跡。
規劃操作
開發自主操作的算法。
ProbeSight
我們正在使用攝像機給超聲波傳感器的視覺。這可能最終導致超 聲數據在其解剖上下文中的自動分析，如從具有關于患者的外部 的自己的視覺輸入的超聲探頭中獲得的。我們正在探索安裝在探 頭上的攝像頭，以及可以查看患者外部大部分的光學跟蹤式獨立 攝像頭。
ACCESS Paratransit運輸的實時調度
該項目的目標是通過開發和部署動態的實時調度技術來提高輔助 服務提供商管理日常運營的有效性。
無障礙公共交通RERC
我們正在研究和開發方法，以幫助消費者和服務提供商設計和評 估無障礙運輸設備，信息服務和物理環境。
河流映射
這個項目正在開發技術，以從低空旋翼飛機映射河流環境。面臨 的挑戰包括處理河流和周圍樹冠的不同外觀，間歇性GPS和高度有 限的有效載荷。我們正在開發自監督的算法，可以從車載攝像頭 分割，以確定前方河流的走向，我們正在開發能夠繪制海岸 線的設備和方法。
Roboceptionist
與戲劇部合作，我們正在開發長期的社交互動技術。
機器人傳感器船
我們提出了一個自主的機器人傳感器船（RSBs）開發的湖泊和河 流淡水質量評估和我們的多級自治機器人遠程監控架構（MARTA） 控制。
機器人的地下救援意識
機器人是地下救援行動（如礦難）救生的潛在工具。人類救援人 員受到勞動力，爆炸危險，空氣質量，煙塵可見度，精神壓力和 身體耐力的阻礙。
強大的自主高速公路駕駛行為
這個項目的目標是發展強大的自主高速公路駕駛行為，包括：距 離保持處理入口坡道; 高密度車道選擇和合并; 推理傳感器的信 心，退化和失敗; 并容納人與環之間的互動。
公路工作區的魯棒性檢測
這個項目正在開發計算機視覺算法來檢測和分類公路工作區。
UGV的安全性
靈活的，基于行為的安全方法降低了操作大型，快速移動的UGV 風險。
MEMS的原理圖設計
我們已經開發了節點模擬軟件，以便使用MEM組件的MEM分層結構 來實現MEMS設計的結構化表示。
科學自治
科學自治項目旨在通過自動檢測相關科學特征，特征屬性分類以 及即時響應的勘探計劃，提高機器人行星調查的準確性和有效性。
搜尋及救援
為城市搜索和救援人員提供更多的技術工具來幫助尋找和拯救自 然災害的受害者。
感覺和避免
我們正在開發自主感知和避免的無人機（U****）。
形狀穩定的身體框架
蛇機器人設計
分析設計蛇機器人的重要因素，并實施新的設計。
社交機器人
我們正在開發具有個性的機器人。
軟組織模擬整形手術
聲波手電TM
我們正在開發一種醫學可視化方法，將實時超聲與直接的人 類視覺相結合。
特種作物自動化
可持續特種農作物綜合自動化農業項目團隊由美國國家機器人工 程中心（NREC），佛羅里達大學，康奈爾大學和約翰迪爾公司為 柑橘種植者提供精準的農業和自動化設備。
堆疊計劃
生成多面體鈑金零件的計劃。
壓力測試自治系統
自治體系結構（STAA）的壓力測試發現了其他類型的測試不太可 能發現的自治系統安全問題。
掃描監測
NREC開發了清掃監視系統（SMS），用于訓練士兵和排雷人員使用 手持地雷探測器。
航空機器人基礎設施分析師（ARIA）
航空機器人基礎設施分析師（ARIA）快速創建全面，高分辨率，語義豐富的基礎設施三維模型 - 基礎設施檢查的交互式助手。
電纜差動（ECD）腿
我們正在設計一種雙足機器人，能夠跑步，步行，跳躍，跳躍，并且通常以高度動態的方式表現。
將曲面表示轉換為體積表示
該項目的目標是將從感測數據中自然產生的基于表面的表示轉換 為CAD和BIM所需的體積表示。
可再生能源交通能源（TERRA）
我們正在開發一個機器人表型系統，用于作物快速選育決策。該 系統將傳感器置于天篷內進行測量，無法從上方或下方觀察到。然后使用機器學習和計算機視覺算法從原始傳感器數據生成表型 數據。
尋寶：拾取隊伍
我們正在開發一個單一的異構人機器人團隊，能夠有效地定位感 興趣的對象（寶藏）分布在復雜的，以前未知的環境。
樹庫存
樹木庫存系統使用車載傳感器來自動計算和映射果園中樹木的位 置。
隧道映射
NREC正在開發一種低功耗，小型，輕量級系統的研發工作，通過 精密隧道繪圖程序生成精確的隧道三維地圖。
TURBO-PLAN：互動任務計劃顧問
地下采礦作業員協助
自動化連續采礦機和屋頂錨固單元的功能。
自然變化環境下的車輛定位
這個項目的目的是開發地點匹配的方法，這些方法對短期和長期 的環境變化是不變的，以支持GPS拒絕情況下的自主車輛定位。
非常崎嶇的地形非完整軌跡生成和運動規劃流浪者
我們正在開發用于局部路徑規劃和使用約束搜索空間的最佳區域 運動規劃方法的粗糙的terraintrajectory生成算法。
利用最優生成抽樣策略的可視化產量映射
這個研究項目的目的是開發方法，自動收集視覺數據來推斷，估計和預測作物產量 - 生產高分辨率的產量地圖，在大規模和 準確。為了達到效率和準確性，統計抽樣策略是針對樣本數量，樣本位置，抽樣成本和作物估計準確度最佳的人機器人團隊設計 的。
機器學習部門名錄
計算機科學學院
卡耐基梅隆的機器學習部（MLD）于2002年推出了全球首個機器學 習博士課程，該計劃每年都在不斷增加。我們有來自16個不同國 家的不同國家的學生，他們都是學士或碩士。我們的一些學生有 行業經驗，并已決定回到學校。我們現有學生的背景包括計算機科學，數學科學，工程學，自動化，商業經濟學，計算生物學，金融學和神經科學。
在2015年，我們增加了5年制碩士課程，也是統計與機器學習本科 專業。
2014年8月，我們開設了機器學習碩士學位作為終端學位。我們 還提供機械學習的二級碩士學位，只提供給當前的卡耐基梅隆博 士學生和匹茲堡校區的CMU工作人員。
2012年1月，我們為卡耐基梅隆大學本科生提供了機器學習本科專 業。
我們的教職員工在機器學習領域享有盛名，包括（6）AAAI研究員，（4）ACM研究員（4）IEEE研究員，并因其在機器學習，機器人 技術，人工智能，統計學和計算機科學。我們的學生也獲得了無 數獎項，我們的畢業生繼續在眾多領域做出貢獻，在頂尖大學任 教，或者在谷歌和雅虎研究院等地找到工作。
蓋茨希爾曼中心，8樓
匹茲堡，賓夕法尼亞州15213-***
研究咨詢：部門查詢：Eric Xing
Eric Xing
研究副主任
部門負責人助理
未來博士學生查詢：預期MS學生查詢：黛安•斯蒂爾
黛安Stidle
研究生項目經理
Dorothy Holland-Minkley
碩士項目協調員
epxing**[ta]**cmu.edu
sharonw**[ta]**cmu.edu
diane**[ta]**cmu.edu
dfh**[ta]**cmu.edu
機器學習部門研究
以下是ML研究項目和實驗室的樣本。額外的研究項目在個別教師 的主頁上進行描述。
autonlab
AUTON實驗室
我們的主要研究是有用的數據結構和算法，使大量的數據能夠處 理有趣的統計和學習方法。我們對底層的計算機科學，數學，統 計學和我們工作的實際應用非常感興趣。我們與食品安全分析公共衛生機構，核安全專家，設備隊管理人員，社交網絡人員，天體物理學家，生物學家，藥物公司，勘探公司和機器人專家密切 合作。
www.autonlab.org
brainimage
腦分析研究組
我們小組開發統計機器學習算法來分析fMRI數據。我們特別感興 趣的算法，可以學習識別和追蹤引起觀察功能磁共振成像數據 認知過程。
http://www.**.cmu.edu/afs/cs.cmu.edu/project/theo- 73/www/index.html
細胞組織者
由計算生物學系主任Bob Murphy和機器學習部門的一名教師組成 的團隊正在將衍生的建模方法與主動學習相結合，以建立一 個持續更新，全面的蛋白質定位模型。獲得細胞內所有蛋白質定 位的完整以及它在不同條件下如何變化是一項重要但艱巨 任務，鑒于人體內有一百種細胞類型，數以萬計的蛋白質表達于 每種細胞類型，以及超過一百萬種條件（包括存在潛在的藥物或 致病性突變）。自動顯微鏡可以幫助快速獲取大量的，http://www.murphylab.cbi.cmu.edu/CellOrganizer/
飛馬數據庫組
卡耐基梅隆大學的數據庫組專注于高性能數據庫體系結構，多媒 體和數據挖掘。我們參與了許多跨學科的工作，并與CMU的其他一 些小組密切合作。
http://www.**.cs.cmu.edu/db-site/
querindipity
Querendipity
工作科學家需要跟蹤大量的信息 - 除了科學文獻（目前每年增長 百萬篇文章）之外，生物學家需要了解什么時候獲得了可能影響 他們的新的高通量實驗結果工作。傳統上用于解決這個問題的生 物學模型是創建一個手工策劃的實驗結果和文獻的社區數據庫。Querendipity項目旨在創建一個管理和分發科學數據的新模式。Querendipity是一種個性化的自適應信息系統，通過將多種數據 （包括非結構化文本）松散地集成到一個單一的結構中，可以使 用“無模式相似性查詢”來查詢 - 這與關鍵字查詢相似，http://www.**.cmu.edu/~wcohen/querendipity/
RTW閱讀網頁
電腦能學會閱讀嗎？我們這樣認為。閱讀網絡”是一個研究項 目，試圖創建一個計算機系統，隨著時間的推移閱讀網絡。自 2010年1月以來，我們的計算機系統NELL（Never-Ending Language Learner）一直在不斷運行，試圖每天執行兩項任務：一是試圖從數億網頁中的文本中“讀取”頁面（例如，playsInstrument（George_Harrison，吉他））。其次，它試圖 提高閱讀能力，以便明天可以更準確地從網上提取更多的事實。http://www.rtw.ml.cmu.edu/rtw/
TVN帆船實驗室
實驗室小號 tatistical 甲 rtificial 我 NTE 大號 ligence＆ IN tegrative? enomics
在項目的圖形模型，貝葉斯方法，推理算法和學習理論分析和采 礦高維，縱向和生物序列，系統基因調控的生物調查，遺傳變異 的統計分析的關系數據計算和比較基因組分析，人口統計學和疾 病聯系統計學習在文本/挖掘，視覺和機器翻譯中的應用
http://www.**iling.cs.cmu.edu/
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