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第二届自主机器人技术研讨会召开在即

点云PCL  · 公众号  ·  · 2024-10-11 08:00

正文

为了促进自主机器人领域一线青年学者/工程师的交流,推动学术界与企业界的交融与产学研合作,搭建一个深度、纯粹的技术交流平台,中国自动化学会决定主办自主机器人技术研讨会(Autonomous Robotic Technology Seminar,简称ARTS)。

自主机器人技术研讨会(ARTS)作为中国自动化学会青年菁英系列活动(CAA Youth e-Summit)的重要组成部分,倡导理性批判、敢于质疑、务实的科学精神,积极探索自由平等的思想交锋。ARTS主要关注传感与感知、自主导航、状态估计、移动机器人定位建图、运动规划、建模与控制、多机器人系统、具身智能等方向。第一届ARTS大会已于2023年11月在香港科技大学(广州)成功举办。

第二届ARTS大会将于 2024年11月23日-24日在中山大学深圳校区举办 。诚挚邀请您参加,并对大会的组织提供意见和建议!


一、组织机构
主办单位 :中国自动化学会

承办单位 :中山大学智能工程学院

协办单位 :深蓝学院

二、大会组委会
大会主席

郑跃 中山大学

张楠 中国自动化学会

高飞 浙江大学

执行委员会委员

陈谢沅澧 国防科技大学

范  睿 同济大学

刘  哲 上海交通大学

缪志强 湖南大学

王超群 山东大学

王  越 浙江大学

吴  荩 北京科技大学(拟入职)

徐  浩 北京航空航天大学(拟入职)

许华哲 清华大学

姚伟嘉 湖南大学

岳裕丰 北京理工大学

张雪涛 大连理工大学

周  易 湖南大学

本地主席

吕熙敏 中山大学

三、合作企业
钻石合作单位 度量科技

铂金合作单位 微分智飞、留形科技

金牌合作单位 浙江人形机器人创新中心、元客视界、本末科技

银牌合作单位 松灵机器人、星海图、赢富仪器、人民邮电出版社、地瓜机器人、广州高 机电

四、会议日程

五、分享内容及嘉宾介绍


张富

香港大学机械工程系助理教授


报告题目:

基于激光雷达的自主无人机系统


报告摘要:
在过去的几十年里,小型多旋翼无人机 (UAV) 受到了广泛的研究关注。 这些无人机在各种应用中都显示出了巨大的潜力,包括航空摄影、农业、配送、测绘和测量。 然而,要使这些应用取得成功,必须在未知环境中进行自主避障。 在该报告中,我们将讨论如何使用激光雷达来实现自主无人机导航。 具体来说,我们将探索激光雷达技术的最新进展,并重点关注导航算法,包括定位、建图、规划和控制。 我们将展示如何在小型无人机上使用激光雷达传感器来实现复杂的导航任务,例如高速避障、环境探索和敏捷无人机运动估计。


报告人简介:

张富博士是香港大学 (HKU) 机械工程系的助理教授。他的研究重点是无人机 (UAV) 和激光雷达(LiDAR) 同时定位建图 (SLAM)。张博士的研究领域涵盖无人机的设计、导航、控制、感知以及LiDAR SLAM 算法,包括里程计、位置识别、地图构建和多传感器融合。其团队曾获 IROS’23 机器人机制与设计最佳论文奖, 并入选 TMECH’23最佳论文奖提名、IROS’23 最佳论文奖提名(两次)和 ICRA’23 杰出导航论文提名。其在 Science Robotics 上发表的论文被选为期刊封面或在Science 网站上进行展示。张博士在该领域的工作还助力其在国际 SLAM 挑战赛中斩获数项冠军,并在业界得到广泛应用。


石凡

新加坡国立大学助理教授


报告题目:

Learning, Control, and Safety for Enhanced Legged Dexterity


报告摘要:

With the advance in optimal control and reinforcement learning, latestcontrollers have demonstrated exceptional performance on complex multi- limbedrobots, including the application in aerial manipulation, quadrupedal locomotion,and dexterous hand skills. Despite these advancements, comprehensive safetyvalidation remains a prerequisite for their large-scale real-world deployment.Current state-of-the-art (SOTA) controllers exhibit robustness againststandard testing paradigms, domain randomization, and evaluations by humanexperts. In this talk, I will first introduce our progress on enhancingdexterity of the robots, and then our recent research revealing vulnerabilitiesin long-tested state-of-the-art controllers on the legged locomotion anddexterous manipulation when subjected to minor perturbations generatedby AI agents. This study highlights critical safety concerns and emphasizesthe necessity of addressing these vulnerabilities to enhance system reliability.The failure cases identified in our analysis offer valuable insights intosystem components, providing a foundation for improving the robustnessand safety of black-box neural controllers.


报告人简介:

Fan Shi is an Assistant Professor in National University ofSingapore. Before that, he was a Postdoc Researcher working with Prof.Marco Hutter and Prof. Stelian Coros in ETH Zurich. His research focusedon learning and control for multi-limbed robots in locomotion and manipulation.He obtained his Master and Ph.D. degree from the Univ. of Tokyo supervisedby Prof. Masayuki Inaba, and Bachelor degree from Peking University. Hegot several highly competitive awards, such as the Dean’s Award for hisDoctoral Thesis, IEEE RAS/JJC Young Award in ICRA 2020, AI Safety FinalistAward in Switzerland.


王越

浙江大学控制科学与工程学院教授


报告题目:

Global Consistency: To be or not to be?


报告摘要:
全局一致是移动机器人定位与建图(SLAM)的关键目标,也是领域多年来的研究热点。 考虑到机器人点到点导航的整个任务,全局一致的定位与建图主要服务于全局规划,进而引导机器人的局部运动规划完成整个导航任务。 因此,本报告尝试从局部运动规划的视角来看待全局一致性,以此为线索介绍课题组从经典导航理论方法,到近年来多模态导航相关工作,探讨全局一致性的角色和必要性


报告人简介:
王越,浙江大学控制科学与工程学院教授,近五年来以通讯作者发表Nature Communication、IJRR、TPAMI、TRO、IJCV等期刊论文30多篇,发表RSS、ICRA、IROS等领域顶会30多篇,获ICRA最佳视觉论文奖,IROS最佳设计论文提名等论文奖5次。 担任期刊IEEERobotics and Automation Letters编委、ICRA/IROS编委、Frontiers in Robotics andAI、Electronics邀请编委等。 获中国发明协会创业创新奖二等奖(排名1)等。 主持科技部重点研发计划课题、国家自然科学基金项目等项目,与华为、阿里、中核、航天等企业和研究机构长期合作。


许华哲

清华大学交叉信息研究院助理教授


报告题目:

Learning to Manipulate Anything Anywhere


报告摘要:

Why don’t robots work for humans in our daily tasks? At the heart of thisproblem is that the robots cannot generalize to the desired tasks. Butwhat is generalization? With the most general notion of generalization,problems-solving at any unseen physical scenarios reside in the domain.That being said, a thorough ontology of factors in generalization mightprovide a welcoming avenue toward empowering robots to do all kinds oftasks. In this talk, I will present key factors in robot generalizationand show how hard it is for a robot to generalize even toward an easy perturbation.I will also present tentative solutions to solve these challenges. Withall the challenges combined, we conclude the real goal for robot learningis to learning to manipulate anything anywhere.


报告人简介:
许华哲博士现为清华大学交叉信息研究院助理教授,博导,清华大学具身智能实验室负责人。 博士后就读于斯坦福大学,博士毕业于加州大学伯克利分校。 其研究领域是具身人工智能(EmbodiedAI)的理论、算法与应用。 许华哲曾获顶级智能机器人会议CoRL'23最佳系统论文奖,2024年WAIC“云帆奖”,并在IJRR, RSS,NeurIPS等发表顶级期刊/会议论文六十余篇,代表性工作曾被MITTech Review,Stanford HAI等媒体报道。 曾在IJCAI2023、IJCAI2024、ICRA2024、ICLR2025担任领域主席/副主编。


高飞

浙江大学控制科学与工程学院长聘副教授



报告题目:

仿生飞行智能


报告摘要:
受限于感知、计算、机动性和能耗,无人机在复杂环境中的自主飞行与集群协同仍面临诸多挑战。 自然界的飞行生物则具有敏锐感知和灵巧机动能力,可以从仿生的角度启发我们对飞行智能开展进一步研究。 本次报告,我将从敏锐感知、自主决策、飞行交互、集群智能四个方面介绍团队在无人机单机与集群自主导航方法上所做出的最新创新贡献,展示在不依赖外部定位和计算设施,仅靠机载摄像头、计算芯片和传感器的无人机动态环境鲁棒感知、快速安全机动飞行、动态飞行抓取操作、集群协同感知避障等方面的最新研究成果。


报告人简介:
浙江大学控制学院长聘副教授,研究员,博士生导师; 浙大湖州研究院-集群机器人自主导航研究中心PI。 承担国家自然科学基金委优秀青年科学基金,国家重点研发计划青年科学家项目等国家级课题; 主要研究方向: 机器人轨迹规划、自主导航、集群协同、定位感知。 近年来,以第一作者/通讯作者身份在ScienceRobotics, IEEE Transactions on Robotics (TRO), ICRA,IROS等知名机器人期刊、会议发表论文70余篇; 发表ScienceRobotics封面论文并被国内外媒体广泛报道; 获IEEE TRO 2020年最佳论文荣誉奖、国际基础科学大会ICBS 2024前沿科学奖、IEEEICRA 2024年最佳论文奖提名等学术荣誉; 入选爱思唯尔数据库2023年度全球前2%顶尖科学家。


万伟伟







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