大讲堂&专场问答 | 在机器人竞赛中任务的约束编程方法和动作规划

雷锋网AI研习社讯：在现实生活中，通用控制方法是非常复杂且具有挑战性的难题。在本次公开课中，我将与大家一同分享，在我过往参加机器人竞赛中，所使用不同的任务约束编程方法和动作规划经验。

分享主题

在机器人竞赛中任务的约束编程方法和动作规划

分享嘉宾

张征豪 (Reeve)，新加坡 Hand Plus Robotics Pte Ltd 联合创始人和新加坡南洋理工大学机器人研究中心研究工程师。在加入南洋理工之前，他是香港大学的研究员。毕业于英国利兹大学和英国曼彻斯特大学硕士。同时也是在读新加坡南洋理工大学博士生。拥有多年的机器人开发经验，并参于和赢得多个世界机器人比赛包括2018JRC京东机器人挑战赛（将在2018年12月天津举行），IROS Mobile Manipulation Hackathon 2018-西班牙马德里（冠军)，2017年亚马逊机器人挑战-日本名古屋（Picking-冠军, Stowing-亚军， Final-季军）, DHL Robotics Innovation Challenge 2017-德国特罗斯多夫(季军), DARPA Robotics Challenges Trails 2013 - Florida, USA & Final 2015 - Pomona, California, USA.

 

分享提纲

1.介绍任务的约束编程方法和动作规划

2.机器人竞赛中不同的任务的约束编程方法和动作规划

• Grasp Constrained of Task and Motion Planning in IROS Mobile Manipulation Hackathon 2018

• Space & Grasp Constrained of Task and Motion Planning in DHL Robotics Innovation Challenge 2017

• Space & Multi Robot Constrained of Task and Motion Planning in Amazon Robotics Challenges 2017

• Force Direction Constrained of Task and Motion Planning in DARPA Robotics Challenges (DRC)

3.综述

直播链接

http://www.mooc.ai/open/course/603

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