機器之心報道
編輯：蛋醬
剛剛，RSS 2022 大會圓滿落幕，最佳論文、最佳學生論文等多個獎項同時出爐。
RSS 會議全稱為「Robotics： Science and Systems」，迄今已是第十八屆。相比於人工智慧領域動輒接收上千篇論文的頂會，RSS 顯得更加小眾，每年接收的論文只有幾十篇，錄取難度比較高。從方向來看，RSS 接收的論文也更偏重演算法和數學。
據公開資訊，RSS 2022 總共接收了 74 篇論文，在接收列表中，我們也看到了很多熟悉的中國學者的名字，包括朱玉可、吳佳俊、孫富春、範楚楚等。
這項研究來自清華大學孫富春團隊。
這項研究的部分參與者來自百度研究院。
今年的 RSS 會議於 6 月 27 日至 7 月 1 日在紐約召開，以線上結合線下的方式進行。目前，大會公佈了最佳論文、最佳系統論文、最佳學生論文等全部獎項。
最佳論文獎
獲得本屆最佳論文獎的研究是《Iterative Residual Policy for Goal-Conditioned Dynamic Manipulation of Deformable Objects》。
該論文研究了可變形物體的目標條件動態操作問題。基於其複雜的動力學 （物體變形和高速動作） 和嚴格的任務要求（精確的目標規範），這項任務非常具有挑戰性。為了應對這些挑戰，研究者提出了迭代剩餘策略（IRP） ，這是一個適用於具有複雜動力學的可重複任務的通用學習框架。
論文連結：http：//www。roboticsproceedings。org/rss18/p016。pdf
研究證明了 IRP 在兩個任務上的有效性： 抽打一根繩子以擊中目標點；放置布料以達到目標姿態。儘管只是在固定的機器人裝置上進行模擬訓練，IRP 能夠有效地推廣到現實世界中具有看不見的物理屬性的新目標，甚至不同的機器人硬體實施，這表明了其相對於其他方法的優秀推廣能力。
這篇論文由哥倫比亞大學和豐田研究院的幾位研究者共同完成，其中包括兩位中國學者。
遲宬（Cheng Chi）現在是哥倫比亞大學計算機科學博士生，導師為宋舒然。他的研究領域主要為機器人操作與感知。本科階段，遲宬就讀於密歇根大學。
論文的另一位作者是哥倫比亞大學計算機科學系助理教授宋舒然。宋舒然 2013 年在香港科技大學獲得學士學位，2018 年獲得普林斯頓大學計算機科學博士學位，曾獲斯隆研究獎。她的研究領域為三維視覺、機器學習和人工智慧。
同時，RSS 2022 大會也頒佈了其他獎項：
獲得最佳系統論文獎的研究是《Autonomously Untangling Long Cables》，在這篇論文中，作者主要研究了使用雙側機器人自主解開長達 3 米的電纜。
論文連結：http：//www。roboticsproceedings。org/rss18/p034。pdf
機構：UC 伯樂利，豐田研究院
獲得最佳學生論文獎的是《AK： Attentive Kernel for Information Gathering》。在這篇論文中，作者提出了一種新的非平穩核，稱為 Attentive Kernel （AK） ，它簡單、魯棒，可以把任何已有的核擴充套件成非平穩核。
論文連結：http：//www。roboticsproceedings。org/rss18/p047。pdf
機構：印第安納大學伯明頓分校
THE END
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