介绍了一种智能的试错算法，使机器人能够在受损后在不到两分钟内适应受损，并没有要求自诊断或预先指定应急计划。该算法可用于治疗五种不同方式的受损以及14种不同关节损伤的机械臂，能够让机器人更加稳健、高效和自主，同时也启示了使用自我适应原则的动物。

Jul, 2014

为了开发一款对于盲人或视觉受损人士真正有益的机器导盲系统，我们进行了定性研究，并考虑了导盲犬处理者和导盲犬作为导航团队的因素，建立了具有首选特性（例如速度和方向控制）的机器导盲犬的合作室内导航方案。我们通过在室内环境中测试盲人模拟行走，并展示类似导盲犬的避障行为，评估了我们的综合机器人系统。

Oct, 2022

本文研究了在景观设计和人工智能的交叉点上培育野性的想法，提出了当代景观实践应该通过当代环境人文学、科学技术研究、生态学和景观建筑的思想和关注点来探索培育新形式的野外场所的景观策略，并探讨了用智能机器构建野外场所的框架。

May, 2023

通过新生儿体验的图灵测试实验方法，该研究发现虽然基于深度强化学习代理及其内在动机的机器可以自发发展类似于新生小鸡的视觉引导行为，但在物体识别任务上，机器仍远远不能达到类似新生宝宝的表现水平。

Jun, 2023

本研究论文通过利用大型语言模型构建了一个名为RoboTool的系统，通过接受自然语言指令并输出可执行的机器人控制代码，实现了机器人在包含隐含物理约束和长期规划的任务中的创造性使用工具的能力。通过广泛的实验验证，RoboTool在处理否则无法完成的任务方面表现出了熟练的水平，从而扩展了机器人系统的能力。

Oct, 2023

人工智能伦理和工程领域尚未充分认识到大型语言模型（LLMs）对动物将产生巨大影响，而本研究构建了一个评估系统来评估LLM对动物利益的考虑度，并指出模型的结果可以通过更完善和验证的系统得到改善和缓解，为将动物伦理纳入人工智能提供了一种可能的方法。

Mar, 2024

这篇论文总结了一个用例，介绍了一种专门用于指导视觉障碍人士在复杂环境中（如智能路口）的机器狗。我们利用数据共享和协作，使机器狗与其他在同一环境中运行的自主系统进行协作决策，共同决策是否安全过马路，以进一步引导人类。我们提出了一个自主系统的系统架构，通过一个协作决策层的分离，实现集体决策过程，其中与机器狗的决策相关的环境数据以及其他系统和环境可靠性的证据被共享。

Mar, 2024

本文主要研究内容是关于农田植物保护的关键任务，集中讨论一个农业的现代挑战：如何将生态考虑融入像BonBot这样的精准除草机器人的操作策略。通过在波恩大学Klein-Altendorf校区的实际表现，本文介绍了除草管理算法的最新进展以及BonBot在实际场景中的表现。同时，本文首次展示了精准除草机器人如何在具有生物多样性关注的除草情境中运作。以甜菜田为实验场地，本文进行了全面的除草实验，涵盖了仅有杂草和混合作物-杂草的情况，并引入了与精准除草兼容的新数据集。实地实验结果显示，我们的除草方法能够处理各种杂草分布，并且仅有11.66%的损失归因于干预规划，14.7%的损失归因于视觉系统限制，强调了视觉系统需要改进的地方。

May, 2024

本研究针对机器人模型需在每个新环境中进行微调的问题，提出了一种新的“机器人效用模型”（RUM）框架。该框架允许机器人政策在未进行微调的情况下，直接普遍化到新环境中，且在新环境中与未见物体的互动成功率平均达90%。

Sep, 2024

本研究解决了目前关于机器人狗在施工现场应用的研究不足问题。通过比较不同型号的机器人狗的规格和现场要求，本文提出了一种新颖的评估路径，并通过实地实验验证其在施工监测中的有效性。研究表明，机器人狗在监测复杂施工环境中具有潜在的价值，尤其随着技术进步其局限性将得到缓解。

Sep, 2024