Abstracts of Papers, 89th Annual Meeting of the Virginia Academy of Science, May 25-27, 2011, University of Richmond, Richmond VA

Full abstracts of the 89th Annual Meeting of the Virginia Academy of Science, May 25-27, 2011, University of Richmond, Richmond V

Teaching Unknown Objects by Leveraging Human Gaze and Augmented Reality in Human-Robot Interaction

Roboter finden aufgrund ihrer außergewöhnlichen Arbeitsleistung, Präzision, Effizienz und Skalierbarkeit immer mehr Verwendung in den verschiedensten Anwendungsbereichen. Diese Entwicklung wurde zusätzlich begünstigt durch Fortschritte in der Künstlichen Intelligenz (KI), insbesondere im Maschinellem Lernen (ML). Mit Hilfe moderner neuronaler Netze sind Roboter in der Lage, Objekte in ihrer Umgebung zu erkennen und mit ihnen zu interagieren. Ein erhebliches Manko besteht jedoch darin, dass das Training dieser Objekterkennungsmodelle, in aller Regel mit einer zugrundeliegenden Abhängig von umfangreichen Datensätzen und der Verfügbarkeit großer Datenmengen einhergeht. Dies ist insbesondere dann problematisch, wenn der konkrete Einsatzort des Roboters und die Umgebung, einschließlich der darin befindlichen Objekte, nicht im Voraus bekannt sind. Die breite und ständig wachsende Palette von Objekten macht es dabei praktisch unmöglich, das gesamte Spektrum an existierenden Objekten allein mit bereits zuvor erstellten Datensätzen vollständig abzudecken. Das Ziel dieser Dissertation war es, einem Roboter unbekannte Objekte mit Hilfe von Human-Robot Interaction (HRI) beizubringen, um ihn von seiner Abhängigkeit von Daten sowie den Einschränkungen durch vordefinierte Szenarien zu befreien. Die Synergie von Eye Tracking und Augmented Reality (AR) ermöglichte es dem als Lehrer fungierenden Menschen, mit dem Roboter zu kommunizieren und ihn mittels des menschlichen Blickes auf Objekte hinzuweisen. Dieser holistische Ansatz ermöglichte die Konzeption eines multimodalen HRI-Systems, durch das der Roboter Objekte identifizieren und dreidimensional segmentieren konnte, obwohl sie ihm zu diesem Zeitpunkt noch unbekannt waren, um sie anschließend aus unterschiedlichen Blickwinkeln eigenständig zu inspizieren. Anhand der Klasseninformationen, die ihm der Mensch mitteilte, war der Roboter daraufhin in der Lage, die entsprechenden Objekte zu erlernen und später wiederzuerkennen. Mit dem Wissen, das dem Roboter durch diesen auf HRI basierenden Lehrvorgang beigebracht worden war, war dessen Fähigkeit Objekte zu erkennen vergleichbar mit den Fähigkeiten modernster Objektdetektoren, die auf umfangreichen Datensätzen trainiert worden waren. Dabei war der Roboter jedoch nicht auf vordefinierte Klassen beschränkt, was seine Vielseitigkeit und Anpassungsfähigkeit unter Beweis stellte. Die im Rahmen dieser Dissertation durchgeführte Forschung leistete bedeutende Beiträge an der Schnittstelle von Machine Learning (ML), AR, Eye Tracking und Robotik. Diese Erkenntnisse tragen nicht nur zum besseren Verständnis der genannten Felder bei, sondern ebnen auch den Weg für weitere interdisziplinäre Forschung. Die in dieser Dissertation enthalten wissenschaftlichen Artikel wurden auf hochrangigen Konferenzen in den Bereichen Robotik, Eye Tracking und HRI veröffentlicht.Robots are becoming increasingly popular in a wide range of environments due to their exceptional work capacity, precision, efficiency, and scalability. This development has been further encouraged by advances in Artificial Intelligence (AI), particularly Machine Learning (ML). By employing sophisticated neural networks, robots are given the ability to detect and interact with objects in their vicinity. However, a significant drawback arises from the underlying dependency on extensive datasets and the availability of substantial amounts of training data for these object detection models. This issue becomes particularly problematic when the specific deployment location of the robot and the surroundings, including the objects within it, are not known in advance. The vast and ever-expanding array of objects makes it virtually impossible to comprehensively cover the entire spectrum of existing objects using preexisting datasets alone. The goal of this dissertation was to teach a robot unknown objects in the context of Human-Robot Interaction (HRI) in order to liberate it from its data dependency, unleashing it from predefined scenarios. In this context, the combination of eye tracking and Augmented Reality (AR) created a powerful synergy that empowered the human teacher to seamlessly communicate with the robot and effortlessly point out objects by means of human gaze. This holistic approach led to the development of a multimodal HRI system that enabled the robot to identify and visually segment the Objects of Interest (OOIs) in three-dimensional space, even though they were initially unknown to it, and then examine them autonomously from different angles. Through the class information provided by the human, the robot was able to learn the objects and redetect them at a later stage. Due to the knowledge gained from this HRI based teaching process, the robot’s object detection capabilities exhibited comparable performance to state-of-the-art object detectors trained on extensive datasets, without being restricted to predefined classes, showcasing its versatility and adaptability. The research conducted within the scope of this dissertation made significant contributions at the intersection of ML, AR, eye tracking, and robotics. These findings not only enhance the understanding of these fields, but also pave the way for further interdisciplinary research. The scientific articles included in this dissertation have been published at high-impact conferences in the fields of robotics, eye tracking, and HRI

Life Sciences Program Tasks and Bibliography for FY 1996

This document includes information on all peer reviewed projects funded by the Office of Life and Microgravity Sciences and Applications, Life Sciences Division during fiscal year 1996. This document will be published annually and made available to scientists in the space life sciences field both as a hard copy and as an interactive Internet web page

MS FT-2-2 7 Orthogonal polynomials and quadrature: Theory, computation, and applications

Quadrature rules find many applications in science and engineering. Their analysis is a classical area of applied mathematics and continues to attract considerable attention. This seminar brings together speakers with expertise in a large variety of quadrature rules. It is the aim of the seminar to provide an overview of recent developments in the analysis of quadrature rules. The computation of error estimates and novel applications also are described

Generalized averaged Gaussian quadrature and applications

A simple numerical method for constructing the optimal generalized averaged Gaussian quadrature formulas will be presented. These formulas exist in many cases in which real positive GaussKronrod formulas do not exist, and can be used as an adequate alternative in order to estimate the error of a Gaussian rule. We also investigate the conditions under which the optimal averaged Gaussian quadrature formulas and their truncated variants are internal

CORPORATE SOCIAL RESPONSIBILITY IN ROMANIA

The purpose of this paper is to identify the main opportunities and limitations of corporate social responsibility (CSR). The survey was defined with the aim to involve the highest possible number of relevant CSR topics and give the issue a more wholesome perspective. It provides a basis for further comprehension and deeper analyses of specific CSR areas. The conditions determining the success of CSR in Romania have been defined in the paper on the basis of the previously cumulative knowledge as well as the results of various researches. This paper provides knowledge which may be useful in the programs promoting CSR.Corporate social responsibility, Supportive policies, Romania