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华人学者再创佳绩!包揽CoRL2021最佳论文奖项
cc博主2021-11-12【人工智能】821人已围观
备受关注的论文大奖全部被华人学者包揽。来自麻省理工大学的Tao Chen, Jie Xu, Pulkit Agrawal(导师)拿下最佳论文奖;来自哥伦比亚大学的Huy Ha, 宋舒然(导师)拿下最佳系统论文奖。
本次获提名奖的共有七篇论文,四篇最佳论文奖提名,三篇最佳系统论文提名。七篇佳作皆有华人学者参与。占比42.3%。
CoRL于11月8日——11日在伦敦举行。同时在网络上也开设了虚拟会场以飨诸位:PheedLoop主题演讲、指导性建议和论文演讲;gather.town 用于海报会议和交流。即使不能到现场的同学,也不用担心错过关注论文的演讲了。
官网链接:https://www.robot-learning.org/program/awards_2021
Youtube直播链接:https://www.youtube.com/watch?v=5KjpZS4_RBs
荣获CoRL 2021最佳论文奖的是:
麻省理工学院《A System for General In-Hand Object Re-Orientation》
论文链接:https://openreview.net/forum?id=7uSBJDoP7tY
作者:Tao Chen, Jie Xu, Pulkit Agrawal
论文介绍:
由于高维驱动空间以及手指与物体之间接触状态的频繁变化,手持物体重新定向一直是机器人技术中难攻克的问题。Tao Chen等人提出一个简单的框架,框架的核心是无模型强化学习:可被称为“师生关系”的训练法、重力课程设置和物体稳定初始化。它可以解决复杂的问题,用机械手学习重新定向,让2000多个不同物体的系统面朝上和朝下。该系统不需要物体或机械手模型、接触动力学和任何特殊的感官观察预处理。
过去的一些方法,如使用强大轨迹优化法分析模型,虽然解决了重新定向问题,但结果主要是在模拟简单的几何形状,无法拓展到现实中推广到新对象,结果差强人意。
Tao Chen他们的研究首先在模拟中对“老师”无模型强化学习(model-free Reinforcement Learning)进行有关物体和机器人信息的训练,为了确保机器人可在现实中运作,模拟中缺失的信息如指间的位置,强化学习智能体接受的知识被转化为模拟外可用的数据,像摄像机捕获的深度图像等。为了提高性能,机器人先在零重力空间里学习,再在正常的重力环境中适应调控器。看似违反直觉,但单个控制器可以重新定向大量它以前从未见过的物体。
作者介绍:
Chen Tao, 麻省理工学院EECS & CSAIL 博士,师从Pulkit Agrawal教授。本科毕业于上海交通大学机械工程及自动化专业,期间在普渡大学机械工程学院交换。读研之前,Chen Tao曾是上海LX Robotics的研究工程师,从事目标检测、图像分割、机器人深度强化学习、SLAM等方面的研究。研究生毕业于卡内基梅隆大学机器人学院,师从Abhinav Gupta 教授。主要研究机器人学习、操作和导航的交叉领域 。
个人主页:https://taochenshh.github.io/
Jie Xu, 麻省理工学院CSAIL博士,师从计算设计和制造组(CDFG)的Wojciech Matusik教授。本科毕业于清华大学计算机科学与技术系。
研究主要方向机器人、仿真、机器学习的交叉领域。感兴趣的主题: 机器人控制、强化学习、基于可微分物理的仿真、机器人控制和设计协同优化、模拟现实。
个人主页:https://people.csail.mit.edu/jiex/
Pulkit Agrawal, 麻省理工学院EECS助理教授。所在实验室是计算机科学和人工智能实验室(CSAIL)的一部分,隶属于信息和决策系统实验室(LIDS),并与美国国家科学基金会人工智能和基本交互研究所(IAIFI)合作。首要研究兴趣是构建能够自动且持续地了解其环境的机器。希望这种学习的最终结果将类似于人类所谓的常识的发展。Pulkit Agrawal将这方向的工作称为“计算感觉运动学习”,它包括计算机视觉、机器人技术、强化学习和其他基于学习的控制方法。个人主页:https://people.csail.mit.edu/pulkitag/
荣获CoRL 2021最佳系统论文奖的是:哥伦比亚大学的《FlingBot: The Unreasonable Effectiveness of Dynamic Manipulation for Cloth Unfolding》论文链接:https://openreview.net/pdf?id=0QJeE5hkyFZ作者:Huy Ha, Shuran Song论文介绍:高速动态动作(如,乱扔或用力抛掷)通过提高自身效率和有效扩展物理接触范围,在我们与可变形物体的日常互动中发挥着至关重要的作用。但之前的大多数工作都是使用单臂准静态动作处理布料操作,这需要大量的交互来挑战初始布料配置,并严格限制机器人可及范围的最大布料尺寸。Huy Ha等人使用自监督学习框架FlingBot演示了布料展开动态投掷动作的有效性。这个方法从从视觉观察开始双臂设置,学习如何展开一块织物,从任意的初始配置使用拾取,拉伸,并投掷。最终系统在新布料上3个动作就能达到80%以上的覆盖范围,可以展开比系统覆盖范围更大的布料,虽然只在矩形布料上训练过,但可以推广到T恤上等。研究者们还在真实世界的双臂机器人平台上对FlingBot进行了微调。FlingBot的布料覆盖面积比准静态基线增加了4倍以上。FlingBot的简单性和它优于准静态基线的性能证明了动态动作对可变形物体操作是十分有效的。作者介绍:Huy Ha, 哥伦比亚大学计算机科学系博士。师从宋舒然教授,是哥伦比亚人大学工智能与机器人 (CAIR) 实验室的成员。个人主页:https://www.cs.columbia.edu/~huy/宋舒然, 目前是哥伦比亚大学计算机科学系的助理教授, 本科就读于香港科技大学计算机工程专业,硕士和博士均毕业于普林斯顿大学计算机科学系。研究重点是计算机视觉和机器人技术的交叉领域,研究兴趣是开发能使智能系统在与物理世界的交互中学习、并自主获得执行复杂任务和协助人们的感知和操纵技能的算法。个人主页:https://www.cs.columbia.edu/~shurans/
获得CoRL 2021最佳论文提名的有:
- 达姆施塔特工业大学和华为英国研发中心合作的《Robot Reinforcement Learning on the Constraint Manifold》
- 卡内基梅隆大学的《Learning Off-Policy with Online Planning》
- 斯坦福大学、谷歌机器人和加州大学伯克利分校合作的《XIRL: Cross-embodiment Inverse Reinforcement Learning》
获得CoRL 2021最佳系统论文提名的有:
- 华盛顿大学和伟英达公司合作的《SORNet: Spatial Object-Centric Representations for Sequential Manipulation》
- 华盛顿大学和谷歌机器人合作的《Fast and Efficient Locomotion via Learned Gait Transitions》
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