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雷锋网 AI 科技评论按：机器人与自动化国际会议 ICRA 2019 近日正如火如荼地在加拿大蒙特利尔召开。作为展示机器人设计方案以及控制算法的顶级学术会议，ICRA 相比 ICML、ICLR 之类的机器学习会议要更加务实，一方面理论发现要有可用的实现，另一方面自然是「能够在真实机器人上发挥效果」是非常重要的评判标准。这也让 ICRA 会议的前前后后都非常热闹，不仅投稿阶段组委会会鼓励作者们在投稿论文时附上一个演示视频，大会现场也随处可见各种各样的机器人。
根据全体演讲介绍，今年 ICRA 共有大约 4000 名机器人界的工程师&科学家们参会，而且是 ICRA 第一次在加拿大举办。本届 ICRA 的论文投稿共来自超过 70 个国家，前五名的国家分别是美国、德国、中国、英国、加拿大。
以及，2020 年的 ICRA 将于 5 月 31 到 6 月 4 日在法国巴黎举行。
卡耐基梅隆大学计算机科学及机器人学教授的主题演讲「拥抱失败」（embracing failure）让许多听众产生了共鸣，许多人都拍下了这张极富教育意义的 PPT：
失败可以引领你的研究前进。失败可以引领整个领域前进。
（达到成功）需要克服很多困难。
想法不值钱，你需要仔细地打磨它们。
在你的流程里多尝试几个不同的点子。
如果有些想法是你坚信的，就不要放弃它们。你可以暂时一下，过一段时间再重新想想。
不要相信「聪明人」的点子。尤其是你自己的聪明点子。
除了全体演讲的大厅现场，展区内的机器人也带来了很多乐趣。比如下面几个。
MIT Cheetah（猎豹）机器人和波士顿动力 Spot Mini 机器人共同起舞。
Independent Robotics 的多地形机器人 Aqua。
传鸡蛋 —— 可以说是很高的运动控制水平了。
还有很多其它机器人，在现场的参会者一定看得玩得津津有味。
在当地时间 5 月 22 日下午的颁奖环节上，ICRA 组委会颁发了多项论文奖。
ICRA 会议的传统是有许多细分项目的论文奖，目前雷锋网 AI 科技评论了解到，今年获得最佳大会论文奖（Best Conference Paper Award）的是来自斯坦福大学李飞飞组的《Making Sense of Vision and Touch: Self-Supervised Learning of Multimodal Representations for Contact-Rich Tasks》（理解视觉和触觉：在具有丰富接触的任务中进行多模态表征的自监督学习，https://arxiv.org/abs/1810.10191）。
论文摘要：在非结构化的环境中进行带有丰富触觉接触的控制任务一般都同时需要利用触觉反馈和视觉反馈。然而，想要得到一个可以同时利用触觉、视觉这两种具有完全不同特性的信号模态的机器人，为它手工设计一个控制器可不是一件容易的事情。虽然深度强化学习已经能够根据高维度输入成功地学习到控制策略，但这些方法通常都样本效率太低，难以部署在真实的机器人上。在这篇论文中，作者们使用了自监督学习方法为机器人传感器的输入学习紧凑且多模态的表征，学习到的表征也就可以用来提高控制策略学习的样本效率。作者们在多种钉子形状、配置、孔间隙的条件下测试了机器人执行摁钉子任务的表现，机器人不仅有良好的适应能力，而且对外部干扰具有鲁棒性。作者们也同时展示了模拟器中的机器人和真实机器人上的表现。
项目主页：https://sites.google.com/view/visionandtouch （有演示视频）
论文地址：https://arxiv.org/abs/1810.10191
另外，获得最佳机械和设计奖（ICRA2019 Best Paper Award on Mechanisms and Design）的论文是《Development and Experimental Validation of Aerial Vehicle With Passive Rotating Shell on Each Rotor》（在每个驱动器上都有被动旋转翼的空中交通工具的开发和验证，https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8624441）。其它的论文奖我们在持续了解中。
近期我们的其它报道文章中也介绍了多篇 ICRA 2019 接收论文，感兴趣的读者欢迎点击阅读。
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