分支动态丨一文带你回顾“机器人智能论坛”2020年度系列活动

　　“机器人智能论坛”是由中国人工智能学会（CAAI）和中国计算机学会（CCF）联合主办，CAAI认知系统与信息处理专委会和CCF智能机器人专业组联合承办的机器人与人工智能领域的高端学术讲堂。2020年，该系列活动共举办八期，吸引超过200万线上观众参与。“机器人智能论坛”已经成为了人工智能与机器人领域的知名论坛。

　　2020年5月15日上午10点，“机器人智能论坛”顺利召开，5600多位听众一起线上参与了活动。清华大学王瑀屏老师主持了整场线上活动的安排，山东大学曾琼老师负责了整场活动的线上会议控制。首先由中国人工智能学会副理事长、清华大学计算机系孙富春教授主持了第一场孟庆虎院士的报告。

　　孟教授首先回顾了机器人与人工智能的发展历程，分享了自己早期机器人研究的经历。报告里分享了最前沿机器人智能技术，从“智能感知”、“传感功能”、“操作能力”、“灵活柔性”、“移动性能”5个方面对比了机器人和人之间的差距。人类通过视觉系统获取90％以上的信息。为什么配备了同等或大多数情况下甚至更强大的视觉功能的机器人却无法像三岁的孩子那样理解一幅图像和所处的动态场景？随着近些年机器人智能技术发展和进步，学术界和工业界都在努力试图回答这个问题，以期能激发出更好的机器人智能解决方案。 孟教授团队也大力推动了机器人智能技术的发展。他们做的无线胶囊内窥镜机器人、办公室服务机器人、医疗机器人等，都将人工智能和感知方面的成就结合集成到机器人技术中，以帮助完成现代机器人尚无法满意完成的人类任务。

　　随后CAAI认知系统与信息处理专委会秘书长、清华大学方斌老师主持了第二场的三个报告。首先香港大学的潘佳博士分享了机器人自主柔性物体操作的报告。机器人结合视觉和自主研制的触觉传感器，学习完成了不同种类布料的操作。第二个报告，是电子科技大学黄瑞博士分享的下肢外骨骼机器人的研究工作。结合开发的下肢外骨骼机器人，提出了人机紧耦合交互的步态控制方法。第三个是德国汉堡大学高歌博士分享了机器人被抓取物的6维姿态估计最新研究工作。

　　第二期活动于2020年6月22日晚上7点半开始，邀请了“第二届全国创新争先奖获得者”国防科技大学胡德文教授和帝国理工学院的周晓云博士、张帆博士、赫亮博士三位优秀年轻学者，一起分享了机器人智能方面的最新理论和技术成果。论坛报告由两个线上平台同时直播，在线万。

　　论坛开始首先由中国人工智能学会副理事长、清华大学计算机系孙富春教授主持了第一场胡德文教授的报告。胡德文教授作为科大控制科学与工程学科学术带头人、湖南省“无人作战系统”高科技创新团队负责人，在军队高端人才培养、新军事科技预先研究、基础理论研究等方面做出突出贡献。他在报告中首先介绍了脑机接口的主要用途及国内外最新的研究情况。接着他介绍了其领导团队在脑控移动操作机器人、全自动狙击系统、基于脑机接口的汽车驾驶系统等 。最后胡德文教授阐述了脑机接术在“信号检测技术”、“基本材料工艺”、“伦理学的创新”三个方面的存在困难，也探讨了未来的研究方向。报告结束后，胡德文教授一一解答了线上观众的问题，引起了观众评论区的热议。

　　下半场的三个报告由中国人工智能学会认知系统与信息专委会秘书长、清华大学计算机系方斌老师主持。第一位讲者是周晓云博士。她博士期间师从杨广中院士，主要是面向机器人术中导航所开展的图像相关研究。报告中，周晓云博士分享了她在医疗图像研究中从传统机器学习到深度学习，再到图学习的探索之路。

　　下半场的第二位报告人是张帆博士。他现为英国帝国理工学院PersonalRobotics Lab博士生，研究方向包括辅助机器人，人机交互，视觉感知与抓取等。报告中，张帆博士分享他在机器人辅助残疾人/老年人穿衣的研究工作。

　　论坛最后一位报告人是赫亮博士。他致力于研发创新型柔性机器人仿真模拟器，用于人类触觉行为研究，以提高医生触诊训练效率及准确率。报告中，赫亮博士分享了软体机器人感知及在智能医疗培训上应用的研究工作。

　　2020年7月20日晚19:30，“机器人智能”论坛第三期活动按时开始，两个直播平台合计在线万人。

　　论坛上半场，复旦大学甘中学教授带来了题为《后疫情时代的下一代机器人》的精彩报告。甘教授首先介绍总结了机器人在新冠疫情期间的进展和应用，并分析了在当前智能制造过程仍存在的痛点问题。进一步，甘教授从自主智能机器人、人机协同机器人、云化群智机器人等多个方面介绍了打造快速化、高效化、精益化的生产过程的解决方案。最后，甘教授指出，新冠疫情的爆发让我们看到，自动机器人的时代将一去不返，机器人必须要走自主智能、网络智能、群智智能的工业发展道路，使人和机器人进行网络协作，实行新的智能的、网络化的新的生态。

　　论坛下半场，邀请到来自日本大阪大学的三位青年学者分享各自的工作。王岩博士带来了题为《基于人类示教的装配作业中技能动作的动作规划》的报告，通过分析人类示教动作，对装配作业中的技能动作轨迹重新进行动作规划，并将所得技能赋予机器人的方法。

　　许敬仁博士带来了题为《移动机器人位置规划—高效健壮地抓取并搬运多位置的目标物》的报告，提出了基于机器人Reachability Database的IK近似求解方法，在考虑机器人定位误差的情况下规划健壮的底座位置，并基于此规划最短路径使得移动机器人高效地完成零部件的搬运任务。

　　胡正涛博士带来了题为《为机器人开发通用工具解决变种变量的操作任务》的报告。提出了让机器人使用不同工具来操作多样化目标物的方法。该工具无需外部控制及供能，通过机械机构实现机械手到工具的动力传递。它结构紧凑，对机器人的避障路径规划影响极小。在面对多种任务时机器人仅需抓取不同的工具并使用即可。

　　2020年8月20日晚19:30，“机器人智能”论坛第四期活动按时开始，三个直播平台合计在线万。

　　论坛上半场，丁汉院士分享了“智能制造中的机器人技术”的报告。丁院士首先介绍了先进制造的科学与工程意义，并对其中的智能制造关键技术进行了详细讲解。他指出机器人是智能制造的“四肢”，智能制造最后核心目标是走向人机共融。然后丁院士分析了机器人化制造技术的几大挑战技术，同时展示了团队丰富的成果。最后丁院士总结机器人未来发展方向。在提问交流环节，丁院士对在多机器人系统的操作、中国制造2025发展瓶颈、中国空间机器人等方面问题都做了详细和耐心的解答。

　　论坛下半场，邀请到来自德国汉堡大学的三位青年学者分享各自的工作。首先，李双博士带来了基于视觉的机器人手臂遥操作方面的报告。她首先介绍了基于视觉的人手与灵巧手动作映射的研究工作，然后进一步开发了IMU设备的手-臂映射操作系统，实验视频展示了良好的遥操作效果。接着，梁洪濯博士介绍了关于机器人倒水的多模态感知工作。他从机器人“如何抓取”、“如何选择”、“如何感知倒水过程”等问题展开，从PointNet抓取网络到听觉力觉结合的多模态感知网络，系统介绍了他的研究工作。

　　最后，丛林博士分享了“用于物体在线运动预测的自适应循环模型”的报告。他围绕机器人准确推动物体问题展开，详细介绍了他在强化学习、自监督学习、以及从仿真环境到真实操作环境的迁移等方面的研究工作。

　　2020年9月21日晚19:30，“机器人智能”论坛第五期活动按时开始，欧洲科学院院士王子栋教授、哈佛大学威斯研究所研究员李曙光博士、上海科技大学信息科学与技术学院任助理教授马月昕博士，共享最新理论和技术成果，三个直播平台合计在线万。

　　论坛上半场，欧洲科学院院士王子栋教授分享了“智能数据分析--大数据与坏数据”的报告。王院士首先介绍了大数据分析结果不可重复（即具有波动性）的一些背景知识以及产生原因。然后王院士总结了大数据的6个特点：volume、velocity、variety、veracity、value、Volatility，从中得到两个结论：1）“大”数据并不一定意味“好”数据；2）利用多指标数据分析技术可以减少“坏”数据的负面影响并从而丰富大数据分析的研究课题与成果。接着王院士详细介绍了用复杂网络的大数据分析及基因表达图像处理的大数据分析研究成果。最后，本报告指出一些未来的研究方向。

　　论坛下半场，首先由李曙光博士分享了“基于集群力学和分布式控制的“粒子机器人”系统”的报告。李博士首先介绍了开发的单自由度（展开和收缩）机器“粒子”，相互独立的多个机器“粒子”单元松散聚集即可形成一个“粒子机器人”系统。然后介绍了针对此“粒子机器人”系统设计了一系列分布式算法，使其实现了自组织、自适应、高鲁棒性的集群行为，例如向目标光源运动、躲避障碍物、搬运物体等。最后展示了仿真环境中大规模集群粒子机器人的运动效果。

　　接着，马月昕博士介绍了“城市交通中多类别交通体的轨迹预测”研究工作。首先马博士介绍了研究背景，详细阐述了一个基于LSTM的实时轨迹预测算法。该方法利用一个实例层学习个体的运动特征与个体间的交互特征，利用一个类别层去总结同类物体的相似运动属性，进一步改善预测结果。在复杂的城市道路数据集上，该算法达到了最好的的预测精度。接着她又介绍了一个无监督的轨迹提取算法，可以直接输入原始视频，输出物体的运动轨迹，可直接用于大规模的轨迹预测算法的训练，进一步提升预测精度，并且适用于各种各样的场景，具有很好的普适性。

　　第六期活动于2020年10月19日下午七点半线上举行，香港大学席宁教授、德国比勒菲尔德大学认知交互技术研究中心研究员李强博士、利物浦大学计算机系助理教授罗山博士，共享最新理论和技术成果。

　　论坛上半场，香港大学机器人与自动化系席宁教授做了超限机器人的报告。 席教授首先介绍了Cyper-Physical-Human系统，在回顾机器人的发展历史进程，提出了超限机器人的概念。利用信息技术、纳米技术、仿生技术，克服距离、尺度、环境带来困难，机器人具备了超过了人类极限的能力。席教授展示了通过网络技术对机器人进行远程遥操作、触觉远程再现的研究工作。然后介绍了基于自然语言处理的机器人控制编程研究。席教授团队利用机器人技术开发了纳米传感器，在多个医学领域进行了应用。同时利用仿生技术，开发了性能优越的仿壁器人。接着介绍了类生命体机器人，并展示了相关研究工作。最后席教授对超限机器人进行了总结和展望。

　　论坛下半场的第一场报告，德国比勒菲尔德大学认知交互机器人实验室研究员李强博士分享了触感机器人的报告。李博士首先通过传统机器人操作演示，来引出触觉的重要性。李博士通过组织多个触觉方面的workshop，总结了目前研究现状与挑战问题。接着详细介绍了触觉感知技术最新进展，解释了通过三个层次对触觉传感器原始数据的计算过程。然后讨论了触觉感知的相关应用，包括触觉探索、手内操作、工具操作、人机交互等。最后陈述触感机器人技术面临的挑战，并展望未来的研究方向。

　　第七期活动于2020年11月23日线上成功举行，北京航空航天大学王田苗教授、南开大学张雪波教授、中科院深圳先进院徐天添副研究员为大家分享了机器人智能方面的发展思考和技术成果，三个平台的在线万。

　　首先，北京航空航天大学王田苗教授为大家带来了机器人技术与产业发展的窘境思考。 王教授首先介绍了智能机器人的刚性需求，在5G、物联网、人工智能、虚拟现实、大数据与云计算服务、新材料等最新前沿科技交叉融合推动下，机器人正在朝气蓬勃的发展，尤其在服务机器人方面增速最快。接着王教授谈了机器人学科方面的问题。通过机器人与人工智能技术的发展历程，详细分析了机器人学科里与各个专业的关系，进一步印证机器人是一门综合性的学科。这样的学科特点也给机器人学科发展带来了挑战。然后王教授给机器人产业发展窘境。回顾机器人60多年发展历史，相对于先后同时代发展起来的数控机床、计算机、人工智能等技术与产业，机器人无论从产业规模、企业影响力、还是学科建设等方面发展远不如预期。王教授详细分析了机器人产业发展中的各种问题。最后王教授讨论了机器人未来问题，包括需求本质问题、未来技术可能性和伦理问题等。同时指出了机器人技术与产业发展的趋势。

　　第二场由南开大学张雪波教授分享了移动机器人实时最优运动规划技术的报告。作为机器人领域最为基础也最为活跃的研究方向之一，高性能的运动规划需要兼顾安全性、实时性、高效率、环境不确定性等，在很多实际应用中仍然是非常具有挑战性。张教授首先对全局规划与局部运动规划的研究现状进行介绍，详细分析了机器人运动规划中的复杂性原因。然后，张教授提出了一种适用于移动机器人的三层式运动规划框架：全局路径规划、局部路径规划、最优速度规划。全局路径规划通过启发式剪枝操作，兼顾了最优性与计算/内存代价; 局部路径规划通过稀疏非线性优化，兼顾了实时性、最优性以及光滑性; 沿已知局部路径，提出了实时最优且完备的速度规划方法，从而生成最终高效的运动轨迹。接着张教授给出了一个开源的场景集以及评测体系，并在室内与室外导航实验中验证了所提算法的实时性、高效性以及对动态场景的适应性。最后，张教授讨论了运动规划未来有前景的发展方向，包括机器人规划数据集、多模态运动规划、高自由度机器人运动规划、人机共生的运动规划等。

　　第三场由中科院深圳先进院徐天添副研究员给大家分享了磁驱动软体薄膜微型机器人路径跟踪与多模态运动的报告。徐老师首先介绍了微型机器人的现状。微型机器人，大到几毫米，小到几微米，可以很轻松地在复杂狭小的空间作业。生物相容性好且材料质地柔软的可实现多模态智能运动的微型机器人，在生物工程学和体内靶向治疗方向有非常大的应用潜力。现有的磁驱动微型机器人仍停留在简单驱动控制，如何实现精准的运动控制以解决实际问题是目前面临的巨大挑战。徐老师介绍了两类不同的微型机器人。针对螺旋形微型机器人，介绍了的运动控制和视觉伺服三维路径跟踪控制方法。最后介绍了微型软体机器人适应复杂环境的多模态运动机制。

　　第八期活动于2020年12月27日上午在珠海复旦创新研究院成功举行。浙江大学熊蓉教授、清华大学孙富春教授、上海交通大学杨明教授、东南大学李新德教授团队，共享机器人智能方面的最新理论和技术成果，两个直播平台累计在线万。

　　第一场报告由浙江大学熊蓉教授分享的从准确定位到场景理解的长期鲁棒视觉导航研究成果。报告围绕两个方面进行介绍：一方面是遵循准确鲁棒定位的思路，围绕如何减少环境动态变化引起错误视觉特征匹配的问题，提出了提高视觉特征不变性的方法、以及高匹配错误率下的鲁棒估计方法；另一方面，考虑到准确鲁棒导航是最终目标，熊教授团队提出模拟人类的驾驶行为，在导航应用程序提供粗略定位和粗略规划的基础上，通过对场景的导航语义理解，实现陌生环境下的自动驾驶。在此基础上，她还提出了一种基于卫星地图的地面移动车辆粗定位方法，有效解决了空地大视角差异及激光相机异构感知的问题，为未来园区级无人驾驶减少大范围环境地图构建工作量。

　　第二场报告由清华大学孙富春教授分享了行为人工智能方面的研究。孙教授首先回顾了机器人的发展，从最古老的计数工具，到经典的控制理论，再到人工智能的出现。接着他详细阐述了行为人工智能思想，并把自动化与人工智能技术进行了对比。然后孙教授从机器人“如何像人一样感知和发育”、“如何像人一样理解行为”、“如何像人一样模仿行为”三个角度详细介绍了相关研究工作。最后孙教授特赋诗一首献给此次活动。