隨著機器人和雲計算等領域的快速發展，如何更好地獲取和利用機器人機載傳感器以外的感知信息，使機器人能夠更加廣泛、有效地感知環境，從而為用戶提供更加優質、高效的服務，並降低感知成本，成為機器人和普適計算等領域的一個新課題。
我校可佳機器人團隊硬件組提出，將雲機器人技術與智能織物技術相結合，利用廉價的智能織物作為非機載傳感器，廣泛用於室內環境中與人活動相關的信息感知手段，從而顯著地提高機器人的環境感知能力，並具有比傳統傳感器更低廉的價格和更好的隱私保護潛能。針對海量感知信息對機器人實時規劃產生的計算障礙，提出了一種新的室內定位規劃算法，顯著地提高了規劃性能，已可滿足普通家庭或辦公環境中機器人運動規劃的響應時間和規劃精度要求。在11月8日結束的第三屆國際機器人智能技術及應用（The Third International Conference on Robot Intelligence Technology and Applications）學術大會上，報告該研究成果的論文Exponential Backoff-Sampling RRT For Smart Carpet獲得唯一的“最佳大會論文獎”（The Best Conference Paper Award），並獲頒代表大會最高榮譽的、唯一的金鑰匙獎章。論文第一作者為計算機學院博士生孫昊。
國際機器人智能技術及應用學術大會是一個以機器人智能為主題的專題學術會議，會議議題包括機器人認知智能、行為智能、社會智能、環境智能等領域。來自中國、美國、德國、日本、韓國、加拿大、新加坡、新西蘭、丹麥等17個國家和地區的100餘名正式代表參加了本屆大會。我校陳小平教授應邀作了大會的第一個全會報告（plenary talk），題為Expanding Robot Intelligence with Open Knowledge under the Context of Human-Robot Society。報告較係統地介紹了可佳機器人的研究進展，提出了雲機器人技術三條基本原理，並報告了相關的實驗結果，引起與會者的熱烈反響，並為我校和卡內基-梅隆大學共同牽頭的雲機器人平台吸引了新的加盟單位。
上述工作得到了國家自然科學基金、教育部博士點基金和我校重要方向培育基金的支持。
（188滚球网
、科研部）
