绑定手机号
获取验证码
确认绑定
提问
0/255
提问
订阅开课提醒需关注服务号
回答成功
知道了
扫码关注智东西公开课服务号登录
请使用微信扫描二维码
扫描二维码分享给微信好友
您已订阅成功,有新课程,我们将第一时间提醒您。
知道了
发送提问成功
回答可在
“我的——我的提问”中查看
知道了
失败
欢迎来智东西
关注我们
智东西
车东西
芯东西
智东西公开课
通用机器人学习系统SAGCI-System解析
AI新青年讲座 2022/05/19 19:00:00
课程讲师
吕峻 上海交通大学 MVIG实验室在读博士

师从卢策吾老师,在ICRA、CVPR等学术会议上发表过多篇论文,研究兴趣为机器人学、人工智能、计算机视觉。

吕峻
上海交通大学 MVIG实验室在读博士

师从卢策吾老师,在ICRA、CVPR等学术会议上发表过多篇论文,研究兴趣为机器人学、人工智能、计算机视觉。

课程提纲
  • 通用机器人的研究价值及难点
  • 利用深度学习增强的可导物理仿真引擎对环境建模
  • 基于模型的机器人操作学习及交互感知建模方法
  • 效果展示与应用实践
课程简介

「AI新青年讲座」将邀请世界顶尖AI研究机构和大学的科研新青年,主讲他们在计算机视觉、机器学习等人工智能领域的最新重要研究成果。

AI新青年是加速人工智能前沿研究的新生力量。AI新青年的视频讲解和直播答疑,将可以帮助大家增进对人工智能前沿研究的理解,相应领域的专业知识也能够得以积累加深。同时,通过与AI新青年的直接交流,大家在AI学习和应用AI的过程中遇到的问题,也能够尽快解决。

「AI新青年讲座」目前已完结116讲,错过往期讲座直播的朋友,可以点击文章底部“阅读原文”进行回看!

有兴趣分享学术成果的朋友,可以与智东西公开课教研团队进行邮件(class@zhidx.com)联系。

近年来,上海交通大学MVIG实验室的卢策吾教授团队在机器人行为-物体模型交互感知领域,实现了机器人行为执行能力与物体知识理解联合学习与迭代提高,通过机器人交互本质上降低物体模型感知估计误差,并基于物体知识的理解进一步提高机器人行为执行能力。比起之前纯视觉物体识别,交互带来新的信息源,带来感知性能本质提高。

相关工作是发表在ICRA 2022上的论文《SAGCI-System: Towards Sampzle-Efficient, Generalizable, Compositional, and Incremental Robot Learning》(SAGCI 系统:面向样本高效、可扩展、可组合和可增量的机器人学习框架)。

SAGCI 系统具有三个核心组成部分:1.使用由深度学习增强的可导物理仿真引擎(differentiable physics simulation)对环境建模;2.model-based的机器人操作学习算法(robot manipulation learning);3.利用交互感知(interactive perception)降低建模误差。

5月19日,「AI新青年讲座」第17讲邀请到上海交通大学MVIG实验室在读博士吕峻参与,主讲《通用机器人学习系统SAGCI-System解析》。

精彩问答
提问
提问
目前还没有问题,可以点击右侧的“提问按钮”提问
更多问题...