GAMES Webinar 2024 – 355期(智能制造中的人机协作与自动化规划) | 黄一江(苏黎世联邦理工)，郑湃(香港理工大学)
【GAMES Webinar 2024-356期】(CAX专题-智能制造中的人机协作与自动化规划)
报告嘉宾：黄一江(苏黎世联邦理工)
报告时间：2025年1月2号星期四晚上8:00-8:40（北京时间）
报告题目：Computational Planning for Intelligent Construction Robots
报告摘要：
Capable assembly robots hold the potential to improve productivity, worker safety, and change the economics of building materially efficient structures. However, despite almost four decades of progress, most assembly robots today are still programmed semi-manually, driven by traditional manufacturing automation principles. Automated planning is a promising approach to computationally bypass this tedious manual work and arrive at a more efficient plan. However, its usage is limited because of a domain knowledge gap and challenges in composing scattered tools to address diverse construction demands and constraints. In this talk, I will present our work on automated planning approaches to automatically program robot builders and assign resources. We demonstrate they enhance design-build flexibility by (1) enabling robotic assembly of arbitrary design inputs with a novel search algorithm that computes sequence and robot motions simultaneously; (2) reducing wasted programming efforts for new robot fabrication processes with an automatic process-to-motion compiler and solver; (3) allowing design responsive to upcycled material inventory with optimal matching.
讲者简介：
黄一江，苏黎世联邦理工博士后，分别于2022年在麻省理工学院获得建筑工程博士学位、于2016年在中国科学技术大学获得应用数学学士学位。研究领域为机器人制造和计算机辅助设计，研究方向为机器人任务与路径规划、自动规划在建筑工程中的应用。
讲者主页：https://yijiangh.github.io/
报告嘉宾：郑湃(香港理工大学)
报告时间：2025年1月2号星期四晚上8:40-9:20（北京时间）
报告题目：A Vision-language Model Enabled Human-Robot Collaborative Manufacturing System ——一种视觉语言模型赋能的人机协作制造系统
报告摘要：
人机协作(HRC)已被认为是制造业实现大规模定制化的有效途径，它利用了人类创造力和机器人精度来实现高效协同作业。目前，已知的方法严重依赖于视觉感知来理解HRC环境。然而，人机交流中固有的模糊性不能仅仅依靠视觉线索消除。随着近年来大型语言模型（LLM）的迅速普及，将语言数据作为一种补充信息源的考虑越来越受到研究人员的关注。然而这一大模型的应用，特别是在智能制造中的人机协作活动中，仍未得到充分的探索。为了解决这个问题，本报告拟介绍一种视觉语言模型赋能的HRC方法以实现：1）协同任务规划和操作，2）移动机器人的导航和操作。相关一系列的验证工作在“香港理工大学–莱茵科斯特”智能制造联合实验室完成，证明了所提出方法的有效性。讲者希望这项工作能够激发更多学者与业界人员的开放讨论和深入研发，并拥抱视觉语言大模型在未来制造业中的广阔前景。
讲者简介：
郑湃博士，香港理工大学长聘副教授、博士生导师，国家优秀青年基金获得者、黄铁城【智能机器人】青年学者席，香港理工大学人机共融设计与制造平台实验室主任，工业人工智能与数字化服务团队（RAIDS）负责人。主要研究兴趣包括：人机协作制造系统、智能产品服务系统、工业人工智能。荣获2024 SME杰出青年制造工程师奖，2023香港理工大学青年创新研究者奖，2022年百度AI华人青年学者榜单(AI+X)全球50强等。累计发表SCI一区论文100余篇，WoS被引6000余次。IEEE/CMES高级会员，SME/ASME会员，CIRP通讯会员，任中国机械工程学会工业大数据与智能系统专委会委员、副总干事（2022 –），北美制造工程协会科学委员会委员（2022 –），国际电气与电子工程协会数字化制造与人本自动化专委会共同主席（2025 –），SME Journal of Manufacturing Systems, IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, Journal of Intelligent Manufacturing和Journal of Cleaner Production期刊副主编等。
讲者主页：https://www.polyu.edu.hk/ise/people/academic-staff/pai-zheng/
主持人简介：
方国鑫博士现任香港中文大学机械与自动化工程学系助理教授。他于2022年在荷兰代尔夫特理工大学获得设计工程博士学位，此前于2016年在北京理工大学获得机械工程学士学位。在加入香港中文大学之前，方博士曾在英国曼彻斯特大学担任数字制造方向的博士后研究员。方博士的研究重点是开发计算技术以推进制造和机器人系统的发展。他在数字制造、计算设计和机器人学领域的期刊（包括IEEE T-RO, ACM T-OG (SIGGRAPH), Additive Manufacturing, IEEE/ASME T-MECH等）发表了20多篇研究论文。方博士的研究成果获得2022年SIGGRAPH-Asia会议最佳论文奖和2023年ASME IDETC-CIE会议最佳论文奖。他是ASME/IEEE/ACM-SIGGRAPH 会员，同时担任SPM和ASME-CIE的委员会成员。
主持人主页：https://guoxinfang.github.io/
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观看直播的链接：https://live.bilibili.com/h5/24617282
