纽约大学 Tandon 工程学院电气和计算机工程教授Giuseppe Loianno正在研究使机器人作为团队工作以实现目标的新方法，而无需远程 AI 或人类“监督者”。

他从国防高级研究计划局 (DARPA) 获得了为期三年、高度选择性和享有盛誉的 100 万美元赠款，以支持这项工作。DARPA 青年教师奖 将使他能够追求“超级自主机器人的集成视觉感知、学习和控制”，该项目旨在解决视觉感知和动作模型和算法的设计，以创建 USARC(无人、小型、敏捷、弹性) 和协作)机器人能够执行与人类控制或当前自主地面和空中机器人相比具有卓越性能的机动。

该项目将专注于车载计算机视觉和其他车载传感器，以及机器学习和控制方面，以设计新颖的模型和算法，共同解决多机器人协同自主导航的感知-动作问题。Loianno 的 敏捷机器人和感知实验室 (ARPL) 将开发框架来关联动作、定位历史和未来运动预测，以一种可扩展到多机器人设置的方式，以便无人机或地面机器人可以在最少或完全缺席的情况下进行协调沟通以达成共同目标。

“这将提高机器人的决策时间、准确性、弹性、鲁棒性和机器人在多项任务中的协作，并将保证对多个代理和环境的可扩展性，”Loianno 说。

“因为我们使用多个代理，我们能够提高车辆或传感器故障的鲁棒性和弹性，以及对不同环境的可扩展性和适应性，同时减少整体任务完成时间，”他解释说。“以这种方式工作的自主机器人将能够高效工作，尤其是在时间敏感和危险的任务中，这些任务几乎可以定义为涉及复杂、杂乱和动态的环境：搜索和救援、安全、探索和监视任务，例子。凭借更好的敏捷性和协作性，小型机器人还将在有限的时间内完成更多任务。”

“例如，在农业等领域，协作机器人可以协调以优化运动，以最有效地覆盖田地或识别哪些植物需要水或哪些植物患病，”他继续说道。

DARPA 拨款将资助一名额外的博士后和设备，用于混合配置的空中和地面机器人组。

今年早些时候，Loianno 因有前途的年轻学者而获得了著名的 NSF 职业奖 。为期五年的 600,000 美元赠款支持他的项目“重新思考敏捷自主机器人的感知-行动范式”。