大会 | 首次参加海外学术会议的UC伯克利学生，参加workshop的论文长啥样？

对于加州伯克利大学大二学生郭梦龙（Menglong Guo）而言，5 月 31 日是特别的一天。当天早上，他作为第一作者即将在「Grippers and Other End－Effectors」上进行 ICRA 2017 的 workshop 分享。

随着五月的尾声到来，ICRA 2017 的 workshop／tutorial 环节已经进入第三天，在穿插主题演讲的同时，依然有数十个细分领域的学术分享正在紧锣密鼓地进行。雷锋网前两天和郭梦龙交流时，他也表示议程非常多，是一个了解和学习的好机会。而今天的他，即将作为别人口中的「分享者」，又会是怎样的一种体验呢？

当 AI 科技评论来到现场时，身着一身西装的郭梦龙正在调试展示所用的 PPT。当笔者问起他是否紧张时，他有点羞涩地回答「有一点儿」。

由于时间紧凑，为了加快进度，现场的展示分为两个讲台，在第一位讲者在台上进行演讲时，下一位讲者就会呆在另一边的讲台上提前准备。

郭梦龙正在台上聆听上一位讲者的分享

郭梦龙从小在加拿大和美国长大，因此先前和 AI 科技评论交流的时候，他的普通话说得并不标准，但在 workshop 的时候，他用非常流利的英语充满自信地分享了他所做的研究工作——《基于鲁棒抓取的平行机械爪尖设计》。

目前平行机械爪被认为是比较常用的一种设计方案，比起五指机械爪所涉及的复杂算法，只有两个呈平行状态的「手指」便成了郭梦龙团队所研究的主要方向。

团队从全球 3D 设计与工程软件巨头欧特克开发的 3D 设计平台 Dreamcatcher 中获得灵感，这一平台能够基于输入的相关参数自动提出设计方案。

他们的目标工作主要是实现三个方面：

• 首先是快速成型，因此他们采用了 3D 打印作为载体，以硅胶和塑料作为原料，这样一来可以大量减少成本；

• 其次是自主抓取，能满足「抓取」和「晃动不掉落」两个要求；

• 再者能基于抓取对象自动进行优化，比如不同形状的物体，甚至是不规则的物体，如何让机械爪迅速适应，并调整相应的抓取力度？

团队做了 37 个不同形态的 gripper（机械爪尖，或称夹子），并逐一对 8 个不同的物体进行了共计 1377 次的抓取。

如果能够成功抓取物体，并在数次晃动后不掉落，那么团队会记为「成功」；而失败情况分为「drop」（掉落）、「slip」（滑落）及「Cage」（在此可理解为卡住）三种情况。