雷鋒網(wǎng) AI 科技評論按：機器人與自動化國際會議 ICRA 2019 近日正如火如荼地在加拿大蒙特利爾召開。作為展示機器人設(shè)計方案以及控制算法的頂級學(xué)術(shù)會議，ICRA 相比 ICML、ICLR 之類的機器學(xué)習(xí)會議要更加務(wù)實，一方面理論發(fā)現(xiàn)要有可用的實現(xiàn)，另一方面自然是「能夠在真實機器人上發(fā)揮效果」是非常重要的評判標準。這也讓 ICRA 會議的前前后后都非常熱鬧，不僅投稿階段組委會會鼓勵作者們在投稿論文時附上一個演示視頻，大會現(xiàn)場也隨處可見各種各樣的機器人。

大會現(xiàn)場

根據(jù)全體演講介紹，今年 ICRA 共有大約 4000 名機器人界的工程師&科學(xué)家們參會，而且是 ICRA 第一次在加拿大舉辦。本屆 ICRA 的論文投稿共來自超過 70 個國家，前五名的國家分別是美國、德國、中國、英國、加拿大。

以及，2020 年的 ICRA 將于 5 月 31 到 6 月 4 日在法國巴黎舉行。

卡耐基梅隆大學(xué)計算機科學(xué)及機器人學(xué)教授的主題演講「擁抱失敗」（embracing failure）讓許多聽眾產(chǎn)生了共鳴，許多人都拍下了這張極富教育意義的 PPT：

• 失敗可以引領(lǐng)你的研究前進。失敗可以引領(lǐng)整個領(lǐng)域前進。

• （達到成功）需要克服很多困難。

• 想法不值錢，你需要仔細地打磨它們。

• 在你的流程里多嘗試幾個不同的點子。

• 如果有些想法是你堅信的，就不要放棄它們。你可以暫時一下，過一段時間再重新想想。
  

• 不要相信「聰明人」的點子。尤其是你自己的聰明點子。

除了全體演講的大廳現(xiàn)場，展區(qū)內(nèi)的機器人也帶來了很多樂趣。比如下面幾個。

MIT Cheetah（獵豹）機器人和波士頓動力 Spot Mini 機器人共同起舞。

Independent Robotics 的多地形機器人 Aqua。

傳雞蛋 —— 可以說是很高的運動控制水平了。

還有很多其它機器人，在現(xiàn)場的參會者一定看得玩得津津有味。

會議獎項

在當?shù)貢r間 5 月 22 日下午的頒獎環(huán)節(jié)上，ICRA 組委會頒發(fā)了多項論文獎。

ICRA 會議的傳統(tǒng)是有許多細分項目的論文獎，目前雷鋒網(wǎng) AI 科技評論了解到，今年獲得最佳大會論文獎（Best Conference Paper Award）的是來自斯坦福大學(xué)李飛飛組的《Making Sense of Vision and Touch: Self-Supervised Learning of Multimodal Representations for Contact-Rich Tasks》（理解視覺和觸覺：在具有豐富接觸的任務(wù)中進行多模態(tài)表征的自監(jiān)督學(xué)習(xí)，https://arxiv.org/abs/1810.10191）。

論文摘要：在非結(jié)構(gòu)化的環(huán)境中進行帶有豐富觸覺接觸的控制任務(wù)一般都同時需要利用觸覺反饋和視覺反饋。然而，想要得到一個可以同時利用觸覺、視覺這兩種具有完全不同特性的信號模態(tài)的機器人，為它手工設(shè)計一個控制器可不是一件容易的事情。雖然深度強化學(xué)習(xí)已經(jīng)能夠根據(jù)高維度輸入成功地學(xué)習(xí)到控制策略，但這些方法通常都樣本效率太低，難以部署在真實的機器人上。在這篇論文中，作者們使用了自監(jiān)督學(xué)習(xí)方法為機器人傳感器的輸入學(xué)習(xí)緊湊且多模態(tài)的表征，學(xué)習(xí)到的表征也就可以用來提高控制策略學(xué)習(xí)的樣本效率。作者們在多種釘子形狀、配置、孔間隙的條件下測試了機器人執(zhí)行摁釘子任務(wù)的表現(xiàn)，機器人不僅有良好的適應(yīng)能力，而且對外部干擾具有魯棒性。作者們也同時展示了模擬器中的機器人和真實機器人上的表現(xiàn)。

摁釘子任務(wù)中 z 軸（高度）方向的力傳感器讀數(shù)以及不同時刻對應(yīng)的視覺觀察畫面如上圖所示。整個過程在以下 6 個狀態(tài)之間變化：(1) 機械臂在空間中自由運動；(2) 接觸到盒子；(3)(4) 找準釘子的過程中在盒子表面滑動，傳感器讀數(shù)體現(xiàn)了不同的動態(tài)特性；(5) 對準后，機器人用力把釘子塞進洞里 (6) 成功送入后力量逐漸減小。

自監(jiān)督多模態(tài)表征學(xué)習(xí)系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)框圖。網(wǎng)絡(luò)的輸入來自三個不同的傳感器：RGB 圖像傳感器，力-扭矩傳感器讀數(shù)（每 32ms 一次），以及機器人手臂末端位置和速度。網(wǎng)絡(luò)會把數(shù)據(jù)編碼并集成到一個多模態(tài)表征中，然后基于這個表征學(xué)習(xí)帶有豐富的觸覺能力的運動控制器。這個表征學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)是通過自監(jiān)督學(xué)習(xí)端到端地訓(xùn)練的。

項目主頁：https://sites.google.com/view/visionandtouch （有演示視頻）

論文地址：https://arxiv.org/abs/1810.10191

另外，獲得最佳機械和設(shè)計獎（ICRA2019 Best Paper Award on Mechanisms and Design）的論文是《Development and Experimental Validation of Aerial Vehicle With Passive Rotating Shell on Each Rotor》（在每個驅(qū)動器上都有被動旋轉(zhuǎn)翼的空中交通工具的開發(fā)和驗證，https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8624441）。其它的論文獎我們在持續(xù)了解中。

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