“机器人找光亮”教学反思
机器人伙伴课时：一课时目标：1、让学生能充分发挥自己的想象力，机器人伙伴用画面表现“机器人伙伴”。2、鼓励学生若是做到不仅形象奇特，机器人伙伴而且整个作品的气氛也很奇异，就更好了。...
简易机器人的基本动作与发声一、教学内容分析：通用技术选修模块“简易机器人制作”第三章第五节《简易机器人的基本动作与发声》（地质版）主要在学生掌握了机器人基本运动原理后，开始学习如何使用电机运动语句和电机停止语句实现对机器人的运动控制。...
智能机器人会给人类带来什么？现在的机器人还没有任何“动机”，但是将来的那些比人还聪明的机器人就不同了。到那时候，科学作家艾萨克阿西莫夫于1950年在其著作《我，机器人》中提出的著名的为我们后来人奉为圭臬的机器人三定律就可能会过时了。...
教育随笔：机器人摔倒之后由于每个孩子进餐速度不同，早餐后，我们班进餐快的孩子就会自行在游戏区玩起自己喜欢的游戏。今天也不例外。就在我路过建构区时，班上一个孩子小锦挡住我的去路，异常兴奋地告诉我：“老师老师，你快来看，我拼的机器人。...
技术趋势关注：机器人技术20世纪50年代，为代替人工从事单调、重复的体力劳动或危险的工作，提高产品质量，工业机器人应运而生。从那以后，机器人作为生产自动化的典型代表，在制造业领域获得了巨大成功。...
机器人初步教案机器人是20世纪人类最伟大的发明之一。今天全世界有几十万台各种类型的机器人在默默无闻地为我们工作。太空机器人、水下机器人、仿人形机器人、农业机器人、服务机器人、医疗机器人、军用机器人、娱乐机器人等各种用途的机器人组成了机器...
人美版第五册教案第8课机器人人美版第五册教案第8课机器人教学目标：了解机器人的相关知识，学习表现机器人的多种方法。启发学生对科学技术发展的关注，激发学生热爱科学的热情，培养学生的创造精神。...
技术趋势关注：机器人技术20世纪50年代，为代替人工从事单调、重复的体力劳动或危险的工作，提高产品质量，工业机器人应运而生。从那以后，机器人作为生产自动化的典型代表，在制造业领域获得了巨大成功。...
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1-1-1认识简易机器人1一、模块设置的目的简易机器人制作是一个基于计算机技术的学习平台，将机械、电子、控制等技术与信息技术的应用有机组合的课程模块，是在技术与设计1、技术与设计2必修模块学习之后的选修模块，也是一个充分体现技术世界的奥妙与神奇，实...
1-1-2认识简易机器人2人、机器、机器人之间的区别与联系机器人的动作机构具有类似于人或其他生物体的某些器官（肢体、感官等）的功能；机器人具有通用性，工作种类多样，动作程序灵活多变；机器人具有不同程度的智能性，如记忆、感知、推理、决策、学习等...
机器人的定义是什么？在科技界，科学家会给每一个科技术语一个明确的定义，机器人问世已有几十年，但对机器人的定义仍然仁者见仁，智者见智，没有一个统一的意见。原因之一是机器人还在发展，新的机型，新的功能不断涌现。...
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能干的机器人（区域）目标：1、通过演示、模仿机器人动作，体会四肢弯曲、伸展、倾斜来表现机器人的简单动作。2、启发幼儿大胆想象创作。准备：机器人玩具2个，纸、笔过程：1、出示机器人提问：这是什么？你怎么知道它是机器人？（了解机器人头、身体、四肢...
信息技术教学反思让机器人通过一段只有一个人的视频来模仿学习
人类和动物在学习新行为时，大部分只需要观察一次就能学会，然而想让机器人学习就没那么容易了。随着计算机视觉的发展，目前的技术能让机器人依靠人体姿势检测系统，模仿人类的动作进行学习。不过每次都需要人类“做示范”未免有些麻烦，本篇论文的研究人员们想出了新方法：让机器人通过一段只有一个人的视频来模仿学习。
此前的研究表明，机器人能通过观察示范学习一系列复杂的技能，例如倒水、打乒乓球、打开抽屉等。然而，机器人模仿最有效的方法与人类学习有很大的不同：机器人通常需要接到具体的动作示范或遥控操作，人类只需看别人做一遍就能了解。另外，人类还能根据环境变化改变策略，适应新情况。所以，我们怎样能让机器人像人类一样，通过观察第三方示范进行学习？
从原始视频中获得技能存在两大挑战。首先，人类演示者和机器人的外观及形态的差异会带来系统性的域转移（domainshift），即对应问题（correspondenceproblem）。其次，从原始视觉输入中学习通常需要大量数据，深度学习视觉系统一般要使用数十万至数百万的图像。而在本文中，我们展示了通过基于元学习的单一方法解决这两个挑战。
前期准备
该方法建立在之前的工作成果或者元学习的基础上，我们将对模型元学习算法进行扩展，它能够处理提供的数据（即人类演示）和评估设置（即机器人动作）之间的域转移。
元学习算法能快速有效地学习新任务，一般来说，元学习可以看作是发现任务之间存在的结构的功能。当模型从元测试集中提出新任务时，模型可以使用已知结构快速学习。算法（MAML）通过对深度网络的初始参数设置进行优化来实现这一点。在元训练之后，根据新任务的数据对学习参数进行微调。
模仿人类
在这一部分，我们将说明机器人一次性模仿人类学习的问题，并介绍我们的试验方法。从含有人类的视频中进行学习可以看做是一个推理问题，其目标是推断机器人的策略参数，它能将先验知识与少量证据结合来完成任务。为了从只有一个人的视频中有效学习，我们需要包含着对世界有着丰富视觉和物体理解的先验知识。
而试验方法包括两个阶段，在元训练阶段，我们需要利用人类和机器人的动作数据获取先验知识，然后通过快速学习模仿动作。这一方法的关键部分在于，它可以迁移到其他元学习算法中去。如MAML算法一样，我们将学习一系列初始参数，在经历过几次梯度下降后，模型还能有效地完成新任务。最终用于元目标的算法可以总结为：
在元训练阶段之后，学习到的先验知识将用于第二阶段。当机器人模仿人类的新动作时，必须将先验知识与新的人类示范动作结合，来推断解决新任务的策略参数。算法总结为：
时序适应目标学习
为了从人的视频中学习，我们需要一个适应目标，可以有效地捕捉视频中的相关信息，比如人的意图和与任务有关的对象。由于时序卷积在处理时序和数据序列时是有用的，所以我们选择用一个卷积网络表示适应目标。效果如图所示：
网络架构
如图所示，网络架构是一个卷积神经网络，将RGB图像映射到动作分布。卷积网络从几个卷积层开始，然后被输送到通道空间的argmax中，为每个通道提取二维特征点f。接着我们将这些特征点与机器人结构连接在一起，该结构包括夹具上的3个非轴对齐的点。然后，我们将连接的特征点和机器人姿态传递给多个完全连接层。
实验过程
我们的实验主要想解决三个问题：
我们的方法能否有效地学习先验知识，让机器人能够通过仅有一人的视频学习操作新物体？
我们的方法能否从新的角度让机器人模仿人类动作？
我们所提出的方法与元学习方法以及其他方法有何不同？
为了进一步了解我们的方法以及其实用性，我们还要另外评估：
时序适应目标有多重要？
我们的方法能否用于多个机器人平台，以及用于动作或遥控示范的元训练？
为了进行评估，我们在7轴的PR2机械臂和Sawyer机器人上进行实验。
PR2实验过程
首先是用机械臂PR2进行物体的放置、前推、捡拾等动作的测试，具体过程如图：
从左至右分别是：物体放置、推动以及捡拾-放下动作。上面一排是人类示范
整个过程的装置情况是这样的：
用于拍摄的是一台智能手机，从中看到的情况是这样的：
最后，PR2一次学习的评估情况展示在下表中，可以看到成功率大大高于之前的方法：
另外，研究人员还统计了PR2在做“推动”时发生的错误：
Sawyer实验过程
实验的另一个目标是我们的方法能否应用于别的平台上，于是我们选择了7个自由度的Sawyer进行验证。不同与PR2实验，动作空间将是末端执行器的单个指令姿态，我们将使用均方误差作为外部的元目标。
最终，在使用时序适应目标的实验中，成功率比没有使用的提高了14%，证明了从视频中学习时融合时间信息的重要性。
实验的局限性
虽然我们的工作成果能让机器人从视频中一次性学习操作新的物体，但是目前的实验还没有证明模型能够一次性学习全新动作。希望未来有更多的数据和更高性能的模型能实现这一目标。