南京邮电大学-鲁健

一、个人简介

        2021年9月就读于南京邮电大学自动化学院、人工智能学院智能科学与技术专业，主修人工智能方向的相关课程，极其擅长具身智能的相关开发，曾被誉为“原批之星”，最有希望颠覆三国杀的人之一。

        志愿活动:参加2023年度自动化学院、人工智能学院迎新及第二届仙林大学城艺术节等活动，   荣获校优秀志愿者称号

        科研项目:校开放实验现实迷宫环境下的避障电脑鼠设计(51单片机)、校开放程序设计音乐播   放器（C++）、基于mindspore的人脸识别开发（python）

        创新竞赛:美国大学生数学建模竞赛（S奖）、“挑战杯”大学生创业计划竞赛（铜奖）、南   京邮电大学智慧城市竞赛优秀奖

        鲁健工作积极认真，细心负责，熟练运用办公自动化软件，善于在工作中提出问题、发现问题、解决问题，有较强的分析能力；勤奋好学，踏实肯干，动手能力强，有很强的社会责任感；对新事物的学习兴趣和接收能力强能快速应对项目的转变和学习最新的知识。

二、代表科研项目1

       基于VIT-SO与Git Bash实现的Q群交互式机器人

        基于VIT-SO与Git Bash实现的Q群交互式机器人是一个结合了Vision Transformer (ViT) 技术和Git Bash环境的项目。这个项目的目标是创建一个能够在QQ群中与用户进行交互的机器人，它能够识别群成员的动态，并根据这些动态进行进一步的交互。

        1机器学习算法

        在机器学习算法方面，Vision Transformer (ViT) 是一种深度学习模型，通常用于图像识别和分类任务。然而，ViT也可以通过适当的调整用于处理文本和交互式任务。在这个项目中，ViT可能被用来处理和理解文本信息，从而让机器人能够更好地理解群成员的动态。

        例如，ViT可以被训练来识别和分类群成员发送的消息类型，如问候、请求帮助或分享信息等。通过这种方式，机器人可以自动响应这些消息，提供相应的服务或信息。

        2 用户交互界面

        用户交互界面的开发是实现Q群交互式机器人的另一个关键部分。这个界面需要允许用户与机器人进行交互，同时提供反馈和控制选项。在Git Bash环境中，开发者可以使用Python等编程语言来编写交互式脚本。

        这些脚本可以利用QQ群的API来接收和发送消息，从而实现与群成员的实时交互。开发者可以设计一个友好的用户界面，使用户能够轻松地与机器人进行交流，同时也可以通过这个界面来管理机器人的行为和功能。

        3 交互式机器人的功能

1. 动态识别：机器人能够识别群成员的动态，如新成员加入、成员离开、成员发送消息等。
2. 自动响应：根据识别到的动态，机器人可以自动发送预设的消息或执行特定的任务。
3. 自然语言处理：利用ViT模型，机器人可以理解和生成自然语言，从而提供更自然的交互体验。
4. 用户界面：提供一个用户友好的界面，让用户能够与机器人进行交互，同时也可以管理机器人的行为。

        通过这样的实现，基于VIT-SO与Git Bash的Q群交互式机器人可以为QQ群提供自动化管理、信息检索、游戏互动等多种功能。开发者可以根据具体的需求和目标来设计和实现这些功能，从而创建一个强大而灵活的交互式机器人。

        4 项目核心代码

        首先，确保已安装了必要的库，如botpy和transformers。你可以通过以下命令安装它们：

pip install botpy transformers

        接下来，我们将创建一个更复杂的机器人，它能够处理群消息、识别命令、使用预训练的模型来理解自然语言，并给出相应的回复。

import os
import botpy
from botpy import logging
from botpy.ext.cog_yaml import read
from botpy.message import GroupMessage
from botpy.ext.command import command
from transformers import pipeline, AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM

# 读取配置文件
test_config = read(os.path.join(os.path.dirname(__file__), "config.yaml"))
_log = logging.get_logger()

# 加载预训练的模型
qa_model = pipeline("question-answering", model="distilbert-base-uncased-distilled-squad")
summarizer = pipeline("summarization", model="t5-base", tokenizer="t5-base")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("t5-base")
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("t5-base")

# 定义机器人的类
class MyClient(botpy.Client):
    async def on_ready(self):
        _log.info(f"robot 「{self.robot.name}」 on_ready!")
        print(f"Logged in as {self.robot.name}")

    async def on_group_message_create(self, message: GroupMessage):
        msg = message.content.strip()
        _log.info(f"Received message: {msg}")
        
        # 检查是否是命令
        if msg.startswith("!"):
            command = msg[1:].split()[0]
            args = msg[1:].split()[1:]
            await self.handle_command(command, args, message)
        else:
            # 使用预训练模型处理自然语言
            result = self.process_natural_language(msg)
            await message.reply(result)

    async def handle_command(self, command, args, message):
        if command == "help":
            await message.reply("Available commands: help, info, summarize, qa")
        elif command == "info":
            await message.reply("This is a demo bot for QQ group.")
        elif command == "summarize":
            if args:
                summary = self.summarize_text(' '.join(args))
                await message.reply(summary)
            else:
                await message.reply("Please provide text to summarize.")
        elif command == "qa":
            if len(args) >= 2:
                question = args[0]
                context = ' '.join(args[1:])
                result = self.answer_question(question, context)
                await message.reply(result)
            else:
                await message.reply("Please provide a question and context.")
        else:
            await message.reply("Unknown command")

    def process_natural_language(self, text):
        # 使用预训练模型处理问题
        question = text
        context = "This is a context for the question."
        result = qa_model(question=question, context=context)
        return result['answer']

    def summarize_text(self, text):
        # 使用T5模型进行文本摘要
        inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
        outputs = model.generate(**inputs, max_length=50)
        summary = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
        return summary

    def answer_question(self, question, context):
        # 使用预训练模型回答问题
        result = qa_model(question=question, context=context)
        return result['answer']

if __name__ == "__main__":
    intents = botpy.Intents(public_messages=True)
    client = MyClient(intents=intents)
    client.run(appid=test_config["appid"], secret=test_config["secret"])

三、代表实践项目

        基于muti-view drag-diffusion的智能小车

        这个项目是一个高度集成的机器人自主导航系统，它结合了拖拽技术（drag）、多视图技术（multiview）、扩散模型（diffusion）以及深度学习技术，特别是YOLOv8和SLAM算法，来实现小车在复杂环境中的自主导航与避障。下面我将详细介绍这些技术及其在项目中的应用。

        1.拖拽技术（Drag）

        拖拽技术允许用户通过简单的拖拽操作来控制机器人或其部件的动作。在导航系统中，这可以用于直观地调整机器人的路径或避障策略，使得用户可以更直接地与机器人交互，提高操作的灵活性和直观性。深度学习网络框架，如TensorFlow或PyTorch，可以用来构建和训练YOLOv8等深度学习模型。这些框架提供了丰富的工具和库，使得开发者可以高效地实现复杂的神经网络结构，并进行模型的训练和优化。

        2.多视图扩散模型

        多视图技术涉及使用多个摄像头或传感器来获取环境的多角度信息。这种技术可以提供更全面的环境感知能力，帮助机器人更好地理解其周围环境，从而在复杂的环境中进行有效的导航和避障。扩散模型是一种生成模型，它可以用于生成新的数据样本。在机器人导航中，扩散模型可以用于生成可能的避障路径或预测环境变化，从而帮助机器人做出更智能的决策。

        3.YOLOv8&SLAM算法

        YOLOv8是一种先进的目标检测算法，它能够实时检测和识别环境中的物体。在小车的导航系统中，YOLOv8可以用于识别障碍物、行人或其他重要的环境特征，从而帮助机器人进行有效的避障和路径规划。SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）算法是一种使机器人能够在未知环境中进行自主定位和地图构建的技术。在项目中，SLAM算法可以帮助小车在没有预先地图的情况下，实时构建环境地图并确定自己的位置，这对于在复杂环境中的导航至关重要。

        4.项目核心代码

        因为每个算法都是一个庞大的系统，而且通常需要大量的代码和资源来实现。所以此处提供一个高层次的伪代码示例，展示如何将这些算法集成到一个系统中。

# 假设我们有一个名为Robot的类，它包含了所有必要的方法和属性
class Robot:
    def __init__(self):
        self.yolo_v8 = YOLOv8()  # 初始化YOLOv8目标检测模型
        self.slam = SLAM()        # 初始化SLAM算法
        self.diffusion_model = DiffusionModel()  # 初始化扩散模型
        self.multiview_system = MultiviewSystem()  # 初始化多视图系统

    def initialize(self):
        # 初始化所有系统组件
        self.yolo_v8.load_model()
        self.slam.initialize()
        self.diffusion_model.load_model()
        self.multiview_system.setup_cameras()

    def perceive_environment(self):
        # 使用多视图系统获取环境的多角度信息
        multiview_data = self.multiview_system.capture_images()
        # 使用YOLOv8检测环境中的物体
        detected_objects = self.yolo_v8.detect_objects(multiview_data)
        return detected_objects

    def build_map(self):
        # 使用SLAM算法构建环境地图
        self.slam.start_mapping()
        map_data = self.slam.get_map()
        return map_data

    def plan_path(self, destination):
        # 使用扩散模型生成可能的路径
        possible_paths = self.diffusion_model.generate_paths(destination)
        # 选择最佳路径
        best_path = self.select_best_path(possible_paths)
        return best_path

    def select_best_path(self, paths):
        # 根据某些标准选择最佳路径
        # 这里可以使用复杂的算法来评估路径的质量
        best_path = max(paths, key=lambda path: self.evaluate_path(path))
        return best_path

    def evaluate_path(self, path):
        # 评估路径的质量
        # 这里可以考虑路径的安全性、效率等因素
        safety_score = self.evaluate_safety(path)
        efficiency_score = self.evaluate_efficiency(path)
        return safety_score + efficiency_score

    def evaluate_safety(self, path):
        # 评估路径的安全性
        # 这里可以考虑路径上的障碍物、潜在的危险等因素
        pass

    def evaluate_efficiency(self, path):
        # 评估路径的效率
        # 这里可以考虑路径的长度、所需时间等因素
        pass

    def navigate(self, path):
        # 根据路径导航
        for point in path:
            self.move_to(point)

    def move_to(self, point):
        # 移动到指定的点
        pass

# 创建机器人实例
robot = Robot()

# 初始化机器人系统
robot.initialize()

# 主循环
while True:
    # 感知环境
    detected_objects = robot.perceive_environment()
    # 构建地图
    map_data = robot.build_map()
    # 规划路径
    destination = (x, y)  # 目的地坐标
    path = robot.plan_path(destination)
    # 导航
    robot.navigate(path)