多伦多大学和慕尼黑工业大学的学习系统与机器人实验室的项目旨在开发一种“服务员机器人”，能够平衡托盘上的物体，在动态环境中导航，避免碰撞，并成为顶级服务器。 他们的项目包括控制机器人在托盘上平衡物体的能力，同时在周围环境中导航，并像传统餐厅服务员一样避开障碍物。
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他们使用了一组Jackal UGV作为基础平台，安装各种传感器和Clearpath的OutdoorNav Autonomy软件，用于现场传感器融合、导航和目标识别。OutdoorNav用于精确定位和地理定位任务中多次机器人访问将识别和表征的物体。该专业机器人团队旨在合作开展浅层威胁的检测、分类和绘图程序。这些机器人被设计成敏捷、轻便，并针对特定任务进行了优化。
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在野外环境中与人类并肩作战的机器人有可能大大提高人类队友的原位意识。我们在无仪器环境中的搜索任务中展示了这种能力，在无仪器的环境中，Jackal机器人识别和定位目标，并通过AR提供导航方向，将人类带到正确的目标。
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密西西比州立大学的一个团队正在调查使用无人地面车辆自动放牧和驾驶牛的可行性。旨在捕捉牛的自然行为，生成运动模式的计算机模型以了解牛群动力学，并开发放牛的自主行为。他们的最终目标是提供可以用于动物自主运动的算法，几乎没有人类干扰。
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Reardon C, Han F, Zhang H, et al. Optimizing autonomous surveillance route solutions from minimal human-robot interaction[C]. 2017 IEEE International Symposium on Safety, Security and Rescue Robotics (SSRR), 2017: 208-215.
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机器人在医疗领域和医院环境中的应用迅速增长，旨在解决与医务人员工作量增加有关的问题。重复性和耗时的任务，如按需交付材料，大多由护士执行。这往往阻碍了他们提供增值患者护理的能力。
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