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雷鋒網 AI 科技評論按：機器人與自動化國際會議 ICRA 2019 近日正如火如荼地在加拿大蒙特利爾召開。作為展示機器人設計方案以及控制算法的頂級學術會議，ICRA 相比 ICML、ICLR 之類的機器學習會議要更加務實，一方面理論發現要有可用的實現，另一方面自然是「能夠在真實機器人上發揮效果」是非常重要的評判標準。這也讓 ICRA 會議的前前后后都非常熱鬧，不僅投稿階段組委會會鼓勵作者們在投稿論文時附上一個演示視頻，大會現場也隨處可見各種各樣的機器人。
根據全體演講介紹，今年 ICRA 共有大約 4000 名機器人界的工程師&科學家們參會，而且是 ICRA 第一次在加拿大舉辦。本屆 ICRA 的論文投稿共來自超過 70 個國家，前五名的國家分別是美國、德國、中國、英國、加拿大。
以及，2020 年的 ICRA 將于 5 月 31 到 6 月 4 日在法國巴黎舉行。
卡耐基梅隆大學計算機科學及機器人學教授的主題演講「擁抱失敗」（embracing failure）讓許多聽眾產生了共鳴，許多人都拍下了這張極富教育意義的 PPT：
失敗可以引領你的研究前進。失敗可以引領整個領域前進。
（達到成功）需要克服很多困難。
想法不值錢，你需要仔細地打磨它們。
在你的流程里多嘗試幾個不同的點子。
如果有些想法是你堅信的，就不要放棄它們。你可以暫時一下，過一段時間再重新想想。
不要相信「聰明人」的點子。尤其是你自己的聰明點子。
除了全體演講的大廳現場，展區內的機器人也帶來了很多樂趣。比如下面幾個。
MIT Cheetah（獵豹）機器人和波士頓動力 Spot Mini 機器人共同起舞。
Independent Robotics 的多地形機器人 Aqua。
傳雞蛋 —— 可以說是很高的運動控制水平了。
還有很多其它機器人，在現場的參會者一定看得玩得津津有味。
在當地時間 5 月 22 日下午的頒獎環節上，ICRA 組委會頒發了多項論文獎。
ICRA 會議的傳統是有許多細分項目的論文獎，目前雷鋒網 AI 科技評論了解到，今年獲得最佳大會論文獎（Best Conference Paper Award）的是來自斯坦福大學李飛飛組的《Making Sense of Vision and Touch: Self-Supervised Learning of Multimodal Representations for Contact-Rich Tasks》（理解視覺和觸覺：在具有豐富接觸的任務中進行多模態表征的自監督學習，https://arxiv.org/abs/1810.10191）。
論文摘要：在非結構化的環境中進行帶有豐富觸覺接觸的控制任務一般都同時需要利用觸覺反饋和視覺反饋。然而，想要得到一個可以同時利用觸覺、視覺這兩種具有完全不同特性的信號模態的機器人，為它手工設計一個控制器可不是一件容易的事情。雖然深度強化學習已經能夠根據高維度輸入成功地學習到控制策略，但這些方法通常都樣本效率太低，難以部署在真實的機器人上。在這篇論文中，作者們使用了自監督學習方法為機器人傳感器的輸入學習緊湊且多模態的表征，學習到的表征也就可以用來提高控制策略學習的樣本效率。作者們在多種釘子形狀、配置、孔間隙的條件下測試了機器人執行摁釘子任務的表現，機器人不僅有良好的適應能力，而且對外部干擾具有魯棒性。作者們也同時展示了模擬器中的機器人和真實機器人上的表現。
項目主頁：https://sites.google.com/view/visionandtouch （有演示視頻）
論文地址：https://arxiv.org/abs/1810.10191
另外，獲得最佳機械和設計獎（ICRA2019 Best Paper Award on Mechanisms and Design）的論文是《Development and Experimental Validation of Aerial Vehicle With Passive Rotating Shell on Each Rotor》（在每個驅動器上都有被動旋轉翼的空中交通工具的開發和驗證，https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8624441）。其它的論文獎我們在持續了解中。
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