Од Биллард - Aude Billard

Од Дж. Биллард (род. 6 августа 1971 г.)[1] это Швейцарский физик и пионер в области машинного обучения и взаимодействия человека с роботом.[2] В качестве профессора инженерной школы Швейцарский федеральный технологический институт в Лозанне (EPFL ), Исследование Билларда сосредоточено на применении машинного обучения для поддержки обучения роботов с помощью руководства человека. Работа Билларда о взаимодействии человека и робота неоднократно получала признание Институт инженеров по электротехнике и электронике (IEEE), и в настоящее время она занимает руководящую должность в исполнительном комитете Общество робототехники и автоматизации IEEE (РАН) в качестве вице-президента по публикационной деятельности.[3]

Од Джемма Биллард
200903 EPFL Aude Billard Portrait.jpg
Портрет Од Бильярд
Родившийся1971 (48–49 лет)
Лозанна, Швейцария
НациональностьШвейцарский
Альма-матерБ.С. и М.С. École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL), М.С. и к.т.н. Эдинбургский университет
ИзвестенПрименение машинного обучения к робототехнике для улучшения обучения и выполнения задач
НаградыВ 2016 г. назначен членом SATW, Швейцарской академии инженерных наук, в 2016 г. назначен в номинации «Выдающиеся женщины в академической сфере» SNSF, Премия King-Sun Fu за лучшие транзакции в 2015 г., IEEE & Robotics and Automation Society, 2003 г. Выдающийся молодой человек в науке и инновациях, младший Торговая палата, 2002 SNF Professeur Boursier, награда за карьеру Швейцарского национального научного фонда, грант на инновационное обучение 2001 г. - Intel Corporation, стипендия фонда Medicus 1999 г., стипендия 1996-97 гг., Национальный научный фонд Швейцарии
Научная карьера
ПоляМашинное обучение, робототехника, физика
УчрежденияÉcole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL)
Интернет сайтhttp://lasa.epfl.ch/

ранняя жизнь и образование

Биллард родился в Лозанна, Швейцария 6 августа 1971 г.[4] Она осталась в Швейцария и получил степень бакалавра физики в Швейцарский федеральный технологический институт в Лозанне (EPFL ).[4] После выпуска в 1994 году Биллард остался в EPFL еще на один год, чтобы получить степень магистра физики.[4] Во время работы в EPFL она специализировалась на физике элементарных частиц и проводила исследования в Европейский центр ядерных исследований (ЦЕРН).[4]

После получения степени в EPFL, Биллард продолжил образование в Эдинбургский университет в отделе искусственного интеллекта.[4] Биллард сначала получила степень магистра наук в 1996 году, на этот раз в области систем, основанных на знаниях, а затем продолжила обучение в Эдинбургском университете, получив докторскую степень в области искусственного интеллекта.[4]

Биллард защитила докторскую диссертацию в 1998 году, а затем вернулась в Швейцария продолжить обучение в докторантуре EPFL и Швейцарская лаборатория искусственного интеллекта (IDSIA или Instituto Dalle Molle di Syudi sull’Intelligenza Artificiale) до 1999 года.[4]

Имитационное обучение в социальных роботах

Во время учебы в магистратуре Эдинбургского университета Билард сосредоточилась на том, чтобы научиться строить Системы, основанные на знаниях, по сути, компьютерные программы, которые построены на фундаментальных основах, концепциях и логических утверждениях из реального мира, но обладают способностью делать выводы и получать новые знания с помощью систем рассуждений.[4] Магистерская диссертация Билларда под названием «Алло Казам, ты следуешь за мной? или «Обучение разговору с помощью имитации для социальных роботов», посвященный цели создания системы, которая могла бы развивать коммуникативные способности.[5] Она разработала систему, способную изучать простой синтаксический язык, и использовала двух мобильных и автономных роботов, выступающих в роли учителя и ученика, для реализации архитектуры.[5] Делая упор на простоту и обобщаемость, Биллард смог гарантировать, что для успеха архитектуры на практике не требуются ни особенности среды, ни конкретный робот-агент.[5]

Во время своей дипломной работы Биллард продолжала использовать ситуацию учитель-ученик как среду для разработки роботов со способностями к социальному общению.[6] Биллард проверила свою новую архитектуру обучения и обнаружила, что обучение через имитацию может быть достигнуто с помощью простых вычислений и системы фотодетектирования между учителем и учеником для передачи информации о движении.[6] Однако Биллард упомянула в своей диссертации, что возможности обучения все еще ограничены, когда единственным средством обучения является имитация.[6] Биллард предположил, что социальное обучение можно улучшить с помощью более сложных когнитивных механизмов, которые позволяют роботу связывать один результат с последующим событием, а не с одновременными сенсорными ощущениями.[6]

Динамический - Рекуррентный - Ассоциативный - Память - Архитектура

В дипломной работе Билларда она описала свою работу по внедрению имитационного обучения в автономных роботах посредством применения своей инновационной модели коннекционизма, разработанной для обучения роботов, под названием DRAMA (Dynamical - Recurrent - Associative - Memory - Architecture).[7] Для разработки DRAMA Биллард использовал антиобъективистскую основу, проводя различие между когнитивными и поведенческими навыками.[7] Эта структура гарантирует, что поведение одного робота учитывает его предыдущие взаимодействия, поскольку поведение выполняется в соответствии с социальной средой, в которой существует робот. Фреймворк также учитывает внутреннее состояние робота, по сути, вычисления, отражающие собственные действия робота.[7] Она использует эту модель в различных сценариях, в которых человек или робот является инструктором, обучающим робота-ученика построению символических представлений мира, изучению синтетического протоязыка или выполнению определенных имитационных движений.[7]

Во время ее краткой постдокторской работы еще в EPFL Биллард предлагает теоретическую основу для понимания систем связи с несколькими роботами.[8] Она вероятностно смоделировала систему с несколькими роботами и обнаружила, что ее модель может точно предсказать способность системы обрабатывать динамическую информацию об окружающей среде и применять ее для коммуникации и обучения задачам среди других роботов.[7]

Карьера и исследования

В 1999 году Биллард был назначен научным сотрудником отдела компьютерных наук в Университет Южной Калифорнии.[1] В следующем году она была повышена до доцента-исследователя, и занимала это звание до 2002 года.[1] Затем она была назначена адъюнкт-профессором в USC а также доцент инженерной школы EPFL.[1] Сохраняя свою должность адъюнкт-профессора в USC, Биллард постоянно продвигалась по службе в EPFL. В 2005 году Биллард была повышена до адъюнкт-профессора со сроком пребывания в должности, а затем в 2013 году она стала профессором инженерной школы EPFL.[1] Ее исследования и лабораторная работа были сосредоточены на использовании машинного обучения для управления и проектирования роботизированных систем, предназначенных для взаимодействия с людьми.[2] Ее лаборатория в EPFL называется Лаборатория алгоритмов и систем обучения (LASA), которая была основана в 2006 году и широко известна тем, что обучает роботов выполнять навыки с уровнем ловкости человека.[2] Основными аспектами исследований, которые в настоящее время изучает ее лаборатория, являются: взаимодействие человека и робота, машинное обучение с приложениями к робототехнике, быстрое адаптивное управление, ловкие манипуляции и хватание, а также вычислительная нейробиология и когнитивное моделирование.[9] Все их исследования направлены на разработку роботизированных систем, способных адаптироваться к быстрым изменениям, гуманистически взаимодействовать с людьми и другими роботами и учиться у учителей, а также на основе предыдущего опыта.[9]

Биллард является активным членом как местного, так и международного исследовательского сообщества, частью которого она является. Бильярд - избранный президент Ассамблеи преподавателей EPFL, избран президентом Совета преподавателей EPFL, член Швейцарского совета по науке и технологиям, Швейцарской академии инженерных наук,[10] Сотрудник факультета информатики Университета Хартфордшира, старший редактор IEEE Сделки в робототехнике, член консультативного совета Ecole des Mines & Telecommunication в Париже и помощник редактора журнала Международный журнал социальной робототехники.[1]

Ее лидерство в IEEE является давним, поскольку она была избранным членом административного комитета Общества робототехники и автоматизации IEEE в течение двух сроков, с 2006 по 2011 год, и в настоящее время является председателем Технического комитета Общества робототехники и автоматизации IEEE по гуманоидам. Робототехника.[2] С 2013 по 2014 год она работала младшим редактором журнала IEEE Transactions in Robotics, а в 2015 году была председателем отраслевого форума комитета IEEE Robotics and Automation Society.[2]

Улучшения имитационного обучения в социальных роботах

В 2001 году Биллард предложил биологически правдоподобную модель имитации человека и обсудил ее применимость в обучении роботов.[11] Модель смогла изучить основные особенности траектории руки в задаче имитации броска / ловли, смогла обобщить различные демонстрации, смогла обучиться в режиме онлайн, а ее движения были устойчивы к возмущениям.[11] Биллард продолжал исследовать более биологически вдохновленные коннекционистские архитектуры, с помощью которых можно было бы обучать роботов изучать сложные движения рук путем имитации.[12] Она основала свои искусственные нейронные сети на таких областях мозга, как зрительная и моторная кора, а также включила область принятия решений. Это позволило модели Билларда подражать учителю так же хорошо, как человеческий субъект мог бы имитировать ту же задачу.[13] Биллард продолжает основывать свои вычислительные подходы на биологических системах и начала исследовать, как реализация нейромодуляторных механизмов в нейронных сетях производит настраиваемую генерацию паттернов, как это происходит в человеческом мозге.[14] Далее Биллард и ее коллеги начали внедрять нейробиологические концепции, такие как гомеостатическая пластичность, Хеббийское обучение с подкреплением, и гормональная обратная связь в их нейронных сетях, чтобы снова обеспечить адаптивность и гибкость, подобные тем, которые существуют в человеческом мозге.[15]

В 2006 году Биллард начал добавлять социальные сигналы к взаимодействиям между роботами-гуманоидами, чтобы улучшить способность гуманоидов переключаться между этапами обучения и воспроизводства в рамках имитации.[16] Она обнаружила, что внедрение системы распознавания жестов и использование датчиков движения, а также скрытой марковской модели для извлечения основных компонентов социальных сигналов приводит к более реалистичному поведению в задаче социального обучения.[17]

Моделирование быстрого адаптивного управления и ловкости для приобретения навыков у роботов

Используя модели роботов, вдохновленные биологией, Биллард смог улучшить способность роботов изучать точные и сложные двигательные навыки.[18] С 2008 года Биллард подчеркивал силу динамические системы в управлении точными движениями роботов и обобщении этих движений в различных контекстах.[19][20] Биллард и ее команда использовали гольф в качестве задачи, чтобы изучить способность робота изучать сложные движения и адаптироваться к изменениям положения, скорости и местоположения цели.[20] Когда они позволили роботу научиться на неудачных попытках вставить мяч в лунку, точно так же, как человек научился бы на неудаче, робот начал работать лучше, поскольку он получил информацию о точных моделях скорости и ориентации как от успешных, так и неудачные попытки потопить пут.[20][21] Вскоре после того, как Биллард опубликовала эти удивительные результаты о способности роботов к обучению моторики, она показала, что может также научить роботов ловить объекты в полете.[22][23] Видео их робота, ловящего объекты в полете, было просмотрено миллионы раз на YouTube, и их публикация в IEEE была самым часто загружаемым документом в журнале.[24]

В 2015 году Биллард и ее коллеги использовали электромиографический Запись ЭМГ для расшифровки намерений схватывания на ранних этапах схватывания, поскольку эти этапы важны для ранней оценки окончательного положения руки и создания плавных жестов.[25] С 90% точностью они смогли расшифровать три типичных захвата, что обеспечивает новый и эффективный подход к координации движений руки испытуемого с помощью руки робота для создания естественного рисунка движений.[25]

В 2016 году Биллард и ее ученики получили несколько наград за свою работу «Скоординированное планирование движения несколькими руками: достижение движущихся объектов в условиях неопределенности». [26] В этой работе Биллард и ее ученики предложили закон управления динамическими системами на основе виртуальных объектов, который может генерировать автономные и синхронизированные движения для многорукой роботизированной системы. Они смогли проверить свой подход с помощью роботизированной системы с двумя руками и обнаружили, что она способна адаптировать и координировать движение каждой руки, чтобы ловить летающие объекты на высоких скоростях и с неопределенностью траектории.[27]

Биллард и ее команда также внедрили иерархические системы знаний, позволяющие роботам изучать как высокоуровневые сложные планы задач, так и движения нижнего уровня после демонстраций.[28] Их работа в 2016 году показала, что, объединив вариант скрытой модели Маркова с алгоритмом, который выводит вероятности перехода, они смогли изучить как низкоуровневые двигательные паттерны во время определенного поведения, так и вероятность перехода к следующему поведению в последовательность.[28] Биллард и ее коллеги улучшили роботизированное обучение последовательностей задач, опубликовав свои методы в Proceedings of Machine Learning Research в 2017 году.[29] Они объединили линейные системы с изменяющимися параметрами, чтобы позволить изучение последовательностей задач, со скрытыми марковскими моделями, чтобы изучить сложные политики управления каждой подцелью / подзадачей, и смогли проверить свой подход с помощью двух различных демонстраций с участием человека.[29]

Динамический системный подход к физическому взаимодействию человека и робота

В 2018 году Биллард и ее коллеги разработали метод, позволяющий научить роботов изменять свои задачи на основе физического взаимодействия и вмешательства человека.[30] Обновив параметры своей динамической системы, чтобы учесть желаемую траекторию по сравнению с траекторией человеческого вмешательства, они смогли проверить свой подход в реальных экспериментах, в которых роботы успешно научились регулировать свои движения в зависимости от взаимодействия с людьми.[31]

Награды и отличия

  • (2017) Продвинутый грант Европейского исследовательского совета для приобретения навыков у людей и роботов[32]
  • (2016) Назначен членом SATW Швейцарской академии инженерных наук.[1]
  • (2016) Номинация на звание выдающихся женщин в академической сфере, SNSF, AcademiaNet[1]
  • (2016) Премия за лучшую студенческую работу, RSS[33]
  • (2015) Премия King-Sun Fu Best Transactions Paper Award, IEEE & Robotics and Automation Society[1]
  • (2013) Награда за лучший рецензент Общества робототехники и автоматизации IEEE[1]
  • (2012) Премия за лучшую работу по когнитивной робототехнике, Int. Конф. по робототехнике и автоматизации (ICRA)[1]
  • (2011) Премия JTSC за лучшую работу в области новых технологий, IEEE Int. Конф. Интеллектуальные и робототехнические системы (IROS)[1]
  • (2011) Номинация на премию за лучшую работу, Симпозиум по нейронной обработке информации[1]
  • (2007) Номинирован на премию «Лучшая бумага», IEEE Int. Конф. о роботах-гуманоидах[1]
  • (2004) Премия за лучшую работу, семинар по универсальному доступу и вспомогательным технологиям (CWUATT)[1]
  • (2003) «Выдающийся молодой человек в области науки и инноваций», Молодежная торговая палата, Швейцария[1]
  • (2002) SNF Professeur Boursier, Премия за карьеру Швейцарского национального научного фонда[1]
  • (2001) Грант на инновационное обучение, корпорация Intel[1]
  • (1999) Стипендия, Фонд Medicus, Нью-Йорк, США[1]
  • (1996–97) Стипендия, Швейцарский национальный научный фонд, Швейцария[1]

Избранные публикации

  • Од Джемма Биллард. 2016. На пути к воспроизводству людей? Исключительная ловкость и реактивность. В Одиннадцатой Международной конференции ACM / IEEE по взаимодействию человека и робота (HRI ’16). IEEE Press, 99.[2]
  • Надя Фигероа, Ана Люсия Паис Урече и Од Биллард. 2016. Изучение сложных последовательных задач на демонстрации: пример раскатывания теста для пиццы. В Одиннадцатой Международной конференции ACM / IEEE по взаимодействию человека и робота (HRI ’16). IEEE Press, 611–612.[2]
  • Ана-Люсия Паис Урече и Од Биллард. 2015. Изучение бимануальных скоординированных задач на человеческих демонстрациях. В материалах десятой ежегодной международной конференции ACM / IEEE по расширенным тезисам взаимодействия человека и робота (HRI’15 Extended Abstracts). Ассоциация вычислительной техники, Нью-Йорк, Нью-Йорк, США, 141–142. DOI: https://doi.org/10.1145/2701973.2702007[2]
  • Ясон Бацианулис, Сахар Эль-Хури, Сильвестро Мисера и Од Биллард. 2015. Анализ движения верхней конечности на основе ЭМГ. В материалах десятой ежегодной международной конференции ACM / IEEE по расширенным тезисам взаимодействия человека и робота (HRI’15 Extended Abstracts). Ассоциация вычислительной техники, Нью-Йорк, Нью-Йорк, США, 49–50. DOI: https: //doi.org/10.1145/2701973.2701997[2]
  • Дэниел Х. Гроллман и Од Г. Биллард. 2011. Учиться на неудачах: расширенный тезис. В материалах 6-й международной конференции по взаимодействию человека и робота (HRI ’11). Ассоциация вычислительной техники, Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США, 145–146. DOI: https: //doi.org/10.1145/1957656.1957703[2]
  • Эрик Соузер, Бренна Аргалл и Од Биллард. 2011. Жизнь icub, маленького гуманоидного робота, который учится у людей с помощью тактильных ощущений. В материалах 6-й международной конференции по взаимодействию человека и робота (HRI ’11). Ассоциация вычислительной техники, Нью-Йорк, Нью-Йорк, США, 393–394. DOI: https: //doi.org/10.1145/1957656.1957798[2]
  • Елена Грибовская и Од Биллард. 2008. Объединение управления динамическими системами и программирования путем демонстрации обучения дискретным бимануальным задачам координации робота-гуманоида. В материалах 3-й международной конференции ACM / IEEE по взаимодействию человека с роботом (HRI ’08). Ассоциация вычислительной техники, Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США, 33–40. DOI: https: //doi.org/10.1145/1349822.1349828[2]
  • Сильвен Калинон и Од Биллард. 2007. Пошаговое обучение жестам путем имитации в человекоподобном роботе. В материалах международной конференции ACM / IEEE по взаимодействию человека и робота (HRI ’07). Ассоциация вычислительной техники, Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США, 255–262. DOI: https://doi.org/10.1145/1228716.1228751[2]
  • Сильвен Калинон и Од Биллард. 2005. Распознавание и воспроизведение жестов с использованием вероятностной структуры, сочетающей PCA, ICA и HMM. В материалах 22-й международной конференции по машинному обучению (ICML ’05). Ассоциация вычислительной техники, Нью-Йорк, Нью-Йорк, США, 105–112. DOI: https: //doi.org/10.1145/1102351.1102365[2]
  • Од Биллард и Майя Дж. Матарич. 2000. Биологически вдохновленная роботизированная модель для обучения путем имитации. В материалах четвертой международной конференции по автономным агентам (AGENTS ’00). Ассоциация вычислительной техники, Нью-Йорк, Нью-Йорк, США, 373–380. DOI: https://doi.org/10.1145/336595.337544[2]
  • Керстин Даутенхан и Од Биллард. 1999. Воспитание роботов или - психология социально интеллектуальных роботов: от теории к реализации. В материалах третьей ежегодной конференции по автономным агентам (AGENTS ’99). Ассоциация вычислительной техники, Нью-Йорк, Нью-Йорк, США, 366–367. DOI: https: //doi.org/10.1145/301136.301237[2]

Личная жизнь

Биллард - мать троих девочек.[1]

Рекомендации

  1. ^ а б c d е ж грамм час я j k л м п о п q р s т ты "Aude Billard | LASA". lasa.epfl.ch. Получено 2020-04-12.
  2. ^ а б c d е ж грамм час я j k л м п о п "Од Биллард". ieeexplore.ieee.org. Получено 2020-04-12.
  3. ^ «Исполнительный комитет - Общество робототехники и автоматизации IEEE». www.ieee-ras.org. Получено 2020-04-12.
  4. ^ а б c d е ж грамм час "Aude Billard | LASA". lasa.epfl.ch. Получено 2020-04-12.
  5. ^ а б c "База данных DAI: Диссертация № 9607". www.dai.ed.ac.uk. Получено 2020-04-12.
  6. ^ а б c d Биллард, Од; Даутенхан, Керстин (1999-07-15). «Заземление связи в локальных социальных роботах».
  7. ^ а б c d е Биллард, Од (1999). DRAMA: коннекционистская модель обучения роботов: эксперименты по заземлению связи посредством имитации в автономных роботах (Кандидатская диссертация). Эдинбургский университет. HDL:1842/34752.
  8. ^ Биллард, Од (1999). DRAMA: коннекционистская модель обучения роботов: эксперименты по заземлению связи посредством имитации в автономных роботах (Кандидатская диссертация). Эдинбургский университет. HDL:1842/34752.
  9. ^ а б «Взаимодействие человека и робота | LASA». lasa.epfl.ch. Получено 2020-04-12.
  10. ^ "Основные докладчики". ECML PKDD 2019. Получено 2020-04-12.
  11. ^ а б Биллард, Од; Шааль, Стефан (01.01.2001). «Коннекционистская модель для онлайн-обучения роботов путем имитации».
  12. ^ Биллард, Од; Матарич, Майя Дж. (30 ноября 2001 г.). "Изучение движений рук человека путем имитации :: Оценка биологически вдохновленной коннекционистской архитектуры". Робототехника и автономные системы. Гуманоидные роботы. 37 (2): 145–160. Дои:10.1016 / S0921-8890 (01) 00155-5. ISSN  0921-8890.
  13. ^ Биллард, Од; Матарич, Майя Дж. (30 ноября 2001 г.). «Изучение движений рук человека путем имитации :: Оценка биологически вдохновленной коннекционистской архитектуры». Робототехника и автономные системы. Гуманоидные роботы. 37 (2): 145–160. Дои:10.1016 / S0921-8890 (01) 00155-5. ISSN  0921-8890.
  14. ^ Шааль, Стефан; Айспеерт, Ауке Ян; Биллард, Од; Виджаякумар, Сетху; Мейер, Жан-Аркадий (2004), «К динамическому системному анализу нейромодуляции», От животных к аниматам 8: Материалы восьмой Международной конференции по моделированию адаптивного поведения, MITP, pp. 334–343, ISBN  978-0-262-29144-6, получено 2020-04-12
  15. ^ Шааль, Стефан; Айспеерт, Ауке Ян; Биллард, Од; Виджаякумар, Сетху; Мейер, Жан-Аркадий (2004), «Гомеостатическая пластичность в рекуррентных нейронных сетях», От животных к аниматам 8: Материалы восьмой Международной конференции по моделированию адаптивного поведения, MITP, pp. 344–353, ISBN  978-0-262-29144-6, получено 2020-04-12
  16. ^ Калинон, Сильвен; Биллард, Од (сентябрь 2006 г.). «Обучение робота-гуманоида распознаванию и воспроизведению социальных сигналов». ROMAN 2006 - 15-й международный симпозиум IEEE по интерактивному общению между роботами и людьми: 346–351. CiteSeerX  10.1.1.150.2918. Дои:10.1109 / ROMAN.2006.314458. ISBN  1-4244-0564-5. S2CID  17163388.
  17. ^ Калинон, Сильвен; Биллард, Од (сентябрь 2006 г.). «Обучение робота-гуманоида распознаванию и воспроизведению социальных сигналов». ROMAN 2006 - 15-й международный симпозиум IEEE по интерактивному общению между роботами и людьми: 346–351. CiteSeerX  10.1.1.150.2918. Дои:10.1109 / ROMAN.2006.314458. ISBN  1-4244-0564-5. S2CID  17163388.
  18. ^ Биллард, Од (2001-01-01). «Изучение моторных навыков путем имитации: биологическая модель робота» (PDF). Кибернетика и системы. 32 (1–2): 155–193. Дои:10.1080/019697201300001849. ISSN  0196-9722. S2CID  18198751.
  19. ^ Херш, Миха; Гюнтер, Флоран; Калинон, Сильвен; Биллард, Од (2008). «Модуляция динамической системы для обучения роботов посредством кинестетических демонстраций» (PDF).
  20. ^ а б c Хансари Заде, Сейед Мохаммад; Биллард, Од (2012-05-15). «Обучение игре в мини-гольф на демонстрации человека с использованием автономных динамических систем».
  21. ^ Хорошие роботы для гольфа могут сыграть в гольф лучше, чем люди, получено 2020-04-12
  22. ^ Ким, Сынсу; Шукла, Ашвини; Биллард, Од (октябрь 2014 г.). «Ловля предметов в полете». IEEE Transactions по робототехнике. 30 (5): 1049–1065. Дои:10.1109 / TRO.2014.2316022. ISSN  1941-0468.
  23. ^ «Видео с LASA посмотрели более 1 миллиона раз - STI - Школа инженерии». sti.epfl.ch. Получено 2020-04-12.
  24. ^ «Видео с LASA посмотрели более 1 миллиона раз - STI - Школа инженерии». sti.epfl.ch. Получено 2020-04-12.
  25. ^ а б «Анализ движения верхней конечности на основе ЭМГ | Материалы десятой ежегодной международной конференции ACM / IEEE по взаимодействию человека и робота, расширенные тезисы». Дои:10.1145/2701973.2701997. S2CID  6757105. Цитировать журнал требует | журнал = (помощь)
  26. ^ «2016 Робототехника: наука и системы». rss2016.engin.umich.edu. Получено 2020-04-12.
  27. ^ Мирразави, Сина; Фигероа, Надя; Биллард, Од (2016-06-18). «Скоординированное планирование движений несколькими руками: достижение движущихся объектов в условиях неопределенности». Робототехника: наука и системы XII. Дои:10.15607 / RSS.2016.XII.019. ISBN  9780992374723.
  28. ^ а б «Изучение сложных последовательных задач на основе демонстрации | Одиннадцатая Международная конференция ACM / IEEE по взаимодействию человека и робота». dl.acm.org. Дои:10.1109 / HRI.2016.7451881. S2CID  14880403. Получено 2020-04-12.
  29. ^ а б Medina, Jose R .; Биллард, Од (2017-10-18). «Изучение стабильных последовательностей задач на основе демонстрации с помощью систем с линейными параметрами и скрытых марковских моделей». Конференция по обучению роботов: 175–184.
  30. ^ Хорамшахи, Махди; Лоренс, Антуан; Трике, Томас; Биллард, Од (октябрь 2018). «От физического взаимодействия человека к онлайн-адаптации движения с использованием параметризованных динамических систем» (PDF). 2018 Международная конференция IEEE / RSJ по интеллектуальным роботам и системам (IROS): 1361–1366. Дои:10.1109 / IROS.2018.8594366. ISBN  978-1-5386-8094-0. S2CID  53620428.
  31. ^ Хорамшахи, Махди; Биллард, Од (2019-04-01). «Динамический системный подход к адаптации задач в физическом взаимодействии человека и робота» (PDF). Автономные роботы. 43 (4): 927–946. Дои:10.1007 / s10514-018-9764-z. ISSN  1573-7527. S2CID  67439977.
  32. ^ «Проф. Од Биллард получил грант ERC Advanced - SecondHands». secondhands.eu. Получено 2020-04-12.
  33. ^ "Награды". www.roboticsfoundation.org. Получено 2020-04-12.