哪5篇ICRA論文入選了最佳會議論文大獎？ | ICRA 2017

雷鋒網AI科技評論按：ICRA全稱為“IEEE International Conference on Robotics and Automation”（機器人與自動化會議），是機器人技術領域最有影響力的國際學術會議之一。ICRA 2017于5月29日至6月4日舉行，雷鋒網AI科技評論從新加坡帶來一線報道。該會議舉辦期間，雷鋒網將圍繞會議議程及獲獎論文展開系列專題報道，敬請期待。

下面是獲得ICRA 2017最佳會議入選論文的論文摘要。

Robotarium：可遠程訪問的機器人集群研究測試平臺

來自佐治亞理工學院的Pickem Daniel等研究者開發了Robotarium，這是一種可遠程訪問的多機器人研究測試平臺。機器人測試平臺是多機器人研究周期的一個重要組成部分，但它們的開發，運營和維護成本昂貴，復雜且費時。這些資源約束提高了大量研究人員和學生研究的門檻，為了解決這些限制，Robotarium為用戶提供目前最先進的多機器人測試設備的遠程訪問。本文詳細介紹了Robotarium的設計和操作并討論了復雜硬件遠程訪問時必須考慮的問題。特別是在設計階段必須在系統中建立安全性，但不會過分地約束用戶上傳和執行的協調控制程序，這需要最低限度的入侵安全保障程序，同時也要有性能保證。

論文鏈接：https://arxiv.org/abs/1609.04730

人-機器人操縱任務中的未知物體的動力學估計

精確地了解被操縱對象的動態參數是物理人機交互的共同協調策略所必須的。物體動力學中的偏差會導致機器人不正確的計算機械手的運動，這可能影響到人機交互，并導致人對運動意圖的認知產生偏差。來自德國慕尼黑工業大學的Denis Cehajic等人的論文提出了物理人機交互的物體動力學識別策略，允許其跟蹤期望的人的運動，并引起參數識別所需的運動。物體動力學的估計是在線執行的，估計器最小化機械手作用在物體上的實際測量值和估計值之間的最小二乘誤差。識別相關運動是通過分析激勵條件的持續性而得到的，這是使估計收斂所必須的。這樣的運動被投影在部分抓握矩陣的零空間中，將人和機器人的冗余運動方向相關聯，以避免對人所期望的運動的干擾。該方法能夠在屋里人機對象操作的場景中進行評估。

第一作者Denis Cehajic的個人主頁：https://www.itr.ei.tum.de/cehajic/

針對語義SLAM的概率數據關聯方法

傳統的即時定位與地圖構建方法（SLAM）依賴于諸如點，線和面等低級幾何特征，他們不能將語義標簽分配給在環境中觀察到的地標。另外，基于低階特征的循環閉合識別通常依賴于觀察點，并且經常在模糊或者重復的環境中失敗。另一方面，對象識別方法可以推斷地標的類別和尺度，得到一小部分容易識別的地標，這種情況是不依賴視角的無歧義循環閉合的理想情況。然而，如果地圖中存在屬于同一類別的幾個對象，這就存在關鍵的數據關聯問題。雖然數據關聯和識別是離散問題，通常可以使用離散推理解決，但是經典SLAM算法是針對度量信息的連續優化。在該論文中，在傳感器狀態和語義地標位置上制訂了一個優化問題，該問題集成了度量信息，語義信息，和數據關聯，并將其分解為兩個互相關聯的問題：離散數據關聯和地標類概率的估計，以及度量狀態的連續優化。估計的地標和機器人姿態影響關聯和類分布，這反過來影響機器人-地標姿態優化。該論文的算法性能在室內和室外數據集中都得到了證明。

該論文來自賓夕法尼亞大學GRASP實驗室，第一作者為博士生Sean Bowman。

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

基于模型的強化學習的信息理論模型預測控制

該論文引入了一種信息理論模型預測控制（model predictive control，MPC）算法，能夠處理復雜損失標準和一般非線性動力學問題。該方法的一般性使得可以使用多層神經網絡作為動力學模型，該方法將神經網絡模型引入到MPC算法中，已解決基于模型的強化學習任務。研究人員模擬了倒立擺和四旋翼導航任務，以及在實際硬件上測試激進駕駛任務實驗結果表明，該算法能夠實現高水平的性能，并且僅利用從系統中收集到的數據。

該論文同樣來自于佐治亞理工學院，第一作者為Grady Williams。

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

非標準混凝土應用的機器人終端的設計，開發和實驗評估

盡管建筑行業最近取得巨大進步并采用了機器人技術，但是需要高幾何自由度的建筑工藝仍然主要是勞動密集型和手工型。目前機械化這些過程仍有固有的困難，即缺乏可選擇的機器人技術。一個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構。這個過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器人制造工藝，用于構建鋼筋網，作為鋼筋和模具。使用先前開發的移動機器人系統來實現這種過程的機器人化。基于從該自動化過程得到的規范，詳細描述了一種新型定制的機器人終端執行器的設計。討論了包括移動機器人系統和機器人終端執行器的完整機器人系統的自動化過程，包括該系統的模擬和控制。通過對機器人系統的實驗評估，最后展示了不同曲率和柵格尺寸的非標準鋼筋網的完全自動化構造能力。

該論文來自瑞士蘇黎世聯邦理工學院。

實驗室主頁為：http://www.adrl.ethz.ch/doku.php/adrl:home

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