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机器感知、三维点云如何与深度学习擦出火花?| ICRA 2018

雷锋网 AI 科技评论按:ICRA 2018 正于近期在澳大利亚布里斯班举行。ICRA 全称为「IEEE International Conference on Robotics and Automation」(机器人与自动化会议),是机器人技术领域最有影响力的国际学术会议之一。雷锋网 AI 科技评论在去年曾赴新加坡参加 ICRA 2017,并带回融合产业与学术的专题丰富报道。详情可了解去年的 ICRA 2017 大会专题内容:https://www.leiphone.com/special/289/201705/592e37165105d.html

根据学术会议惯例,Workshops & Tutorials 将在大会正会前后召开。作为能够给予与会者宏观启迪及学术纵览体验的一项重要议程,持续一整天的 Workshops & Tutorials 自然早早吸引了不少学者前来注册参会。

今年 ICRA 2018 共有 1 个全天 Tutorials 及 22 个全天 Workshops;此外还有 3 个半天 Tutorials 及 9 个全天 Workshops。雷锋网 AI 科技评论从议程进行不完全统计,机器感知与控制仍然是 ICRA 2018 的关注重点。所有的 Workshops & Tutorials 中有近一半是围绕两个议程的讨论,而基于现实问题的应用探讨(包括道德伦理)也有 5 个相关议题。此外,仿生机器人、人机交互、自主系统构建等话题也是比较热门的关注方向。

雷锋网 AI 科技评论选取了其中几个研讨内容做简单分享,更详细的研讨内容可参考大会官网中关于 Workshops & Tutorials 的介绍:http://icra2018.org/accepted-workshops-tutorials/

由谷歌大脑两位女研究员 Anelia Angelova 和 Jana Kosecka 组织的 Tutorial「Deep Learning for Robotics Perception」从当前非常流行的一些深度学习网络入手,分享和探讨了机器如何借助机器学习更好感知周围的世界,并根据实际任务做出更加精准的反应。

值得一提的是,现场还配备了手语翻译人员,可以说是非常人性化了。

目前机器人需要处理多种感应模式,包括「是什么?在哪里?怎么样?」等问题,这就涉及到非常多的问题,比如三维重建,视觉测距、对象分类、人类/物体的姿态估计、语义分割、匹配,识别和本地化等。也就是说,机器人需要在这个过程中学会如何主动感知和控制。因此,深度学习的流行也为探索这一问题提供了一种值得借鉴和学习的方法。

最开始,机器人研究者采用神经网络的初衷是为了进行分类特征提取,但目前随着深度学习的广泛应用,数据驱动模式能够构建强大的端到端训练方法,如今已经可以拓展到更多的感知模式和视频检测上,并进一步构建神经网络架构工程在无监督或自我监督的训练方式中。

在 Tutorial 里,Angelova 先介绍了从视觉领域角度上,机器人在感知领域是如何做探索的。从视觉角度来看,分类与检测是目前机器人学最主要的两个相关问题。

  • 从分类入手,以 AlexNet、Inception、ResNet、DenseNet 等为代表的深度神经网络,在机器人领域又可分为物体分类及场景识别两种任务;

  • 从检测入手,R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN 为代表的深度神经网络走的是「Two-stage approaches」,即 Bounding box + classification 的方法;而以 YOLO、SSD、Retinanet 为代表的网络,采用的是「Single-stage approaches」,即 Direct「regression」to locations and classification 的方法。

基于深度神经网络的准确性及可行性,我们需要肯定深度神经网络对于机器人在感知上的探索。目前已知的一些网络体系架构也在快速发展,通过引入架构,标准的计算机视觉算法能够比较顺畅地应用于机器人技术上。

随后,基于姿态估计和匹配、场景分割和密集预测、抓取及从视频中学习等四个方面,两位科学家展示了一些具体的研究成果及应用场景。

在三维点云及即时检测、多任务检测上,深度学习对机器人的研究也有着不少先进成果。Binh-Son Hua1、Duc Thanh Nguyen、Lap-Fai Yu、Sai-Kit Yeung1 及 Daniela Rus 组织了一个名为「Creating Annotated Scene Meshes for Training and Testing Robot Systems」的 Workshop,针对 3D 场景重建和标注的相关进展进行了介绍和探讨。与较为容易获取且数据量庞大的 2D 图像数据集相比,从现实世界中捕获,重建和注释 3D 场景并非一件容易的事情。

受限于点云本身的无序性,不同设备在不同位置扫描物体所获得的数据不尽相同,数据难以通过端到端方法来处理;点云本身也面临数据缺失的问题,比如被扫描模型往往会被遮挡。

针对无序点云数据的深度学习方法研究,目前进展还相对缓慢。在 CVPR 2017 上,斯坦福大学提出的 PointNet 是第一种直接处理无序点云数据的深度神经网络。团队通过在每个点训练一个 MLP,把每个点投到一个 1024 维空间上,并采用了 Max Pooling 层做为主要的对称函数,比较好地解决了顺序问题。随后斯坦福大学在 NIPS 2017 上的 Pointnet++,对 PointNet 做出了更多改进。

在本次 Workshop 中,学者们还探讨了数据捕获,实时和离线重建,自动和交互式注释,质量控制和基准测量指标等目前的热点问题。

组织者之一的 Daniela Rus 是 MIT 的 CSAIL 主任,在 2016 年的 CCF-GAIR 大会上,Daniela Rus 教授曾经作为大会嘉宾受邀做主题演讲。她曾表示,虽然深度学习已经取得了非常显著的成果,但研究者还面临深度学习的三个挑战。首先是深度学习需要大量的训练数据;其次是深度学习并非永远不会犯错;再者是它的可解释性。

不论是机器感知,或是以三维点云为代表的技术,在利用深度学习探索的过程中,必然还是会遇到同样的问题。而在深度学习与机器人学的结合中,人与机器人的相互协作与共同进步,也将成为每一年 ICRA 孜孜不倦的目标。「人类和机器人各有擅长的事情,我相信未来会是一个人与机器共同协作,互补对方短板的社会,我们也需要努力去创造这种社会。」

雷锋网

ICRA 2018前瞻,五大机器人赛事抢先看

雷锋网 AI 科技评论按:国际机器人与自动化会议(ICRA)是 IEEE 机器人与自动化学会(IEEE Robotics and Automation Society)的旗舰会议,同时也是机器人研究者展示他们工作的重要论坛。ICRA 成立于 1984 年,每年举行一次,该会议将机器人和自动化领域的学者专家聚集起来,使他们能够通过展示和讨论科研成果进行技术交流。ICRA 为所有参会的代表营造了一个非常好的环境,让他们能够沉浸在机器人和自动化科学技术的前沿研究之中。ICRA 2018 于近期在布里斯班举行,雷锋网 AI 科技评论也于澳大利亚现场带来更多精彩报道。

与以往一样,除了学术论文交流的环节,本届 ICRA 也举办了规模宏大、类型丰富的机器人挑战赛。具体而言,ICRA 2018 机器人挑战赛由五项赛事组成,它们是:

  • 2018 可移动微型机器人挑战赛(Mobile microrobotics challenge 2018)

  • 房间整理家务机器人挑战赛(Tidy up my room challenge)

  • 软体机器人挑战赛(Soft material robot challenge)

  • 机器人初创公司启动大赛(Robot launch startup competition) 

  • 大疆创新 ROBOMASTER 人工智能挑战赛

以下是比赛的详细介绍:


2018 可移动微型机器人挑战赛(Mobile microrobotics challenge 2018)

组织者:David J. Cappelleri, 普渡大学
                Aaron T. Ohta, 夏威夷大学
                Igor Paprotny, 伊利诺伊大学-芝加哥分校
                Dan Popa, 路易斯维尔大学

大赛主页:https://sites.google.com/site/mobilemicrorboticschallenge/

IEEE 机器人与自动化学会(RAS)微型机器人与自动化技术专委会(MNRA)组织了 2018 年可移动微型机器人挑战赛,在这项赛事中,人类头发直径大小级别的微型机器人将在装配工作的自主性、准确性测试中进行挑战。

参赛队伍最多可以参加以下三个项目:

1.自动化操作和准确性挑战赛:

微型机器人必须自动操作固定障碍物周围的微型零件,使其到达人们所期望的位置、具有正确的朝向,并且将它叠放在基板上。参赛者需要在最短的时间内,尽可能精确地将物体以正确的朝向运送到目标位置上去。

2.微型组装挑战赛:

微型机器人必须在规定时间内在一个狭窄的通道内组装多个微型零件。这项任务模拟了可以预见到的微型组装的应用,包括人体血管内的操作和纳米加工中的零件装配。

3.MMC 与海报展示:

每个团队都有机会展示并说明任何他们的微型机器人系统的先进的性能和功能。每支参赛队都将获得一张选票,用来决出展示环节最佳的优胜者。

房间整理家务机器人挑战赛(Tidy up my room challenge)

组织者:Jürgen ‘Juxi’ Leitner,Niko Sünderhauf(澳大利亚机器人视觉中心&昆士兰科技大学)

大赛主页:juxi.net/challenge/tidy-up-my-room/

对于大多数机器人来说,在家庭环境中的鲁棒性交互仍然是一个难题。家庭环境的布局往往是非结构化、不断变化的,并且此时居家机器人面对的是人而不是机器人。这使得在一个人的家中抓取并且选择各种各样的物体成为未来机器人应用的一个典型问题。面对这一挑战,组织者的目标是培育一个围绕以整体的方式解决这些任务的社区,以求达到感知、推理和执行的紧密结合。

机器人技术是一门综合性学科,世界各地的实验室每年都在投入大量的努力建造机器人系统,但是这些方法之间很难相互比较和验证。各种各样的竞赛为机器人通过特定的任务,为机器人系统提供了与相应的基准进行对比的机会。这些任务包括抓取并放置物品以及驾驶交通工具。我们希望这项赛事能够包含多种任务,并且在过去的几年中不断增加任务的复杂性。

在 ICRA 2018 上举办的第一届「Tidy up my room」挑战赛中,参赛队伍需要将它们的机器人部署在一个房间中(想想宜家的样板间),并且要求他们执行特定的任务。例如:机器人可能必须找到所有摆放在不恰当的位置上的物品。各个队伍将同时进行比赛,获胜者将进入下一轮的角逐。

软体材料机器人挑战赛(Soft material robot challenge)

组织者: Tiefeng Li, Wei Song & Zheng Chen,浙江大学;Guoying Gu,上海交通大学;Jian Zhu,新加坡国立大学

大赛主页:https://sites.google.com/view/softrobotchallenge2018

软材料机器人挑战赛邀请来自世界各地的参赛者展示他们使用软体材料驱动的机器人。这项赛事为展示软体机器人的研究提供了一个国际化的平台,旨在促进软体机器人领域的研究并提升其在真实场景下的适用性。

A. 软体零件技术挑战赛

本赛事旨在展示新开发的软体机器人技术,包括新的传动装置、传感器和其它推动软体机器人发展的零件的技术。评委将会根据参赛作品的重要性、原创性、功能性呀以及文档的质量对它们进行评价。入围作品需要在 2018 ICRA 的赛场上展示它们的产品原型。

B. 软体机器人物品抓取大赛

本赛事旨在选出对于抓取任务最有效的软体机器人。大赛将设置各种形状、硬度和重量的物体,让软体抓取机器人去进行抓取和运输的工作。

参赛团队在设计机器人时必须遵守以下规定:

(1)抓爪必须由软体材料制成。可以使用刚性部件和马达来辅助软体抓爪进行移动。我们非常鼓励参赛者使用完全由软体材料驱动的机器人。

(2)机器人的尺寸不能大于 0.5m × 0.5m × 0.5m。参赛队伍可以自由使用基板上或基板外提供的电源(没有连接在外部电源上的机器人将获得额外的奖励点数)。只提供 240 伏输入电压的电源插座。如果一个参赛队伍选择使用板外电源,所有连接到机器人上的导线应该在操作中保持松弛状态。

2018 年 ICRA 机器人初创公司启动大赛

组委会

Andra Keay, The Robotics Hub Fund

Ivan J Storr,QUT bluebox

Roland Siegwart,瑞士苏黎世联邦理工学院

大赛主页:https://icra2018startups.org/

在机器人、传感器或人工智能领域,你是否有一个创业点子、一个产品雏形或是一个种子初创公司呢?参赛者将获得赢取由「QUT bluebox」提供的 3000 澳元奖金的机会。

排名前十的初创公司将被选中在舞台上参与和投资者和创业导师进行现场座谈,这些专家包括:

  • Martin Duursma,Main Sequence Ventures 公司

  • Chris Moehle,The Robotics Hub Fund

  • Yotam Rosenbaum,QUT bluebox

  • Roland Siegwart,苏黎世联邦理工学院

参赛作品还有希望取得 QUT bluebox 企业加速器*、硅谷机器人企业加速器的席位*,并且得到所有投资人评委的指导,一集来自 The' Robotics Hub 基金会提供的 25 万美元的潜在投资。(*申请条件——详情请见企业加速器官网)

竞赛条件

  • 预种子类参赛队伍的参赛条件包括一个创业点子和对于创业概念的证明,或者提供一个「原型-客户」验证。

  • 种子类参赛队伍的参赛条件包括一个成立不到 24 个月的初创公司,之前的被投资额不得超过 25 万美元。

  • 种子期后的参赛队伍的参赛条件包括一个成立不到 36 个月的初创公司,之前的被投资额不得超过 250 万美元。

这次不能前往澳大利亚参加比赛怎么办?

淡定!在整个 2018 年的夏天,我们将在美国和欧洲继续举办这项赛事。无论如何,现在开始准备参与这项比赛吧!

参赛传送门:https://airtable.com/shrqFZUaPXUPF5gAO

优秀项目推荐文档指南

主办方为大家提供了一篇范文「Investor One Pager」。你的项目推荐书应该包含 「Nathan Gold's 13 slide」中的内容。 

大疆创新 Robomaster 人工智能挑战赛

组织者:大疆创新 Robomaster 组委会

大赛主页:www.robomaster.com/en-US/resource/pages/728?type=announcementSub

大疆创新于 2015 年创办了 Robomaster 大赛,这是一项为天赋异禀的工程师和科学家们提供的教育性质的机器人竞赛。一年一度的 Robomaster 大赛要求参赛队伍建造与其它的机器人进行设计对抗的机器人。这些机器人的表现将通过专门设计的裁判系统来监控,如果机器人被「子弹」集中,将减少该机器人的健康点数。如果你想查看往届比赛和比赛简介的视频,请访问:https://www.twitch.tv/robomaster。

想查看 Robomaster 2018 的宣传视频,请访问:https://youtu.be/uI2uoV58pzQ

ICRA 2018 DJI RoboMaster 人工智能挑战赛将在铺设有不同功能机关道具的 5m*8m 场地中进行,参赛队需自主研发 1-2 台人工智能机器人,让其全自动发射弹丸与 DJI RoboMaster 人工智能机器人进行对抗,击败官方机器人则获得比赛胜利。(详情请见雷锋网文章:https://www.leiphone.com/news/201712/lUwwwFKghI8yNFBE.html)

大疆在学术领域的研究一直颇为低调,不过对于机器人挑战赛,他们还是非常有话语权的。在雷锋网学术频道 AI 科技评论旗下数据库项目「AI 影响因子」中,大疆凭借本次 Robomaster 人工智能挑战赛在本月也有突出表现,雷锋网也将带来后续报道。

图 1: 需要建造的机器人(途中并非真正的机器人样品)

图 2: 赛场俯视图(图中数字单位为毫米)


图 3: 机器人竞赛展示(图中并非真实的赛场)

届时,雷锋网团队将为大家带来 ICRA 2018 第一手报道,敬请期待!

雷锋网

ICRA 2018 十二大奖项名单及评选标准全汇总

雷锋网 AI 科技评论按:国际机器人与自动化会议(ICRA)是 IEEE 机器人与自动化学会(IEEE Robotics and Automation Society)的旗舰会议,同时也是机器人研究者展示他们工作的重要论坛。ICRA 2018 于近期在布里斯班举行,雷锋网 AI 科技评论也于澳大利亚现场带来更多精彩报道。

奖项自然是每个学术会议的重头戏,ICRA 也不例外。以下这一份列表详细列出了 ICRA 即将颁布的十二个奖项,雷锋网整理如下:

1、IEEE ICRA 最佳会议论文奖(始于 1993 年)

简介:选出年度 IEEE 机器人与自动化国际会议(ICRA)中最杰出的论文

评审依据:技术得分,原创性,领域内潜在影响力,书面表达清晰以及口头或其他演示的质量。

2、IEEE ICRA 最佳学生论文奖(始于 1988 年)

简介:选出年度 IEEE 机器人与自动化国际会议(ICRA)上主要由学生撰写的最优秀论文。

评审依据:技术得分,原创性,业界潜在影响力,应用的实际意义,书面陈述清晰以及会议口头陈述的质量。

3、IEEE ICRA 自动化最佳论文奖(始于 1997 年)

简介:为鼓励自动化领域的研究,IEEE 机器人与自动化国际会议(ICRA)每年都会选出系统上最佳自动化论文,这些论文的系统可长时间的在可预测环境中自主运行,或明确构建此类环境。

评审依据:要考虑的因素包括与自动化相关的原创性、深度、质量、展示效果和重要性,强调效率、生产力、质量和可靠性,侧重于在可预测的环境中长时间自主运行的系统或明确构建这样的环境。

4、IEEE ICRA 认知机器人最佳论文奖(由 KROS 赞助)(始于 2010 年)

简介:该奖项旨在促进跨领域技术系统认知和工业、家庭应用和日常生活中认知机器人的发展。每年在 IEEE 国际机器人与自动化大会(ICRA)会议上将颁发相应奖项。

评审依据:需要考虑的因素包括认知行为和认知能力的重要性,跨学科工作、创造力、技术水平、原创性,工业和家庭应用中的潜在影响以及演示的清晰度。

5、IEEE ICRA 人机交互最佳论文奖(HRI)(由 ABB 赞助)(始于 2015 年)

简介:该奖项旨在选出在 IEEE 机器人与自动化国际会议(ICRA)上发表的关于人机交互的最佳论文。

评审依据:评审委员会由 ICRA 奖委员会任命,委员会成员具有人机交互领域的专业知识。论文是根据技术水平、原创性、相关性以及人机交互领域的潜在影响力,书面表达的清晰度以及会议演示文稿的质量来判断的。

6、IEEE ICRA 机器人操作最佳论文奖(由 Ben Wegbreit 赞助)(始于 2000 年)

简介:在机器人与自动化国际会议(ICRA)上发表的有关机器人操作的最佳论文。

评审依据:技术水平,原创性,对该领域的潜在影响,书面文件的清晰度以及口头或其他演示的质量。

7、IEEE ICRA 医疗机器人最佳论文奖(由 Intuitive Surgical 赞助)(始于 2009 年)

简介:该奖项将表彰医疗机器人、计算机介入辅助设备和系统领域的杰出工作。相关主题可能包括新设备和机器人系统的设计和开发,以及与导航和成像技术的一体化以提高临床效能。

评审依据:评选委员会将由具有医疗机器人领域专业知识的会员组成的委员会任命。

8、IEEE ICRA 多机器人系统最佳论文奖(由亚马逊机器人公司赞助)(始于 2017 年)

简介:该奖项选出在 IEEE 机器人与自动化国际会议(ICRA)上发表的关于多机器人系统的最佳论文。

评审依据:ICRA 奖委员会将委任一个评选委员会,委员会成员具有多机器人系统领域的专业知识。论文评判依据是技术水平,原创性,相关性以及对人机交互领域的潜在影响,书面文件的清晰度以及会议演示文稿的质量。

9、IEEE ICRA 服务型机器人最佳论文奖(由 KUKA 赞助)(2008 年)

简介:为促进机器人科学研究与服务机器人应用领域(专业和国内)的产业研发进展。

评审依据:需要考虑的因素有:新应用的重要性,技术水平,原创性,对该领域的潜在影响以及演示的清晰度。

10、IEEE ICRA 机器人视觉最佳论文奖(由 Ben Wegbreit 赞助)(始于 2000 年)

简介:选出在机器人和自动化国际会议上发表的与视觉相关的最佳论文。

判断依据:技术水平,原创性,对该领域的潜在影响,书面文件的清晰度以及口头或其他演示的质量。

11、IEEE ICRA 无人机优秀论文奖(由 DST 集团赞助)(始于 2018 年)

简介:该奖项旨在表彰在 ICRA 上发表的关于无人机的最佳论文。

评审依据:评审委员会由 ICRA 奖项委员会任命,其成员在无人机领域拥有相应的专业知识。论文是根据技术水平,原创性,相关性以及对人机交互领域的潜在影响,书面文件的清晰度以及会议演示文稿的质量来评审的。

12、IEEE ICRA 2018 年度最具影响力论文奖,从1988/1998/2008年的论文中评选。

以下为奖项 final lists:

雷锋网将在会议期间密切关注奖项动态,敬请期待。

雷锋网

报名倒计时!大疆二度在 ICRA 举办 RoboMaster 挑战赛,「AI+机器人」成最大亮点

ICRA,全称 IEEE International Conference on Robotics and Automation,即机器人与自动化会议,机器人技术领域最有影响力的国际学术会议之一。今年 12 月,DJI RoboMaster 联合 ICRA 举办 ICRA 2018 DJI RoboMaster 人工智能挑战赛(ICRA 2018 DJI RoboMaster AI Challenge),并面向全球高校启动报名。

ICRA 近年都会与业界企业进行相关挑战赛的合作,2015 年是与亚马逊合作发起分拣机器人挑战,要求参赛的机器人把特定的对象从架子上取下,然后放到一个容器中;2016 年则是与空中客车公司 Airbus 合作,要求参赛的机器人在 60 分钟内精准地在一块平面铝板上钻出数百个洞,参赛对象可以是由模块化机械装置组成的机器人系统。

2017 年,ICRA 与 DJI 大疆创新合作,举办了 ICRA DJI RoboMaster 机器人挑战赛。比赛规则是在完全自动化条件下,让机器人把箱子从一个地方搬到另一个地方,再把这些箱子垒起来。其中涉及的相关技术包括地面移动机器人定位、物体抓取、力控制、目标识别技术并保持整体稳定性等。

雷锋网 AI 科技评论参与了 ICRA 2017,并带来了 ICRA 2017 DJI RoboMaster 机器人挑战赛的精彩报道,详情可参考:继亚马逊和空中客车,大疆在 ICRA 上举办了一场机器人挑战赛|ICRA 2017

ICRA 2017 DJI RoboMaster 机器人挑战赛的前 6 名均来自国内队伍,东北大学夺得冠军,西安交通大学、深圳大学、哈尔滨工业大学深圳研究院、香港中文大学和武汉大学分获第二至第六名。

而 2018 年的人工智能挑战赛赛制与今年相比,又有哪些创新点呢?

据雷锋网 AI 科技评论了解,作为一场全智能机器人射击对抗型比赛,ICRA 2018 DJI RoboMaster 人工智能挑战赛将在铺设有不同功能机关道具的 5m*8m 场地中进行,参赛队需自主研发 1-2 台人工智能机器人,让其全自动发射弹丸与 DJI RoboMaster 人工智能机器人进行对抗,击败官方机器人则获得比赛胜利。

而与 2017 年的机器人挑战赛相较,ICRA 2018 DJI RoboMaster 人工智能挑战赛的最大亮点在于,将「人工智能与机器人」融合在一起,需要考验的是机器人学的前沿技术。

两台机器人如何组合为一个高效团队并获得胜利,除了自身识别、追踪和射击的相关技术外,如何在赛场上根据实际情况做出即时策略考量及配合也同样是一个巨大的挑战。此外,实体机器人的对抗比起虚拟世界的模拟更具实践性,未来在机器人上将有更广阔的应用性和落地可能性。

据雷锋网 AI 科技评论了解,两年 ICRA 挑战赛的比赛规则都是大疆自行设计的,而从 2017 年的赛事结果来看,不少队伍的表现非常优异,超出预期,因而今年的赛事难度与规则,比起去年要提升不少。

大疆也表示,在未来希望能留下比赛的全部数据放入标准格式的数据包,用于 RoboMaster AI 的训练,并进行 AI 技术的相关研究。

目前比赛处于报名阶段,面向全球高校学生报名,只要你热爱机器人,热爱人工智能,以学校为主体的队伍均可报名参加。

即日起至 2017 年 12 月 31 日 24:00 止(北京时间),登陆 RoboMaster 官网报名系统(https://www.robomaster.com/zh-CN/user/login)提交报名信息即可完成报名。

参赛队伍由 1-10 人组成,队伍在完成报名后需要提交技术报告,技术报告审核通过即可获得「ICRA 2018 DJI RoboMaster 人工智能挑战赛」的参赛资格。

奖项设置

  • 第一名(1支队伍)   

    奖金:20000美金(税前)

    每名成员获得荣誉证书和DJI Phantom 4 Pro一台

  • 第二名(1支队伍)  

    奖金:10000美金(税前)

    每名成员获得荣誉证书和Mavic Pro(铂金版)一台

  • 第三名(1支队伍)  

    奖金:5000美金(税前)

    每名成员获得荣誉证书和Spark一台

  • 参与奖 (若干)

    旅行赞助:1000美金(税前)

    每名成员获得荣誉证书和纪念品 

*备注:荣誉证书由 ICRA 2018 组委会和 RoboMaster 组委会共同颁发。

赛事流程(北京时间)

  • 报名:2017.12.1-12.31

  • 提交技术方案:2017.12.1-2018.1.1

  • 提交技术报告:2018.1.1-4.10

  • 公布参赛名单:2018.4.20

  • 正式比赛:2018.5.21-5.24

具体时间以组委会发布的最新版规则及相关公告为准。提交的资料要求可在 RoboMaster 官网查阅。

相关网址

1、ICRA 2018 DJI RoboMaster 比赛公告:(含规则手册下载)

https://www.robomaster.com/zh-CN/resource/announcement

2、ICRA 2018 官网:https://icra2018.org/

3、ICRA 2018 DJI RoboMaster 介绍主页:

https://icra2018.org/dji-robomaster-ai-challenge/

若对比赛有任何疑问,可咨询 RoboMaster 组委会。

1、电话:0755-36383255

(周一至周五 10:00-19:00,北京时间)

2、邮箱:robomaster@dji.com

雷锋网

五篇ICRA最佳医疗机器人获奖论文大盘点 | ICRA 2017

雷锋网AI科技评论按:ICRA全称为“IEEE International Conference on Robotics and Automation”(机器人与自动化会议),是机器人技术领域最有影响力的国际学术会议之一。ICRA 2017于5月29日至6月4日举行,雷锋网AI科技评论从新加坡带来一线报道。该会议举办期间,雷锋网将围绕会议议程及获奖论文展开系列专题报道,敬请期待。

下面是ICRA 2017最佳医疗机器人入围论文的论文摘要。

基于并行计算硬件的连续体机器人的高效临近查询

由于连续体机器人领域的进步,手术操作者越来越能够通过复杂的路径接近深层病变组织。在大多数情况下,这类机器人可以精确的建模为一系列圆柱型。为了安全无缝的对这些具有复杂的非直观运动学机器人进行远程操作,研究者开发了依靠准确的临近度查询,来计算连续体机器人与解剖结构之间的距离的触觉指导方案。该论文介绍了一种准确地模拟连续体机器人的方法,该机器人采用具有球型或平面的圆柱型分段,然后有效地计算到三角形网格的最短距离。该论文提供了适用于并行计算硬件的简单和复杂集合图元的高效分析窄相位PQ计算的实现,以及实验验证,结果显示出该方法更高的性能适合于实时的机器人应用。该论文在计算机实验中,比较了在PQ计算或其他优化任务中使用的各种根寻找算法,以评估其在不同硬件上执行的适用性。关于根据可用的并行计算硬件选择合适的临近度查询算法来讨论这些实验结果的含义。最后,介绍了密集动态解剖结构未来改进的前景。

该论文来自伦敦帝国学院Hamlyn手术机器人研究中心,第一作者为Konrad Leibrandt。

论文地址:http://ieeexplore.ieee.org/document/7855751/  

使用单一旋转磁体同时定位和推进内腔中磁性胶囊的首次实现

该论文提出了一种使用单个旋转执行器磁体推进嵌入了霍尔效应传感器的螺旋磁性胶囊的方法。该方法估计了胶囊与应用场同步旋转时的六自由度姿态。它适用于肠道的活动胶囊内窥镜检查。在胶囊通过内腔时,使用一个拓展卡尔曼滤波器来对胶囊的六自由度姿态进行估计,该卡尔曼滤波器使用的是简化的两自由度过程模型,两个自由度包括胶囊以其主轴线向前或向后移动方向和旋转方向。持续监测胶囊在施加场中的运动,以确定胶囊是否与施加的场同步旋转。基于该信息,调整外部源的旋转速度,以防止期望的磁耦合出现损失。该试验首次证明了使用单个旋转磁体对通过管腔的胶囊同时进行定位和推进是可行的。以前的工作假定胶囊在定位阶段没有净运动,需要定位和推进是分开进行的。与之前的分步方法相比,该方法需要的时间减少了三倍。

该论文来自犹他大学,第一作者为Katie Popek。

论文地址:http://www.cs.utah.edu/~thermans/papers/Popek_ICRA_2017-capsule-closed-loop-control.pdf

用于远程MR引导针插入的滚动隔膜液压传动

磁共振成像(magnetic resonance imaging, MRI)具有许多优点,包括无与伦比的软组织表征能力,并能将检测和活组织检查两个过程合二为一。然而,由于扫描空间狭窄,患者需要繁琐重复的定位,或者使用机器助手将医生与患者隔离。该论文提出了一种替代方案,使用一种经皮手术的远程手术技术,以满足介入放射科医师的需求,克服MR环境所带来的挑战。该技术演示了1-DOF针的插入手术。该技术使用滚动隔膜,离合器和线缆绞盘驱动器来推动针,同时将作用力和运动无差别地传递给操作者。该系统表现出优异的位置跟踪性能(无负载的情况下<0.7^{cric}的误差),并能可靠地传递力的变化。在针的远程操作期间,用户能够以77%的精度检测轻薄膜穿刺,并且能够像手动操作一样准确的区分劲度系数。

该论文来自于斯坦福大学,第一作者为Natalie Burkhard。

论文地址:http://bdml.stanford.edu/uploads/Main/MedicalRoboticsPublications/icra2017_frishman.pdf

具有动力的保护性股骨假体的高效能3D假肢行走的初步结果

该项工作提出了一种针对定制保护性股骨假体(compliant transfemoral prosthesis)的系统性假肢控制策略的初步实验验证,最终实现高效能的三维(3D)多接触假体行走。特别是为了捕捉现实的截肢假体系统的重要组成部分,研究人员开发了一种3D非对称混合动力系统模型,形成了步态设计和控制结构的基础。基于该模型,利用两步直接并置优化方法设计了一种高效能3D多接触点的假肢步态。这种设计的步态也受到许多实际的限制,例如与人类相似性的限制,以及舒适性限制。对于实验验证,研究人员定制构建了一个具有动力的股骨假肢设备,该设备可以进行修改,以实现设计的3D步态。该设备与现有的动力假体的区别是,为了节能和类人行为的目的,将兼容部件添加到三个关节中(两个节距关节和一个滚动关节)。结合所提出的控制方法和新颖的硬件设计,最终的结果是与其他设备和控制方法相比,实验性的实现了3D多接触点的假肢行走,提高了能量效率。

该论文来自佐治亚理工大学,第一作者Huihua Zhao 的个人主页:https://www.researchgate.net/profile/Huihua_Zhao

用于细针抽吸活检的磁力驱动软胶囊内窥镜

该论文介绍了一种用于上消化道的细针抽吸活检的磁力驱动软胶囊内窥镜(magnetically actuated soft capsule endoscope for fine-needle aspiration biopsy, B-MASCE)。一个薄而中空的针头被连接到胶囊上,可以深入渗透到组织中以得到表面下的活检样本。该设计利用软弹性体作为柔性机构来引导针。内部永久磁铁为驱动和跟踪提供了一种手段。胶囊被设计成朝向其目标滚动,然后将活检针部署在目标区域的精确位置。B-MASCE由多个定制设计的电磁铁控制,而其位置和方向由磁传感阵列跟踪。在体外试验中,B-MASCE展示了位于解剖人体胃模型内的猪组织模型的滚动运动和活检。经实验确认,组织样品被保留在针内。

该论文来自卡耐基梅隆大学,第一作者Donghoon Son的个人主页:https://www.researchgate.net/profile/Donghoon_Son3

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康涅狄格大学教授Peter B.Luh解析:工业4.0时代的状况与挑战 | ICRA 2017

雷锋网 AI 科技评论按:ICRA 全称为“IEEE International Conference on Robotics and Automation”(机器人与自动化会议),是机器人技术领域最有影响力的国际学术会议之一。ICRA 2017 于 5 月 29 日至 6月 3 日举行,雷锋网 AI 科技评论从新加坡带来一线报道。该会议举办期间,雷锋网将围绕会议议程及获奖论文展开系列专题报道,敬请期待。

本文为康涅狄格大学教授Peter B.Luh在ICRA 2017上进行的工业4.0主题演讲。Peter B. Luh教授是国际著名生产制造调度专家、IEEE Fellow、清华大学自动化系何毓琦讲席教授组首席教授。Peter教授1973年获得国立台湾大学电气工程专业学士学位,1977年获得美国麻省理工学院(MIT)航空与航天专业硕士学位,1980年获哈佛大学应用数学专业博士学位。1980年至今任教于美国康涅狄格大学电子与计算机工程系,2006年至2009年曾担任系主任。

雷锋网 AI 评论原文整理,有删节。

谢谢。很荣幸在这里为大家介绍工业4.0 – 自动化与机器人,我主要研究的方向就是工业4.0 。那么工业4.0是指什么呢?

第四次工业革命

我们都知道,一共有4次工业革命,第一次是1784年开始的工业革命,由蒸汽机的发明推动,协助了机械化生产。第二次工业革命大家都知道是电推动的,它催生了福特汽车的组装线。第三次工业革命来自计算力,标志性的事件是1969年发明的PLC。

第四次工业革命呢?是网络的力量,来自计算力以及沟通,它们一起可以产生巨大的力量,从几年前德国政府做智能制造的研究开始。它是否成为了事实,它只是个名字,或者是企业想要在两年后达成的目标?我们今天就可以讨论一下,它是否是一个热潮,它会发展成什么样,它对自动化和机器人的影响如何。

我会讲下面几部分,简单介绍一下背景,工业4.0的设计准则,历史中的经验教训,简单介绍几个关键技术,包括3D打印、机器人、虚拟计量学和优化理论。然后简单介绍一下美国和日本的工业4.0状况。

背景

工业4.0的背景在于需求推动进步。客户需求高质量、多功能,并且想以合理的价格定制产品和服务;并且全球的企业之间也有激烈的竞争。供给侧的进步动力来自于科技进步,就是网络的力量。我们看看摩尔定律,大家都知道摩尔定律,每18个月晶体管的数量就会翻倍。从1965年摩尔提出的这个预测以来已经50年,准确地说是52年了,每18个月就会翻一番,它改变不只是晶体管的数量,它带动了所有事情的进步,从半导体工业到手机、PLC到各种各样的东西。在它们的推动下,现在两个实体间的联系和互动已经非常普及,人、机器、更多别的东西都是,数字化把物理世界和虚拟世界混合在一起。我们也看到了新兴的颠覆性技术。

所以,伴随着所有这些进步、这些联系、这些真实世界和虚拟世界的混合、这些新兴的颠覆性技术,未来的制造业会怎样变化?身边的事物可以连接到一个中心服务器,或者连接到车上,对你来说是随时可以用的,而且去中心化了。那它们未来会怎么样?

设计规范

所以工业4.0的原始设计规范表述出来是这样的,包括以下六点内容:

  • 第一点是互通性,网络物理系统或者人可以互相连接和通讯,通过物联网(Internet of Things)或者服务网(Internet of Services);

  • 其次是虚拟化,对所有连接到物理系统的东西做备份;

  • 相比于把所有东西用层次网络连成一个中心化的层次网络,我们更希望是一个去中心化的网络,网络物理系统或者人可以独立做出决定;

  • 再者,实时性也不可少,我遇到一个问题以后思考了好几个小时还不给出反馈是不行的,需要实时;

  • 此外,要面向服务,通过服务网络提供服务;

  • 我们还需要模块化,联网的东西需要能够灵活适配,跟上变化的需求。

根据以上这些,就可以达到自我优化、自我配置、自我诊断,对工作者进行识别和智能支持。一切都齐了,这不仅很好,而且不是没可能实现。

历史中的经验教训

80年代的自动化工厂是不开灯的,黑漆漆的。你可能会问,人看不清怎么办?但其实已经不需要人看见了。这算是成功了吗?我们都有听闻,自动化应该用在产生效用的地方。

我自己就在做这方面的研究,我们把自动化用在人类做起来太枯燥、太危险的事情上。另一个例子是数据分析,我们需要获得大量的数据,然后用自动化帮忙我们分析,找到其中的规律。把关键的事情用自动化解决,而不是所有的事情。

20年来,许多公司倒闭了,但是也有很多公司不仅仅是出现了,而且发展得很壮大,比如亚马逊、ebay、谷歌、阿里巴巴,它们改变了我们生活和思考的方式。

为了成功达到目的,我们需要知道我们在干什么、想要去哪里、想要做什么。在讨论这些之前,我们先看看有哪些关键技术。

关键技术

讨论关键技术的话:

  • 首先,我们会想到物联网、想到通讯、想到感知、想到集成。这些是物联网的核心技术。

  • 具体包括感知和通讯技术、云计算和本地计算、服务器和物理设备安全,还有大数据分析。还有很多的东西可以列在里面。

  • 还有集成化。垂直集成、水平集成,在生命期内从头到尾、从产业链顶端到底端的集成。还有网络、物理设备、人之间的集成。

  • 现在还有新兴的颠覆性技术,在这儿介绍几个。包括 3D打印、机器人、虚拟计量学和优化理论。

3D打印

大家都听说过3D打印,这已经不是什么新技术了。如果在1980年的时候听说它,是什么感觉呢?不怎么样呀,用的是塑料,但是做的东西很小,又很慢,使用场合很受限。但是现在不一样了,使用场合多多了。碰到加工复杂度非常高的东西,比如右上角的复杂几何体,以及这个飞机发动机叶片,用传统工艺想要做得很轻的话,设计和制造都非常繁琐,制造起来会花很多时间,工序也非常多。3D打印直接就把加工复杂度的问题解决掉了,再也没有加工起来复杂的东西了。

在设计的时候,传统设计并没有发挥出设计的全部潜力,因为没办法设计得很复杂,要考虑如何组装起来。现在有了3D打印,一次成形,设计人员可以有更多的选择空间来发挥出设计的全部潜能。

对于库存和供应链来说,用空间站举例吧,很多零件都有可能出故障,那空间站就需要很多库存、很多备用零件。这样好吗?还是干脆配备一台3D打印机,随时做需要的零件。举了空间站的例子,但是对于类似这样的高价、高度定制化的使用场合,我们需要很多库存吗?还是一台多功能的3D打印机就够了。所以这样一来,供应链就从根本上改变了,要简单、扁平得多。

对公司来讲,启动门槛也要低很多。做这样的飞机叶片,传统上需要很多工序,但是有了3D打印以后就有更多的人可以把它设计、制造出来。很多初创企业就有了机会。

这其中的关键点是,管理数字财产的版权。虽然现在我们还没有走到那一步,但是这其中的挑战是非常多的。比如在线监控和反馈,多数的3D打印设备还是老式的、没有这些功能的。

产品的质量也是挑战,外型、结构、物体特性比如尺寸,虽然解决了加工复杂度的问题,但是质量方面还有很大挑战。还有一些挑战来自不同材料的选择、加工产品的大小和加工速度的选择。

3D打印不仅可以连接到物联网,而且可以从物联网得到真正的帮助。它可以从物联网得到更多的信息、更多的感知、更多的沟通、更多的反馈。它也会是一项关键的生产加工技术。

机器人

在座的各位很多都是机器人专家,比我懂的多得多了,很多情况你们都知道。那么基于工业4.0、基于物联网的机器人会是什么样的呢?对于工业机器人和智能机器人都有过很多讨论了,仍然有很多关注在反馈控制、组装上。但是如果想想机器人是基于工业4.0的会怎样呢?每个机器人都有拥有智能,拥有机器学习的能力,而且有实时的数据计算能力,可以大大提高机器人的性能和灵活性。

重要的进展有这样几个,云机器人、机器人网络,协作机器人,还有无人机。许多许多公司都在无人机开发方面做出了各种突破性进展,这令人很激动,它们在重要的事情上拓展了人类的能力。

挑战也有不少。这次会议上就会讨论到其中的一些技术问题;物联网要如何驱动机器人,反之亦然;以及伦理,明天会有一场单独的关于伦理的讨论,讨论技术带来的失业和机器人武器。弄清了这些以后才称得上专业的工程师。

虚拟计量学

这方面的目标就是,产品零缺陷。但是100%的产品检验总的来说是不切实际的。所以在工业4.0中,虚拟分析和实体设备结合以后产生的新能力,可以把实际测量变成虚拟测量。把它和感知、统计、预测、计量、因果关系、自动化技术结合起来。现在这种方法已经在一些领域得到了应用,半导体工业、液晶显示、太阳能电池、机械工具、自动化以及航天工业中。所以,虚拟测量的可以工业4.0中的质量控制带来更好的保证。

为了达到零缺陷的目标,Fan-Tien Cheng博士把这个称作工业4.1,在工业4.0的基础上再前进一步。这对3D打印的质量提高也可能带来启发。

工业4.0的好处

普华永道做了一个关于工业4.0的调查,看看工业界对工业4.0抱有的期望是什么样的。这份调查是2016年的,他们觉得在优化商业规划和控制、更好的生产与操作规划、提升客户关系、提高固定资产使用效率等等方面都会带来提升,这是他们对工业4.0的期待。我们能看到什么呢?优化和提升效率是其中最关键的。这里也就有了去中心化,带有自我优化能力的去中心化。

优化

优化问题的解决非常关键,但是对离散的多变量做优化很难,因为它非常混乱,没有梯度下降这样的处理方法。所以随着变量池增大,解决问题的难度也急剧增大。所以我们做了近似最优优化方案,它通过基于价格的分解和协调,有着可量化的性质,而且执行起来很快。

我们的近期进展有一项“代拉格朗日释放法”能够解决传统拉格朗日释放法计算困难的问题。当计算复杂度急剧上升的时候,我们能怎么办呢,我们对它进行分解,问题复杂度也就大幅度下降。传统的方法有很多的问题,我们把它们都克服了,我们采用分支和切割的方法,利用了分离性和线性。我们还有加速衔接,有紧凑的子问题方程,有分布式的异步算法,可以实时解决很多问题,对工业4.0需要的状态协调、自主优化等等都能起到帮助。

美国的工业4.0

最后我想讲讲工业4.0在美国和日本的现状。

在美国,有一个高级制造合作伙伴计划,是在奥巴马政府领导下2011年签署的的,在这样三个领域内给出了16条建议:鼓励创新;让人才培养机制更牢固,主要是教育方面;改善商业环境,比如改善政策、更多基础设施投入。还有14个制造创新的全国网络,是基于不同的工业类型的,有纺织、集成光学、3D打印、高级工业机器人。机器人方面的关注点在于多功机器人系统,要有灵活性;还有机器人的快速部署和功能更换,更换机器人所从事的工序的时候可以很快;以及低成本的方案。这部分内容还比较新颖,不久之前才得到批准。

它影响到的有生物技术;有清洁能源智能制造,做高级感知、控制和建模,尝试降低生产过程中的能量消耗;有数码生产和设计,是集约型的、轻量的;有多功能的混合电子;有生物制药;有碳化硅和氮化镓;有原子级别的加工;还有重复使用、拆解、重新加工、重复使用和恢复。可以看到每个类型都有多种,公司参与在其中,政府也拿出了有140万到200万美元的预算。

你可能会说,这是奥巴马政府下的事情了,特朗普政府如何呢,他可反对了很多前任政府的政策。但是他说他要让美国再变得伟大一次(make America great again),加强工业、创造工作机会,所以他没有改变这方面的预算。

日本的工业4.0

日本的工业4.0有三个主要推动力,机器人优先倡议、工业价值链倡议和物联网加速财团。机器人优先倡议关注的重点是生产制造中的物联网、知识共享和物联网应用的优点,会涉及到传感器、人工智能、数码和网络技术的方面。有超过200家企业和超过90个组织机构共同引领着这个方面。工业价值链倡议方面,有一个论坛,对应的是德国的工业4.0组织;有19个工作组在这边。IAC注重的是加速解决方案的落地和演示。

日本就是这样进行工业4.0的。拿出来对比一下话,感受如何呢?他们在物联网中投入很多的沟通和多样性,这样的数码化和多样性全日本的各个层次都能看到,不只是加工行业中,而是整个工业中。

结论

不管如何称呼它们,工业4.0的一部分都已经永久落地了。摩尔定律已经52年了,推动着每18个月翻倍的计算力,然后推动的不只是计算机,它推动了社会中一切事物的发展,不只是加工制造,我们的生活方式也发生了巨大的改变。

80和90年代的时候我们有子整体的推动力和一些概念,现在在工业4.0的阶段我们把它们又发展了一大步,更先进的技术会永久落地。我们要更好地理解这种现代化的发展,我们不仅参与这个革命,而且要热烈拥抱它。

谢谢大家!

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ICRA 2017的最佳服务机器人论文大盘点 | ICRA 2017

雷锋网AI科技评论按:ICRA全称为“IEEE International Conference on Robotics and Automation”(机器人与自动化会议),是机器人技术领域最有影响力的国际学术会议之一。ICRA 2017于5月29日至6月4日举行,雷锋网AI科技评论从新加坡带来一线报道。该会议举办期间,雷锋网将围绕会议议程及获奖论文展开系列专题报道,敬请期待。

下面是获得ICRA 2017最佳服务机器人论文的论文摘要。

对困在抽吸微通道的秀丽线虫进行微珠的高精度显微注射

本研究展现了用高精度显微注射将荧光微凝胶珠注射到被困在抽吸微通道的秀丽隐杆线虫中。在该团队以前的工作中,他们通过常规的显微操作技术证实了生存显微注射。然而,显微注射工具的尖端和线虫体内的目标轴突之间的焦平面不同。为了解决这个问题,他们在提出了在显微注射操作期间捕获线虫的抽吸微通道。目标神经轴突的焦平面与显微注射工具中的荧光微珠的焦平面匹配,使得在微观视图下能够高精度显微注射到线虫体内部。在实验评估中,注射到线虫的定位精度在目标精度(15m)内。线虫沿着微通道的首先导航定位是通过电渗控制的。将荧光微凝胶珠注入线虫体内是由共焦显微镜定量证实。

康奈尔大学团队提出自主机器人系统使用非破坏性方法进行桥面检测的评估方法

桥梁条件评估对于保持公共高速公路的质量很重要。由于材料老化,环境磨损,部分情况下维护不力,桥梁由于时间的恶化是不可避免的。对于桥梁,混凝土建筑物和其他民用结构的条件评估,非破坏性评估(NDE)方法是一种优选的方法。 NDE方法的一些例子是地面穿透雷达(GPR),声发射和电阻率(ER)。 NDE方法提供检查结构的能力,而在检查过程中不会对结构造成任何损害。此外,NDE方法的成本通常低于其他方法,因为它们不需要在检查之前撤离检查点,这大大降低了检查过程中安全相关问题的成本。本文提出了一种配备三种不同NDE传感器的自主机器人系统。该系统采用GPR,ER和摄像头进行数据采集。该系统能够进行实时,经济有效的桥面检测,并且包括机械机器人设计和机器学习以及模式识别方法,用于自动钢筋选择,以提供腐蚀性甲板环境的实时状况图。

九州大学团队提出“Big Sensor Box”平台的可行性研究

本文提出了一种新的名为ROS-TMS和Big Sensor Box的信息化结构环境的软件和硬件平台。 该团队从2005年开始在机器人城市项目中开发了一个名为TMS(城镇管理系统)的信息化结构环境管理体系。此后,他们继续努力提高TMS的功能和性能。近日,他们推出了名为ROS-TMS的TMS的最新版本,它通过采用ROS(机器人操作系统)并利用高可扩展性和大量的ROS资源解决了TMS中的一些关键问题。在本文中,首先将讨论信息化结构环境的软件平台的结构,并详细描述最新的系统ROS-TMS 4.0版。接下来,他们引入一个名为Big Sensor Box的信息化结构化环境的硬件平台,其中嵌入了各种传感器,并根据ROS-TMS管理下的结构化信息来操作服务机器人。机器人服务实验包括获取任务和轮椅机器人的自主控制也Big Sensor Box中进行。

香港科技大学团队提出对空中机器人导航的应用使用环境稀疏性改进基于八叉树的占用地图

在本文中,该团队提出了一种改进的基于八叉树的移动机器人自主导航的映射框架。八叉树以代表大规模环境的内存效率而闻名。然而,包括最先进的八叉树地图的现有实施对于需要频繁地图更新和查询的在线应用程序来说,计算成本太高了。利用环境的稀疏性,该团队提出了一种具有提前终止的射线跟踪方法,用于高效概率地图更新。他们同时还提出了一种分和卷占有率的查询方法,作为生成基于优化的轨迹生成的自由空间配置的核心操作。他们的实验证明该方法保持与原始八叉树地图相同的存储优势,但对于地图更新和占用查询而言,计算效率更高。最后,通过将建议的地图结构整合到完整的导航管道中,展示了一个通过复杂环境的自主四旋翼飞行。

相关页面介绍:http://repository.ust.hk/ir/Record/1783.1-84291

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关于机器人创新创业的一切疑问,都会在ICRA找到答案 | ICRA 2017

雷锋网按:ICRA 2017 于 5 月 29 日至 6 月 4 日举行,雷锋网 AI 科技评论从新加坡带来一线报道。该会议举办期间,雷锋网将围绕会议议程及获奖论文展开系列专题报道,敬请期待。

那么在会议开始之前,先和雷锋网一起来了解一下 ICRA 是怎样的一个会议吧。

ICRA 全称为 IEEE International Conference on Robotics and Automation(机器人与自动化会议),是机器人技术领域最有影响力的国际学术会议之一,也是 IEEE Robotics and Automation Society 的标杆性会议。ICRA 以开展国际前沿的研讨会而闻名学术圈,凝聚了全球无数机器人领域的研究者前来参与。

延续往年的传统,ICRA 2017 仍然将开展全体大会、论文会议、workshops 与 tutorial 研讨会、工业界论坛、政府论坛、东盟和新兴国家论坛,此外还包括面向公众的 ICRA-X 、机器人挑战赛等诸多议程。在长达一周的 ICRA 上,主办方将为与会者提供这一场机器人领域的饕餮盛宴,并在期间碰撞出思维的火花,促进产业界、学术界的交流与合作。

ICRA 2017 的主题为——「创新、创业,与现实世界的解决方案」。今年的主题强调了对创新研发人才的强烈诉求,呼吁具有活力与目标驱动的企业家与从业人员采用机器人与自动化技术解决现实世界的诸多问题,例如劳动力稀缺、老龄化社会,创造一个可持续发展的环境。

Workshops/Tutorials

5 月 29 日与 6 月 2 日是目不暇接的 Tutorial 与 Workshop,中间三天(5 月 30 日至 6 月 1 日)涵盖了三个 Plenary 演讲与六个 Keynote 演讲。主题及演讲嘉宾分别是:

Plenary 演讲:

斯坦福大学教授 Chris Gerdes:「建模的可能性:从黑板到竞赛,再到超越世界」;

索尼计算机科学实验室 Hiroaki Kitano:「诺贝尔图灵挑战:AI、机器人与系统生物学的大挑战」;

联合国裁军研究所 Kerstin Vignard :「自主技术武器化的讨论」;

Keynote:

南洋理工大学 Louis Phee:「EndoMaster:从实验室走向手术台的手术机器人」;

伦敦大学学院 Lourdes Agapito:「从视频中捕获生动的 3D 模型」;

美国康涅狄格大学 Peter Luh:「自动化与机器人」;

美国佐治亚理工大学 Ayanna Howard:「机器人与游戏间的交互:儿童医疗机器人的设计」;

达阀科技黄晓庆:「云机器人操作平台」;

德国海德堡大学 Katja Mombaur:「人型与可穿戴机器人基于模型的优化」;

Special Session

在 1921 年,「robota」(robots)首次进入人类视野,它的含义是为人类工作的「劳动力」,而它在汽车制造业有着良好的应用。多年来,科学家一直致力将这些机械的使用扩展到更多的领域,让人类与机器人更好地协同工作。

随着不断发展的机器人技术,怎么能少得了 special session 的专题展示呢?这个由新加坡国立机器人计划牵头支持的特别会议,毫无疑问也是值得关注的重点内容。四个 Session 分别是:智能制造与自动化;医疗与微型机器人;以人为本的机器人与前沿机器人设计。

值得一提的是,国内不少学者也将在这一议程中进行演讲,包括:

  • 中国科学院院士、华中科技大学丁汉教授:「机械加工:机遇与挑战」;

  • 香港中文大学教授 Max Meng:「微型医疗机器人:无痛微创」;

  • 清华大学教授孙富春:「机器人敏捷操作的认知感知」;

  • 上海交通大学教授高峰:「并行六足机器人的设计与应用」。

RIE Forum

而除了工业界论坛、政府界论坛、东盟和新兴国家论坛、道德研讨论坛外,值得关注的是名为「Robotics Innovation & Entrepreneurship Forum(RIE Forum)」的论坛,它希望通过这个平台建立起初创公司与行业领袖之间的联系,吸引投资人的关注,推动现实世界变革的创新力量。

该论坛持续两天,主要分为六个分会场,包括:

自动驾驶、物流机器人;服务机器人;医疗保健机器人;协作制造;教育与社交机器人等。

其中,美国丰田研究院、新加坡初创自动驾驶公司 nuTonomy、DHL 物流 APAC 中心总监 Tamanna Dahiya、英特尔投资的机器人初创公司 Savioke、农业自动化技术公司 Blue River、以达芬奇外科手术系统领跑医疗机器人的 Intuitive Surgical、川崎重工、赛格威等多家公司的 CTO 或创始人都将在论坛上发表他们的行业观点。

ICRA-X

由于 ICRA 是一个针对性较强的学术会议,因此大部分议程并不对外开放,但如果你想了解未来的机器世界会是什么样子,不妨参加 ICRA-X,这里同样有你想知道的一切。

在 6 月 1 日早上有两个对外开放的小 session,主题分别是「机器人前沿」与「创新创业」。值得一提的是,斯坦福大学教授 Oussama Khatib 也将在期间发表演讲,介绍 Ocean One(海洋一号)的研究进展。

但如果你不能亲临现场,也不用太过可惜。一方面,雷锋网将在接下来的几天时间内持续带来一线报道;其次,Oussama Khatib 也将来到今年 7 月在深圳举办的 CCF-GAIR 大会,届时同样能够一睹这位教授的风采。目前六折早鸟票正在限量销售,欢迎抢购!

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ICRA 2016获奖论文:这些技术和软件可用于机器人的快速制造|新智造

新制造按:本文为ICRA 2016获奖论文,作者 Nicola Bezzo、Ankur Mehta、Cagdas Onal和Michael T. Tolley,来源Robohub,由雷锋网独家编译,未经许可拒绝转载!

虽然近些年来,设计和制造科技发生了巨大的进步,让功能性机器人的开发越来越容易,但要打造完全功能性的机器人,前行的道路上依然面临巨大的挑战。打造成熟的机器人系统需要不同领域(包括机械、电子、软件和控制理论等)的精湛技术,这些领域一旦取得杰出成就,机器人系统的成熟程度将更进一步。

设计技术

机器人系统设计的目的就是得出制造机器人的整套制作程序,其包含结构、机械制造和组装。这方面的研究将有助于用户从特定类型的结构和功能中得出制造过程。可制造性设计(DFM)因为制作技术的不成熟而对机器人的功能和结构造成限制。随着制造能力的提高,这些限制也能慢慢减少直到消失。比如,随着3D打印技术的发展,现在几乎任何形状的固体物件都能通过3D打印机制造出来。

然而,除了3D打印,我们还有其他的技术。最近的一个例子就是将2D材料折叠在一起的技术,这种技术与日本的折纸工艺类似。现在,一些研究团队已经利用此技术将纸片、塑料薄膜和多层层合板打造成机器人。这种方法有着其他方法不可比拟的优势:首先,它的制造过程很快;此外,它非常灵活。不过,让2D材料变成3D结构依然面临重重挑战。

除了要考虑结构部分之外,机器人设计也要考虑电子和软件系统部分。

制造技术

要实现机器人的快速制造,新的增材制造至关重要。3D打印技术扩展了我们能够直接制造的设备,从扬声器到电池,再到应变传感器,3D打印能够一网打尽。最近,我们团队开始探索3D打印能够用刀的材料、程序和设计方法,旨在扩大3D打印的范围。除了3D打印,机器人制造可用的另一种技术便是形状沉积制造(SDM),其原理是:零件和支撑都是逐层同步生成,而且新增加材料都是液态材料,每层完成之后都是在计算机控制下进行切削加工和应力消除处理,层层叠加直到生成零件。

最近,有团队研究出了一种叫做PC-MEMS(打印环路微机电系统)的程序,其能够用于制造电动机械层板,而这些层板能够用于制造机器人系统。现在,这种方法已经用于制造可行走和飞行的昆虫形状机器人。

软件环境

软件在设计和制造机器人系统中扮演着重要的角色。从设计方面来说,现在很多工具都能通过创造、绘制机械、电子和软件来帮助用户。软件应该尽可能地支持设计、简化设计程序,为最终的产品保驾护航。

利用机器人操作环境(ROS),我们已经搭建了一个面向机器人应用的模块化编程环境,我们将之命名为ROSLab。利用ROSLab,开发者可以将机器人应用中为数众多的运算单元,并将这些单元之间的消息传递方式统统模块化,这样一来,我们就能完全自动化地生成一个机器人应用的主体框架代码。最近,我们让机器人建筑模块库加入到ROSLab中来,继续壮大了ROSLab,来为机器人的机械结构创造更加良好的设计环境。

从电子方面来说,我们需要运用两种主要的汽电共生理论:一种是模块方法,另一种是嵌入式印刷版。两种方法都有着自己的优势和劣势。用模块方法创造的环路可重复利用,便于测试,能够进行特定任务,由诸如Arduino和Sparkfun的制造商团体支持。然而,因为其要连接更多的连接器,所以尺寸更大也更重。同时,成本也更贵。而嵌入式印刷版可实现定制化,因此其在尺寸和重量上优势明显,这也是为什么它在小型机器人制造上得到了广泛应用。

讨论

以上总结的技术和软件能够用于机器人系统的快速制造,然而要让设计方案与最后的成品一致,我们还面临着巨大的挑战。因此,在设计和制造的过程中,我们需要反复确认,以让成品满足设计师的要求。

不过,而就目前来说,原型系统发展得越来越低价,这就大大减少了设计程序中确认的必要。现在,我们可以放心大胆地运用各个方法进行测试,不断尝试找出错误,直到得出最终正确的结果。有时候,这种方法也是一种经济和可行的方案。

接下来,我们说说按需设计的机器人。简而言之,它就是一种定制化的机器人。现在,对于定制化机器人,业界存在两种观点。有人支持这种机器人的发展,认为其能让用户开发自己独一无二的机器人。而有人认为这种机器人的存在其实没有必要,他们认为业界的重点应该放在扩展机器人制造程序的能力之上,这样我们就会有更多可以通用的机器人。不过,业界公认未来的机器人能够完成的任务会越来越多。

我们相信以上列出的技术和软件会对机器人制造领域产生重大影响。

首先,它们不仅适用于定制化机器人,也适用于通用机器人,研究者们可以根据自己的特定范畴来选取特定的方法。

其次,而不管选取哪种方法,它们都比传统机器人制造方法要节省成本。

此外,随着机器人扩展到更多的领域(比如扩展到艺术创作领域),越来越多人提出了一个问题:如何才能让机器人对人类产生积极影响?现在,我们已经研究了一些能够造福人类的机器人(如农业机器人、医疗机器人等),以打造更多服务人类的机器人。而以上所提的方法和软件将会对打造价格亲民、易于制造、造福人类的机器人产生巨大的影响。

最后,它们也有着教育意义,鼓励更多的后辈们成为机器人学家和工程师。

Via:Robohub

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