還記得刷爆朋友圈的超酷未來(lái)感兵馬俑嗎？今年的?ICRA?來(lái)到古都西安，相信不少小伙伴已經(jīng)開(kāi)始收拾行囊準(zhǔn)備參加線下會(huì)議啦！在國(guó)外的小伙伴也不用擔(dān)心，我“門”的云際會(huì)必須繼續(xù)搞起！本次線上活動(dòng)為期兩周：

???5月25日 | 系列Talk上線??

11位分享嘉賓，2場(chǎng)論文解讀Talk

無(wú)需報(bào)名，直接觀看

? 6月5-6日 | 直播交流活動(dòng)??

更長(zhǎng)時(shí)間、更加自由、更加深入需要報(bào)名，通過(guò)審核后獲得會(huì)議地址

我們將嘉賓按照各自的研究方向分為了兩組

A組

運(yùn)動(dòng)/路徑規(guī)劃與控制，抓取，機(jī)械設(shè)計(jì)與模塊化

B組

感知，定位與建圖，策略遷移

每組嘉賓將用20min左右的時(shí)間講解paper

后續(xù)還將有針對(duì)Talk的2場(chǎng)直播交流活動(dòng)等你參加！

『Talk·論文解讀』

『在線交流報(bào)名』

相信大家在看過(guò)Talk之后一定還有很多問(wèn)題想與嘉賓們深入交流，在6月5-6日我們還安排了A組和B組相應(yīng)場(chǎng)次的直播交流活動(dòng)，F(xiàn)ree Q&A、面對(duì)面探討安排起來(lái)！

直播交流活動(dòng)報(bào)名通道

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• 活動(dòng)時(shí)間：北京時(shí)間6月5、6日(周末) 10:00-12:00

• 活動(dòng)地點(diǎn)：騰訊會(huì)議、B站，報(bào)名通過(guò)審核后通過(guò)微信/郵件告知活動(dòng)地址

• 活動(dòng)議程：

• 各位嘉賓簡(jiǎn)單自我介紹

• Free Q&A

• 兩輪互動(dòng)抽獎(jiǎng)，送出cherry機(jī)械鍵盤！
  

• 報(bào)名方式：掃描下方二維碼，填寫報(bào)名表單

Talk嘉賓及ICRA工作介紹

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- A1?-

基于不對(duì)稱機(jī)械手準(zhǔn)靜態(tài)互動(dòng)的

戳取方法及其在智能分揀的應(yīng)用

本篇文章介紹了針對(duì)密集堆小物體分揀的新型抓取方法，Dig-grasping（戳?。１痉椒梢杂行?shí)現(xiàn)目標(biāo)物體的智能分揀。我們運(yùn)用了平面的平推物理模型來(lái)描述機(jī)械手和物體在戳取過(guò)程中的物理互動(dòng)。同時(shí)，我們根據(jù)模型設(shè)計(jì)了新型的不對(duì)稱手指來(lái)有效地幫助分揀，并通過(guò)大量實(shí)驗(yàn)證明了該方法的有效性。

論文鏈接：

https://ieeexplore.ieee.org/document/9363618

代碼鏈接：

https://github.com/hkUST-RML/dig-grasping

主講人：香港科技大學(xué)在讀博士?童喆鍇

童喆鍇，目前就讀于香港科技大學(xué)電子及計(jì)算機(jī)工程系，博士研究生，研究方向?yàn)闄C(jī)械臂抓取方法、運(yùn)動(dòng)規(guī)劃，及結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)搭建的智能分揀系統(tǒng)。本科畢業(yè)于華東理工大學(xué)，碩士畢業(yè)于美國(guó)俄亥俄州立大學(xué)。

個(gè)人主頁(yè)：https://github.com/zhekaiTong

- A2?-

基于狀態(tài)空間搜索的交通燈路口節(jié)能運(yùn)動(dòng)規(guī)劃

本篇論文介紹了應(yīng)用于交通燈路口，基于狀態(tài)空間搜索的節(jié)能駕駛運(yùn)動(dòng)控制。不同于現(xiàn)存的在時(shí)間-狀態(tài)空間的數(shù)值搜索方法，本文的方法避免了時(shí)間維度的引入所帶來(lái)的額外運(yùn)算，并且保持了相同的油耗表現(xiàn)。同時(shí)，在交通燈部分信息未知所帶來(lái)的未來(lái)信號(hào)燈隨機(jī)過(guò)程的情況下，根據(jù)對(duì)信號(hào)燈改變的捕捉，時(shí)間邏輯可以搭建出馬爾可夫過(guò)程模型，進(jìn)而本文得到了在信號(hào)燈有隨機(jī)變化時(shí)的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃。

論文鏈接：

https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9362192

主講人：德州農(nóng)工大學(xué)在讀博士 李天麒

李天麒，本科畢業(yè)于西安交通大學(xué)機(jī)械系，研究生畢業(yè)于華盛頓大學(xué)機(jī)械系，現(xiàn)在是德州農(nóng)工大學(xué)機(jī)械三年級(jí)博士生，主要研究方向是多智能體的控制和規(guī)劃以及感知相關(guān)的控制優(yōu)化。

個(gè)人主頁(yè)：https://www.linkedin.com/in/tianqi-li-34a023b7/

- A3?-

使用因子圖求解帶約束的線性最優(yōu)控制

在以往的研究中，線性LQR問(wèn)題通常有兩種解法，一種是通過(guò)動(dòng)態(tài)規(guī)劃構(gòu)造Riccati Equation遞歸，另一種是通過(guò)KKT條件把LQR問(wèn)題轉(zhuǎn)換成一個(gè)QP問(wèn)題。兩種方法被證明是等價(jià)的。

在這篇論文里，我們討論當(dāng)線性LQR問(wèn)題在系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)方程之外還有額外的線性約束時(shí)，如何通過(guò)因子圖來(lái)求解之并建立對(duì)應(yīng)的Riccati Equation和QP問(wèn)題之間的聯(lián)系。

論文鏈接：

https://arxiv.org/abs/2011.01360

代碼鏈接：

https://github.com/paulyang1990/equality-constraint-LQR-compare

主講人：卡耐基梅隆大學(xué)在讀博士 楊碩

楊碩，前大疆工程師和部門技術(shù)總監(jiān)，現(xiàn)卡內(nèi)基梅隆大學(xué)在讀博士，從事機(jī)器人和最優(yōu)控制方面的研究。在大疆期間參與了多款產(chǎn)品的飛行控制器研發(fā)工作，此外還負(fù)責(zé)了RoboMaster機(jī)器人賽事。在讀博初期，工作都比較偏工程，制作了一個(gè)能夠在橫桿之間運(yùn)動(dòng)的猴子機(jī)器人和一個(gè)能夠自動(dòng)上樓梯的六足機(jī)器人。最近開(kāi)始關(guān)注最優(yōu)控制方面的理論研究，研究方向主要是對(duì)復(fù)雜機(jī)器人系統(tǒng)進(jìn)行建模和實(shí)現(xiàn)模型預(yù)測(cè)控制。

個(gè)人主頁(yè)：https://github.com/paulyang1990

- A4?-

投影儀引導(dǎo)非完整約束的移動(dòng)3D打印系統(tǒng)

放棄使用基于龍門架結(jié)構(gòu)的3D打印，并使用移動(dòng)機(jī)器人能夠以更塊的速度大規(guī)模地進(jìn)行增材制造。于是，這就帶來(lái)了包括精確的定位，打印頭的控制以及低振動(dòng)和適當(dāng)自由度的穩(wěn)定移動(dòng)機(jī)械手的設(shè)計(jì)在內(nèi)的挑戰(zhàn)。

我們提出并開(kāi)發(fā)了一種低成本的非完整約束的移動(dòng)3D打印系統(tǒng)，該系統(tǒng)由投影儀通過(guò)基于學(xué)習(xí)的視覺(jué)伺服控制進(jìn)行引導(dǎo)。它幾乎不需要手動(dòng)校準(zhǔn)系統(tǒng)參數(shù)。該系統(tǒng)使用固定在天花板上的投影儀，而無(wú)需使用任何昂貴的外部定位設(shè)備來(lái)進(jìn)行姿態(tài)反饋，因此該系統(tǒng)使移動(dòng)機(jī)器人能夠精確跟蹤預(yù)先設(shè)計(jì)的毫米級(jí)打印軌跡并進(jìn)行速度控制。在實(shí)驗(yàn)部分，我們根據(jù)系統(tǒng)的軌跡精度和打印質(zhì)量對(duì)其進(jìn)行評(píng)估。我們進(jìn)一步展示了使用兩個(gè)移動(dòng)機(jī)器人合作打印了一個(gè)80 cm x 30 cm尺寸的3D物體，這尺寸遠(yuǎn)超出了普通臺(tái)式FDM 3D打印機(jī)的限制。

主講人：紐約大學(xué)在讀博士 徐旭初

徐旭初，本科畢業(yè)于北達(dá)科他大學(xué)機(jī)械工程系，碩士畢業(yè)于紐約大學(xué)機(jī)電一體化和機(jī)器人系，現(xiàn)攻讀紐約大學(xué)機(jī)械工程系博士學(xué)位。研究方向是移動(dòng)3D打印、制造工程和軟體機(jī)器人。個(gè)人對(duì)科研的關(guān)鍵詞是：Fashion，Passion，Question。

個(gè)人主頁(yè)：https://ai4ce.github.io/

- A5?-
一種基于偏心輪機(jī)構(gòu)與FBG傳感器的

磁共振安全旋轉(zhuǎn)編碼器

磁共振安全的編碼器是磁共振成像引導(dǎo)的機(jī)器人系統(tǒng)的關(guān)鍵零部件。本論文研制了一種基于偏心輪機(jī)構(gòu)與FBG傳感器的磁共振安全旋轉(zhuǎn)編碼器。該編碼器具有連續(xù)檢測(cè)、易制造、成本低等優(yōu)點(diǎn)。此外，本論文提出的檢測(cè)原理可用于微型(直徑<3mm)編碼器的研制。

論文鏈接：

https://www.researchgate.net/publication/351078252_An_MR_Safe_Rotary_Encoder_Based_on_Eccentric_Sheave_and_FBG_Sensors

上海交通大學(xué)醫(yī)療機(jī)器人研究院手術(shù)機(jī)器人研究中心：

https://imr.sjtu.edu.cn/kx_xyyjzx/2957.html

主講人：上海交通大學(xué)在讀博士 黃少平

黃少平，上海交通大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院2020級(jí)在讀博士生，導(dǎo)師楊廣中教授。 本科畢業(yè)于華中科技大學(xué)物理學(xué)院，碩士畢業(yè)于清華大學(xué)自動(dòng)化系并獲評(píng)優(yōu)秀碩士畢業(yè)生。 其研究方向?yàn)榇殴舱窦嫒莸男难芙槿脶t(yī)療機(jī)器人。 重點(diǎn)關(guān)注磁共振兼容的驅(qū)動(dòng)器、傳感器的研發(fā)，以及面向人體狹窄腔道的纖微機(jī)器人的研制。

個(gè)人主頁(yè)：https://www.techbeat.net/grzy?id=13539

- A6?-

一種基于杠桿原理的

變剛度關(guān)節(jié)驅(qū)動(dòng)器設(shè)計(jì)及其機(jī)械臂系統(tǒng)集成

隨著機(jī)器人的工作場(chǎng)景逐漸由封閉和結(jié)構(gòu)化場(chǎng)景向開(kāi)放和非結(jié)構(gòu)化場(chǎng)景轉(zhuǎn)變，機(jī)器人所面臨的操作任務(wù)變得越來(lái)越復(fù)雜和多元，同時(shí)機(jī)器人與人和環(huán)境的之間的物理交互變得越來(lái)越普遍，因此兼容操作精度和柔順性的柔性關(guān)節(jié)機(jī)器人系統(tǒng)得到越來(lái)越廣泛的關(guān)注和應(yīng)用。

本文提出了一種基于桿杠原理的變剛度柔性關(guān)節(jié)驅(qū)動(dòng)器設(shè)計(jì)方案，具有良好的綜合性能，包括較高的關(guān)節(jié)負(fù)載能力、較寬的剛度調(diào)節(jié)范圍、較快的調(diào)剛響應(yīng)速度、較低的關(guān)節(jié)彈性回滯、良好的線彈性特性和良好的結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性。在此基礎(chǔ)上，進(jìn)行了4自由度變剛度關(guān)節(jié)機(jī)械臂的系統(tǒng)集成和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。

論文鏈接：

https://www.researchgate.net/publication/351352266_A_Variable_Stiffness_Actuator_Based_on_Second-order_Lever_Mechanism_and_Its_Manipulator_Integration

參考資料：

https://www.researchgate.net/project/Design-control-and-operation-of-the-variable-stiffness-manipulator

主講人：哈爾濱工業(yè)大學(xué)在讀博士 劉章興

劉章興，2014年本科畢業(yè)于重慶大學(xué)，2014至2016年保送至哈爾濱工業(yè)大學(xué)機(jī)器人研究所攻讀碩士學(xué)位，2016年至今在哈爾濱工業(yè)大學(xué)機(jī)器人研究所攻讀博士學(xué)位。2020年帶隊(duì)參加“第二屆中國(guó)研究生機(jī)器人創(chuàng)新設(shè)計(jì)大賽”獲特等獎(jiǎng)(前3/700隊(duì))。主要研究方向?yàn)槿嵝躁P(guān)節(jié)機(jī)器人系統(tǒng)設(shè)計(jì)、控制與操作，曾在權(quán)威期刊和會(huì)議IEEE/ASME transactions on mechatronics, IEEE Transactions on Industrial Informatics，IEEE ICRA中發(fā)表論文，授權(quán)發(fā)明專利3項(xiàng),申請(qǐng)中發(fā)明專利7項(xiàng)。

個(gè)人主頁(yè)：

https://www.linkedin.com/in/%E7%AB%A0%E5%85%B4-%E5%88%98-b83825b5/

- B1?-

隨機(jī)色塊追蹤FingerVision傳感器的

高分辨率三維接觸形變

近年來(lái)采用攝像頭成像來(lái)捕捉觸覺(jué)信息的傳感器解決方案逐漸在機(jī)器人應(yīng)用中得到越來(lái)越多的重視。在這篇文章中，我們采用單目相機(jī)的設(shè)置，并將隨機(jī)色塊的圖案安置于傳感器感知表面的下方，利用經(jīng)過(guò)改進(jìn)的自適應(yīng)稠密光流算法，可以準(zhǔn)確地追蹤高分辨率形變信息。通過(guò)高斯密度的方法，我們可以成功有效還原接觸深度信息，并有望將此集成在機(jī)器人操作任務(wù)中用以提供觸覺(jué)反饋信息。

論文鏈接：

https://ieeexplore.ieee.org/document/9361253

參考資料：

http://ragroup.ust.hk/

主講人：香港科技大學(xué)在讀博士 杜儀湃

杜儀湃，本科畢業(yè)于上海交通大學(xué)密西根學(xué)院，碩士畢業(yè)于瑞典皇家理工學(xué)院，目前在香港科技大學(xué)攻讀博士學(xué)位，研究方向?yàn)榛谝曈X(jué)方法的機(jī)器人觸覺(jué)傳感器設(shè)計(jì)、信號(hào)處理及其在機(jī)器人操作中的應(yīng)用等。

個(gè)人主頁(yè)：

https://scholar.google.com.hk/citations?user=Ns81ilQAAAAJ&hl=zh-CN

- B2?-

修正知識(shí)蒸餾以適用于任務(wù)增量學(xué)習(xí)

及其在三維目標(biāo)檢測(cè)中的應(yīng)用

讓機(jī)器人能夠不斷地學(xué)習(xí)新的技能是實(shí)現(xiàn)機(jī)器人智能化的一個(gè)有效途徑。為了實(shí)現(xiàn)增量學(xué)習(xí)，研究者通常通過(guò)知識(shí)蒸餾的方法，使機(jī)器人在學(xué)習(xí)新的技能的同時(shí)，緩解對(duì)以前知識(shí)的遺忘。然而，隨著任務(wù)序列長(zhǎng)度的增加，知識(shí)蒸餾對(duì)遺忘的緩解效率會(huì)下降，我們將之稱為知識(shí)蒸餾的長(zhǎng)序列效能下降問(wèn)題。

在本文中，我們分析了LED問(wèn)題的原因，將之歸因于不同任務(wù)間數(shù)據(jù)分布的差異。為了解決這一問(wèn)題，我們提出通過(guò)最大化所有舊任務(wù)數(shù)據(jù)分布后驗(yàn)概率的方法來(lái)緩解LED問(wèn)題，并在自動(dòng)駕駛場(chǎng)景三維物體檢測(cè)任務(wù)上驗(yàn)證了這一方法的有效性。

論文鏈接：

https://www.ram-lab.com/papers/2021/peng2021ral.pdf

項(xiàng)目鏈接：

https://sites.google.com/view/c-kd/

主講人：香港科技大學(xué)在讀博士?云鵬

云鵬，現(xiàn)就讀于香港科技大學(xué)，是計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程專業(yè)四年級(jí)博士生，導(dǎo)師是劉明教授。目前研究方向包括：三維目標(biāo)檢測(cè)、增量學(xué)習(xí)、云機(jī)器人。

個(gè)人主頁(yè)：https://pyun.ram-lab.com

- B3?-

使用GPRNet的基于GPR的地下管道建模系統(tǒng)

穿地雷達(dá)是一種很重要的無(wú)損檢測(cè)傳感器，它被廣泛的應(yīng)用與基礎(chǔ)設(shè)施檢測(cè)?，F(xiàn)階段的穿地雷達(dá)數(shù)據(jù)采集必須十分低效，穿地雷達(dá)數(shù)據(jù)解析也并不直觀。因此，本文提出了一個(gè)機(jī)器人系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以進(jìn)行自動(dòng)數(shù)據(jù)采集，并用GPRNet解析，重建地下物體模型。

論文鏈接：

https://arxiv.org/abs/2011.02635

項(xiàng)目鏈接：

https://openaccess.thecvf.com/content/WACV2021/html/Feng_Subsurface_Pipes_Detection_Using_DNN-Based_Back_Projection_on_GPR_Data_WACV_2021_paper.html

主講人：紐約城市大學(xué)在讀博士?馮經(jīng)倫

馮經(jīng)倫，紐約城市大學(xué)城市學(xué)院三年級(jí)在讀PhD，師從Jizhong Xiao教授，研究方向是基于深度學(xué)習(xí)的地下環(huán)境三維重建，GPR感知以及視覺(jué)定位。并已在ICRA、WACV等會(huì)議上發(fā)表多篇文章。目前在ABB進(jìn)行實(shí)習(xí)，主要工作是物體識(shí)別和抓取。

個(gè)人主頁(yè)：https://github.com/Jing-lun

- B4?-

激光SLAM中基于貪心的特征選取方法

本論文研究如何通過(guò)有效的特征選擇以提高激光雷達(dá)實(shí)時(shí)定位與建圖(SLAM)的運(yùn)行效率。不同于以往基于降采樣或者選擇感興趣區(qū)域的方法，本文從優(yōu)化函數(shù)的角度解決了這一問(wèn)題。本文將特征選取建模成一個(gè)最大化漢森矩陣頻譜特性的問(wèn)題，并利用貪心的方法加速選擇的過(guò)程。

論文鏈接：

https://arxiv.org/abs/2103.13090

項(xiàng)目鏈接：

https://ram-lab.com/file/site/m-loam/

代碼鏈接：

https://github.com/gogojjh/M-LOAM

相關(guān)工作：

https://arxiv.org/abs/2010.14294??

主講人：香港科技大學(xué)在讀博士?焦健浩

焦健浩，目前是香港科技大學(xué)電子與計(jì)算機(jī)工程的第四年博士生，導(dǎo)師是劉明教授。2017年畢業(yè)于浙江大學(xué)。他的研究興趣包括SLAM、傳感器融合和計(jì)算機(jī)視覺(jué)。在博士早期的時(shí)候，他提出了第一個(gè)針對(duì)于多激光雷達(dá)在線標(biāo)定和SLAM算法。他目前專注于視覺(jué)里程計(jì)的研究，曾在ICRA、IROS以及TRO上發(fā)表過(guò)文章。

個(gè)人主頁(yè)：https://gogojjh.github.io

- B5?-

基于局部觀測(cè)值和時(shí)空獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)分解的零數(shù)據(jù)策略學(xué)習(xí)

人類擁有強(qiáng)大的知識(shí)遷移能力， 但這樣的能力對(duì)于人工智能來(lái)說(shuō)仍然不夠成熟。本文探索了一種基于局部觀測(cè)值和時(shí)空獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)分解的方法使得學(xué)習(xí)到的策略可以直接遷移到新的環(huán)境中而不需要額外的數(shù)據(jù)。

在文章中， 我們提出了一種名為SAP的算法結(jié)構(gòu)， 通過(guò)學(xué)習(xí)物理模型和環(huán)境價(jià)值模型， 從而獲取在多領(lǐng)域可遷移的知識(shí)。在學(xué)習(xí)到物理模型和價(jià)值模型后， 我們可以采用基于模型的規(guī)劃算法來(lái)進(jìn)行策略學(xué)習(xí)。實(shí)驗(yàn)中我們?cè)陔娮佑螒虺?jí)馬里奧而連續(xù)控制的機(jī)器人仿真任務(wù)中取得了超過(guò)以往方法的泛化能力。

論文鏈接：

https://arxiv.org/abs/1910.08143

主講人：加州大學(xué)伯克利分校在讀博士?許華哲

許華哲，加州大學(xué)伯克利分校博士生， 師從Prof. Trevor Darrell。發(fā)表頂會(huì)論文十余篇, 本科畢業(yè)于清華大學(xué)電子系。對(duì)強(qiáng)化學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和機(jī)器人學(xué)感興趣。

個(gè)人主頁(yè)：http://hxu.rocks

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- The End -

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