Open Arms 是一个开源的、类似于真实人类手臂的机器人手臂平台，该平台拥有 28 个自由度，旨在扩展类人机器人的抓握和操作能力，同时满足成本较低的假肢需求。

May, 2022

我们提出了一种基于深度学习的外语学习平台 FreeTalky，它采用人形机器人 NAO 和各种深度学习模型，为那些对外语感到焦虑的人提供帮助。该系统采用基于人物角色的对话系统，为用户提供有趣和一致的多回合对话，并通过语法纠错系统促进用户的语法能力提高。此外，我们通过人类评估验证了 FreeTalky 是否能够通过用 NAO 机器人替代真人交流来缓解异国语言恐惧症。

Dec, 2021

本研究探讨如何构建社交智能机器人以协助人们在家中。特别关注在线目标推断方面的辅助，在这种情况下，机器人必须同时推断人类的目标及如何帮助他们实现这些目标。我们的 NOPA 方法解决了自适应性和规模性方面的挑战，该方法融合了神经元目标提案和反向规划，以及粒子滤波，以在不确定性条件下实现鲁棒推断。我们将 NOPA 与多个基线在新的 “在线观看和协助” 挑战中进行比较，实验表明，我们的辅助智能体能够稳健地更新其目标推断并适应不断变化的不确定性水平。

Jan, 2023

介绍 Social Assistive Robotics for Autistic Children 项目，旨在使用机器人治疗自闭症。测试自闭症儿童与社交机器人 NAO 的互动，并根据儿童的情绪和特点调整机器人的行为。

Sep, 2022

本研究介绍了一个基于 Robot Operating System (ROS) 和 Gazebo simulator 的 OpenAI Gym 扩展版本，讨论了所提出的软件架构和使用 Q-Learning 和 Sarsa 两种强化学习算法所获得的结果，并提供了一个基准系统，用于在相同的虚拟条件下比较不同的技术和算法。

Aug, 2016

介绍了 Arena-Rosnav 2.0 平台，它是 Arena-Bench 和 Arena-Rosnav 的一个扩展，通过增加测评功能的 APIs，集成了更多更真实的仿真和行人行为，它经过了成功的用户研究和可行性测试。

Feb, 2023

该研究提出了一个框架，用于在现实世界中建立交互式、实时的、自然语言指导的机器人，并开源相关资产 (数据集、环境、基准和策略)。

Oct, 2022

通过将人类的反应融入机器人中，可以显著提高机器人在人类中的可接受度和社交性。本研究探索了社交机器人中较少研究的部分，设计了一个多模态系统，通过感知环境并在突然出现大声音时展示人类自然恐惧反应，最终定位引起恐惧的声音来源。通过整合运动生成、声音检测和图像识别等模块，该研究在 NAO 机器人上实现了恐惧模块，并通过问卷调查对其性能进行了评估。该初步探索性研究提供了一个新的社交机器人视角，并可作为在机器人中建模人类内在行为和情感的起点。

Dec, 2023

探讨了非公理推理系统（NARS）作为强化学习（RL）替代品的潜力，并进行了性能对比分析，结果表明 NARS 在不同难度环境中表现竞争力尤其是在非确定性环境中。

Mar, 2023

本文提出了一种基于语法的自然语言机器人编程框架，特别用于拾取和放置任务，其方法使用自定义的动作词词典来存储共享意义的单词，通过增加更多的动作词从词汇数据库，轻松扩展词汇量。本文通过模拟和现实世界的实验验证了我们的自然语言机器人编程（NLRP）框架，使用配备了校准相机和麦克风的 Franka Panda 机器人手臂，并将参与者要求使用口头命令完成拾取和放置任务，该任务经由 Google 的语音转文本 API 转换为文本并通过 NLRP 框架处理，以获取机器人的联合空间轨迹，该方法具有高的系统可用性得分，可以轻松扩展字典而不依赖于转移学习或大型数据集，未来我们计划通过综合用户研究比较所述框架与不同人类辅助拾取和放置任务的方法

Apr, 2023