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斯坦福大学李飞飞高徒朱玉可博士结业论文:通用自主机械人探索

本文摘要:【新智元导读】斯坦福大学李飞飞的自得门生朱玉可博士今年 8 月取得斯坦福大学博士学位,并将于 2020 年秋季加入德克萨斯大学奥斯汀分校(UT-Austin)担任盘算机科学助理教授。

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【新智元导读】斯坦福大学李飞飞的自得门生朱玉可博士今年 8 月取得斯坦福大学博士学位,并将于 2020 年秋季加入德克萨斯大学奥斯汀分校(UT-Austin)担任盘算机科学助理教授。他的博士论文关于为能够明白并与现实世界交互的通用机械人构建智能《Closing the Perception-Action Loop: Towards General-Purpose Robot Autonomy》在其小我私家主页日前公然接待来新智元 AI 朋侪圈与大咖一起讨论~http://ai.stanford.edu/~yukez/http://ai.stanford.edu/~yukez/papers/yukezhu_phd_dissertation.pdf凭据朱玉可的小我私家主页,他的科研兴趣是为能够明白并与现实世界交互的通用机械人构建智能。研究将融合机械人、盘算机视觉和机械学习等诸多领域,并致力于开发用于通用机械人自治的感知和控制方法和机制。

今年 6 月,朱玉可在斯坦福大学的博士论文答辩后,与李飞飞等人合影。在斯坦福大学,他与李飞飞和 Silvio Savarese 教授(李飞飞的丈夫)一起在斯坦福视觉与学习实验室事情。

同时,他也是斯坦福人工智能和机械人研究小组(Stanford People, AI & Robots Group,PAIR)成员。博士论文《Closing the Perception-Action Loop: Towards General-Purpose Robot Autonomy》机械人和自主系统在现代经济中饰演着重要的角色。定制机械人显著提高了生产率、操作宁静性和产物质量。

然而,人们通常通过编程操作这些机械人来完成较小的领域的特定任务,而无法快速适应新任务和新情况。廉价、轻便和灵活的机械人硬件的泛起为将机械人的自主能力提升到前所未有的水平提供了时机。

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新的机械人硬件在日常情况中的一个主要挑战是处置惩罚现实世界的连续变化性和不确定性。为了应对这一挑战,我们必须解决感知和行动之间的协同作用: 一方面,机械人的感知自适应地指导其行动,另一方面,它的行动发生了新的感知信息,用于决议。我认为,实现通用机械人自治的关键一步是将感知和行动精密地联合起来。新兴的人工智能盘算工具已经证明晰乐成的希望,并组成了在非结构化情况中增强机械人感知和控制的理想候选。

机械人的实体本质迫使我们逾越现有的从无实体数据集学习的范式,并激励我们开发思量物理硬件和动态庞大系统的新算法。本论文的研究事情是建设通用机械人感知和控制的方法和机制。

我们的事情讲明,感知和行动的精密耦合,有助于机械人通过感官与非结构化的世界举行交互,灵活地执行种种任务,并适应地学习新任务。我们的研究效果讲明,从低级的运动技术到高级的任务明白三个抽象条理上剖解感知-行动循环,可以有效地促进机械人行为的鲁棒性和泛化。我们计划的研究事情是处置惩罚日益庞大的任务,展现出我们朝着圣杯目的的门路图:在现实世界中构建恒久的、通用的机械人自治。

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在这篇论文中,我们讨论了我们的研究事情,使机械人能够通过他们的感知与非结构化的世界举行互动,灵活地执行种种任务,并自适应地学习新的任务。这些事情已经证明,精密耦合的感知-行动循环可以在种种实际场景中发生更结实和可推广的机械人行为。它们强调了在构建通用机械人智能时融合感知和行动的重要性归纳综合性而言,我们先容了在三个抽象条理上剖析感知-行动循环的事情(也参见上表):首先,学习原始技术,将原始的感知信息转换为驱念头器人行动的控制下令(第2章和第3章)。

第二,通过原始技术的序列组合在交互式情况中执行序列任务(第4章和第5章); 第三,扩展到具有潜在组成结构的恒久任务的条理任务(第6章和第7章)。我们开发了新的机械学习和盘算机视觉算法,联合机械人领域的知识,来解决现实世界中机械人感知和控制的基本挑战本文授权转载自民众号:专知。


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