雷鋒網(wǎng)AI科技評(píng)論按：ICRA全稱為“IEEE International Conference on Robotics and Automation”（機(jī)器人與自動(dòng)化會(huì)議），是機(jī)器人技術(shù)領(lǐng)域最有影響力的國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議之一。ICRA 2017于5月29日至6月4日舉行，雷鋒網(wǎng)AI科技評(píng)論從新加坡帶來(lái)一線報(bào)道。該會(huì)議舉辦期間，雷鋒網(wǎng)將圍繞會(huì)議議程及獲獎(jiǎng)?wù)撐恼归_(kāi)系列專題報(bào)道，敬請(qǐng)期待。

下面是獲得ICRA 2017最佳會(huì)議入選論文的論文摘要。

Robotarium：可遠(yuǎn)程訪問(wèn)的機(jī)器人集群研究測(cè)試平臺(tái)

來(lái)自佐治亞理工學(xué)院的Pickem Daniel等研究者開(kāi)發(fā)了Robotarium，這是一種可遠(yuǎn)程訪問(wèn)的多機(jī)器人研究測(cè)試平臺(tái)。機(jī)器人測(cè)試平臺(tái)是多機(jī)器人研究周期的一個(gè)重要組成部分，但它們的開(kāi)發(fā)，運(yùn)營(yíng)和維護(hù)成本昂貴，復(fù)雜且費(fèi)時(shí)。這些資源約束提高了大量研究人員和學(xué)生研究的門檻，為了解決這些限制，Robotarium為用戶提供目前最先進(jìn)的多機(jī)器人測(cè)試設(shè)備的遠(yuǎn)程訪問(wèn)。本文詳細(xì)介紹了Robotarium的設(shè)計(jì)和操作并討論了復(fù)雜硬件遠(yuǎn)程訪問(wèn)時(shí)必須考慮的問(wèn)題。特別是在設(shè)計(jì)階段必須在系統(tǒng)中建立安全性，但不會(huì)過(guò)分地約束用戶上傳和執(zhí)行的協(xié)調(diào)控制程序，這需要最低限度的入侵安全保障程序，同時(shí)也要有性能保證。

論文鏈接：https://arxiv.org/abs/1609.04730

人-機(jī)器人操縱任務(wù)中的未知物體的動(dòng)力學(xué)估計(jì)

精確地了解被操縱對(duì)象的動(dòng)態(tài)參數(shù)是物理人機(jī)交互的共同協(xié)調(diào)策略所必須的。物體動(dòng)力學(xué)中的偏差會(huì)導(dǎo)致機(jī)器人不正確的計(jì)算機(jī)械手的運(yùn)動(dòng)，這可能影響到人機(jī)交互，并導(dǎo)致人對(duì)運(yùn)動(dòng)意圖的認(rèn)知產(chǎn)生偏差。來(lái)自德國(guó)慕尼黑工業(yè)大學(xué)的Denis Cehajic等人的論文提出了物理人機(jī)交互的物體動(dòng)力學(xué)識(shí)別策略，允許其跟蹤期望的人的運(yùn)動(dòng)，并引起參數(shù)識(shí)別所需的運(yùn)動(dòng)。物體動(dòng)力學(xué)的估計(jì)是在線執(zhí)行的，估計(jì)器最小化機(jī)械手作用在物體上的實(shí)際測(cè)量值和估計(jì)值之間的最小二乘誤差。識(shí)別相關(guān)運(yùn)動(dòng)是通過(guò)分析激勵(lì)條件的持續(xù)性而得到的，這是使估計(jì)收斂所必須的。這樣的運(yùn)動(dòng)被投影在部分抓握矩陣的零空間中，將人和機(jī)器人的冗余運(yùn)動(dòng)方向相關(guān)聯(lián)，以避免對(duì)人所期望的運(yùn)動(dòng)的干擾。該方法能夠在屋里人機(jī)對(duì)象操作的場(chǎng)景中進(jìn)行評(píng)估。

第一作者Denis Cehajic的個(gè)人主頁(yè)：https://www.itr.ei.tum.de/cehajic/

針對(duì)語(yǔ)義SLAM的概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法

傳統(tǒng)的即時(shí)定位與地圖構(gòu)建方法（SLAM）依賴于諸如點(diǎn)，線和面等低級(jí)幾何特征，他們不能將語(yǔ)義標(biāo)簽分配給在環(huán)境中觀察到的地標(biāo)。另外，基于低階特征的循環(huán)閉合識(shí)別通常依賴于觀察點(diǎn)，并且經(jīng)常在模糊或者重復(fù)的環(huán)境中失敗。另一方面，對(duì)象識(shí)別方法可以推斷地標(biāo)的類別和尺度，得到一小部分容易識(shí)別的地標(biāo)，這種情況是不依賴視角的無(wú)歧義循環(huán)閉合的理想情況。然而，如果地圖中存在屬于同一類別的幾個(gè)對(duì)象，這就存在關(guān)鍵的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)問(wèn)題。雖然數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和識(shí)別是離散問(wèn)題，通?？梢允褂秒x散推理解決，但是經(jīng)典SLAM算法是針對(duì)度量信息的連續(xù)優(yōu)化。在該論文中，在傳感器狀態(tài)和語(yǔ)義地標(biāo)位置上制訂了一個(gè)優(yōu)化問(wèn)題，該問(wèn)題集成了度量信息，語(yǔ)義信息，和數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，并將其分解為兩個(gè)互相關(guān)聯(lián)的問(wèn)題：離散數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和地標(biāo)類概率的估計(jì)，以及度量狀態(tài)的連續(xù)優(yōu)化。估計(jì)的地標(biāo)和機(jī)器人姿態(tài)影響關(guān)聯(lián)和類分布，這反過(guò)來(lái)影響機(jī)器人-地標(biāo)姿態(tài)優(yōu)化。該論文的算法性能在室內(nèi)和室外數(shù)據(jù)集中都得到了證明。

該論文來(lái)自賓夕法尼亞大學(xué)GRASP實(shí)驗(yàn)室，第一作者為博士生Sean Bowman。

論文地址：https://www.src.org/library/publication/p089543/

基于模型的強(qiáng)化學(xué)習(xí)的信息理論模型預(yù)測(cè)控制

該論文引入了一種信息理論模型預(yù)測(cè)控制（model predictive control，MPC）算法，能夠處理復(fù)雜損失標(biāo)準(zhǔn)和一般非線性動(dòng)力學(xué)問(wèn)題。該方法的一般性使得可以使用多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為動(dòng)力學(xué)模型，該方法將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型引入到MPC算法中，已解決基于模型的強(qiáng)化學(xué)習(xí)任務(wù)。研究人員模擬了倒立擺和四旋翼導(dǎo)航任務(wù)，以及在實(shí)際硬件上測(cè)試激進(jìn)駕駛?cè)蝿?wù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法能夠?qū)崿F(xiàn)高水平的性能，并且僅利用從系統(tǒng)中收集到的數(shù)據(jù)。

該論文同樣來(lái)自于佐治亞理工學(xué)院，第一作者為Grady Williams。

論文地址：http://www.cc.gatech.edu/~bboots3/files/InformationTheoreticMPC.pdf

非標(biāo)準(zhǔn)混凝土應(yīng)用的機(jī)器人終端的設(shè)計(jì)，開(kāi)發(fā)和實(shí)驗(yàn)評(píng)估

盡管建筑行業(yè)最近取得巨大進(jìn)步并采用了機(jī)器人技術(shù)，但是需要高幾何自由度的建筑工藝仍然主要是勞動(dòng)密集型和手工型。目前機(jī)械化這些過(guò)程仍有固有的困難，即缺乏可選擇的機(jī)器人技術(shù)。一個(gè)具體的例子為建立具有不同曲率或橫截面的鋼筋混凝土結(jié)構(gòu)。這個(gè)過(guò)程仍然是手工完成的，需要額外定制模具支持。在該論文中，首先描述了一種替代的新型機(jī)器人制造工藝，用于構(gòu)建鋼筋網(wǎng)，作為鋼筋和模具。使用先前開(kāi)發(fā)的移動(dòng)機(jī)器人系統(tǒng)來(lái)實(shí)現(xiàn)這種過(guò)程的機(jī)器人化?；趶脑撟詣?dòng)化過(guò)程得到的規(guī)范，詳細(xì)描述了一種新型定制的機(jī)器人終端執(zhí)行器的設(shè)計(jì)。討論了包括移動(dòng)機(jī)器人系統(tǒng)和機(jī)器人終端執(zhí)行器的完整機(jī)器人系統(tǒng)的自動(dòng)化過(guò)程，包括該系統(tǒng)的模擬和控制。通過(guò)對(duì)機(jī)器人系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)評(píng)估，最后展示了不同曲率和柵格尺寸的非標(biāo)準(zhǔn)鋼筋網(wǎng)的完全自動(dòng)化構(gòu)造能力。

該論文來(lái)自瑞士蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院。

實(shí)驗(yàn)室主頁(yè)為：http://www.adrl.ethz.ch/doku.php/adrl:home

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