独家 | ISEF 工程获奖论文解析,机器人技术的重大突破

每周的 ISEF 获奖论文解析来了!今天小助手邀请有方导师点评 2015年获奖课题,这篇论文的获奖学生是来自美国的团队,学科:Robotics and Intelligent Machines

 ISEF 获奖课题信息 

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 摘要或概述 Abstract / Summary 

This project investigated how simple behaviors can be implemented into an interconnected decentralized swarm robotics system to generate complex emergent behaviors without using extensive coding or sensors often required by traditional centralized robotic systems. To accomplish this, an interconnected decentralized swarm robotics was designed that mimicked the phototaxic behavior of the natural decentralized system Physarum polycephalum. This behavior was first quantified by measuring the expansion of Physarum polycephalum specimens on 2% non-nutrient agar for 24 hours under varying light intensities. A quadratic equation of best fit generated from this data was used to determine the rate each module in the system should expand when exposed to different light intensities. When analyzed, it was apparent that the system not only exhibited the simple phototaxic behavior previously observed in P. polycephalum, but also displayed more complex emergent behaviors of the organism such as branching expansion at low light intensities, linear expansion at high light intensities, oscillatory movement, and the ability to overcome obstacles without the use of obstacle sensors. This shows that this interconnected decentralized swarm robotics system can accurately mimic a natural decentralized system and perform navigation tasks without complex programming, obstacles sensors and or tethers often required by centralized systems. Further development of this project could lead to a system that is capable of autonomously navigating and collecting data in hostile environments with minimal amounts of sensors and code.

 关键词 

interconnected decentralized swarm robotics;mimic;Physarum polycephalum;Robots behavior

 有方独家点评 

该课题设计了一种互连的分散群体机器人技术。该技术模仿了自然分散系统多头菌的光致免疫行为,不仅表现出在多头运动中观察到的简单光趋化行为,而且还表现出了低光照强度下的分支扩展,高光照强度下的线性扩展,振荡运动,以及无需使用障碍传感器即可克服障碍的能力。互联的分散式群体机器人系统,无需复杂的编码和传感器就可以模拟自然分散系统自主执行导航任务。该系统解决了集中式机器人系统需要的大量编码或传感器的问题,有着非常优越的发展前景。

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  2018 ISEF 获奖论文摘要整理  

( Robotics and Intelligent Machines  )

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有方 ISEF 获奖概况

  • MA Regional Fair三等奖(晋级State)

  • MA Regional Fair二等奖(晋级State)

  • MI Regional Fair 一等奖(直接晋级ISEF总决赛)

  • MI Regional Fair 三等奖(晋级State)

  • State Fair Top6(晋级ISEF总决赛)

  • 电气与电子工程师协会 (IEEE) 专项奖

  • 美国统计学会 (American Statistics Association) 专项奖

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有方2020 ISEF 指导方案

适合学生

  • 有志于申请美国 Top30 大学和其他国家顶尖大学的9–12年级学生;

  • 对科研感兴趣,愿意投入时间做学术研究的学生;

  • 我们会提供学术知识培训帮助学生在自己感兴趣的领域中继续深入。

研究成果

  • 保证未晋级学生的科研论文在英文期刊中发表,并以学生为第一作者。(如果学生组队参加,需要学生自行确定作者顺序)

  • 保证全部完成课程和论文写作的学生能够获得带教导师的推荐信。

  • 为学生提供最有机会获奖的指导方案,但是由于ISEF晋级比例很低,获奖难度极高的特点,学生依然存在不能晋级的可能

▍项目流程

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 往期学生课题案例

1

课题名称

通过研究鞭毛结构来治疗人类相关疾病

2

导师介绍

导师:加州大学洛杉矶分校 ( UCLA )

  • 博士就读于UCLA分子生物学专业。

  • 本科期间获得全额奖学金资助参加多次国际学术交流项目。

  • 参与大学生创新实验项目获得国家级,大学生挑战杯项目国家级等多项科研项目;

  • 目前已经在Nature communication等顶级杂志上发表多篇学术论文,有着丰富的海外留学经验以及科研经验;

  • 被UCLA选中担任experienced TA和TA的instructor来指导其他的研究生如何进行本科生和研究生的教学,有着丰富的教学和指导经验

3

教学大纲

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4

详细课程反馈

在教学过程中,每节课都有详细的课堂以及作业反馈。还有助教老师全程监督与辅导,使学习高效,学到更多知识。

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