ICRA 2022 | 软体机器人、桥梁缆索检修机器人、人机交互等多个方向论文解读
近日，机器人领域国际顶会 ICRA 2022 在美国费城举行。今年，AIRS 共有12篇文章入选 ICRA（含3篇 RA-L）。
我们已经为大家介绍过模块化自重构机器人和海洋机器人相关的论文。本篇将有更多方向的内容重磅呈现：
- 软体机器人中的粘弹性介电弹性体驱动器建模研究；
- 更新换代的缆索攀爬检测机器人 CCRobot-V；
- 基于注意力网络的异常占据栅格地图识别；
- 根据用户指令自动生成音乐的智能系统；
- 人机交互中增强指向手势的估计方法。
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基于稀疏回归方法的粘弹性介电弹性体驱动器建模
Modeling of viscoelastic dielectric elastomer actuators based on the sparse identification method
软体机器人因其贴合性、安全性而备受关注。由于软驱动器具有大变形及材料非线性的特性，因此理论建模十分困难。本项目利用稀疏回归的方法对粘弹性介电弹性体驱动器进行建模研究。
本文第一作者李脊森博士，现为香港中文大学（深圳）副研究员，主要研究方向包括软体机器人及折展机构。
本文通讯作者朱建，是香港中文大学（深圳）理工学院副教授、AIRS 项目负责人。在此之前，他在新加坡国立大学任职助理教授。朱建博士于2008年在加拿大阿尔伯塔大学获得博士学位，然后在哈佛大学从事博士后。他的研究兴趣在于软体智能机器人，仿生机器人，及智能材料和结构。
报告链接：https://events.infovaya.com/presentation?id=77389（作者将做论文报告，欢迎观看交流。）
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CCRobot-V: 一种用于缆索检测及修补的协作攀爬机器人系统
CCRobot-V: A Silkworm-Like Cooperative Cable-Climbing Robotic System for Cable Inspection and Maintenance
识别桥梁缆索内部的锈蚀损伤位置对于避免缆索断裂和桥梁倒塌等事故具有重要意义。缆索作为斜拉桥的主要受力构件，通常会因风、雨和外力的长期振动造成磨损而断裂，导致严重的结构病害。因此，及时对桥梁拉索进行自动化检测修补对于检测人员的人身安全和斜拉桥使用寿命来说是必要和必需的。
目前缆索检修通常由人工借助挂在缆索上的载具，通过卷扬机或大型吊车拖拽移动来完成。但人工检测易造成缆索外表面的PE保护层破损，且其工作量大，干扰交通，存在安全隐患。传统多边夹轮式攀爬机构的检测载荷较小，掌足式攀爬机构在倾斜甚至垂直的作业面上能提供更高的有效载荷能力，但攀爬速度较低，同时，现有的缆索检修机器人的长距离攀爬检修能力受限于机器人能够携带的电池重量或拖揽的重量，其针对超长缆索进行全覆盖攀爬检修的能力并未完全实现。
针对现有的缆索检修机器人负载能力弱、攀爬速度低和不能对超长缆索全覆盖攀爬检修等问题，本文设计了一种“轮-掌-绳”复合的第五代缆索攀爬检测机器人 CCRobot-V。其基于分体式设计，结合了绳索驱动和仿生蠕虫运动步态的优点，在一个机器人系统中同时实现了高速攀爬和高载荷能力。同时，该系统设计有多个拖揽携带机器人，用于分解超长距离下超长拖揽的超大质量对整个系统的影响，从而使整个机器人可顺利地对超长缆索进行全覆盖检修。
本文第一作者为 AIRS 工程师郑振粮，目前他的研究方向为攀爬机器人。
本文通讯作者丁宁现为 AIRS 副院长、特种机器人中心主任、香港中文大学（深圳）机器人与智能制造研究院副院长。丁宁博士同时担任 TC591/SC1 全国机器人标准委员会特种设备用机器人分技术委员会委员，SAC/SWG13 全国特种作业机器人国家标准工作组委员，NEA/TC35 能源行业电力机器人标准化技术委员会委员，广东省人工智能与机器人学会理事。发表国际会议与期刊论文50余篇，授权发明专利50余项及国际专利2项，参与编制并发布国家标准5项，获得 IROS2021 最佳应用论文奖， IROS2021 最佳机构与设计论文奖提名。
报告链接：https://events.infovaya.com/presentation?id=76171
3
基于注意力网络的异常占据栅格地图识别
Abnormal Occupancy Grid Map Recognition using Attention Network
占据栅格地图是移动机器人实现自主定位和导航的关键，主流的基于激光雷达的 SLAM 系统经常重构出异常占据栅格地图，限制了移动机器人后续的定位与导航性能。针对复杂环境场景，如（a）所示的长廊环境，特别是存在透明玻璃墙壁情况下，即使集成了闭环检测的移动机器人系统也经常重构出异常的环境地图，如（b）所示，本文首先基于室内扫地机器人平台，采集了一个室内占据栅格地图数据集。其次，结合残差块和双注意力模块来构建一个多尺度识别网络，增强对异常网格地图的检测能力。实验结果表明加入双注意力机制的异常识别网络能够快速识别到异常的网格地图，超越了主流的方法，达到了96.23%的识别准确率，并在地图上有效的标记出最可能出错的区域，如（c）所示。
邓辅秦，香港大学博士，AIRS 副研究员，香港中文大学（深圳）校外导师，长三角机器视觉产业创新联盟专家委员会副主任，国际学术会议 IEEE ICIT2022 程序委员会主席，曾任大族激光产品总监，在主流会议和期刊已发表学术论文四十多篇，一篇 SPIE IS&T 最佳会议论文，申请专利五十多项，参与制定 IEEE 国际标准三项，主持和参与多项重大课题，累积经费超过3000万。
本文通讯作者林天麟现为香港中文大学（深圳）助理教授，同时也是 AIRS 智能机器人中心主任，他也是 IEEE 高级会员。他的研究方向包括多机器人系统，新型移动机器人及人机协作等；在 T-Ro、JFR、T-Mech、RA-L 等机器人领域顶尖期刊和 ICRA、IROS 等机器人领域顶级会议上发表学术论文60余篇，出版英文专著2部，授权美国专利及国家发明专利60余项；以第一作者获 IEEE/ASME Transactions on Mechatronics 期刊年度最佳论文奖，以通讯作者获 IROS 机器人机构设计最佳论文奖。
论文链接：https://freeformrobotics.org/wp-content/uploads/2022/03/ICRA22_1618_FI.pdf
报告链接：https://events.infovaya.com/presentation?id=79522
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一种用户自定义的自动作曲系统
A User-customized Automatic Music Composition System
这篇论文介绍了一个能够根据用户指令作曲的智能系统。现有的自动作曲系统缺乏稳定性，而且无法同时满足不同人的音乐品味。为了解决这些难题，我们训练了一个 Transformer 网络，用来生成短音乐片段。用户可以通过和训练好的网络进行互动，来作出完整的曲子。我们的系统还会收集用户交互过程中给出的反馈，来微调网络中的参数。在大量交互之后，我们的系统能够学习到用户的音乐品味，并给用户定制符合其音乐品味的自动音乐生成器。我们的工作允许用户在人工智能辅助下进行作曲，显著提升了生成式模型的应用价值。
本文第一作者为香港中文大学（深圳）三年级硕士研究生莫凡，主要研究方向是自动音乐生成。
本文通讯作者钱辉环为香港中文大学（深圳）理工学院助理教授、AIRS 副院长、机器人与智能制造国地联合工程实验室副主任。钱教授发表了2部专著、1部编著、110余篇国际期刊以及国际会议论文，并取得20余项授权的专利。他主持完成了1项国家自然科学基金重点类项目、2项香港特区政府项目，并作为核心成员参与完成了十余项在香港和内地的项目。曾获 IEEE/ASME机电一体化学报2011年度最佳论文奖、IROS2020 最佳应用论文提名奖在内的多个国际奖项。
报告链接：https://events.infovaya.com/presentation?id=76357
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用于人与机器人交互的增强指向手势估计
Augmented Pointing Gesture Estimation for Human-Robot Interaction
指向是一种自然且直接的交互动作。因为它能提供空间信息给机器人，指向成为了人机交互中发出指令的理想方式之一。指向动作总是伴随着一些对机器人的指示。之前的研究大多关注识别指向位置和估计目标，却忽略了指令。本文提出了一种增强指向手势的估计方法，结合了指向识别和指令理解，为机器人提供了更丰富且可编程的指令系统。
本文第一作者为香港中文大学（深圳）硕士研究生胡智娴，其研究方向主要为计算机视觉和人机交互。
本文通讯作者孙正隆教授为香港中文大学（深圳）助理教授、理工学院生物医学工程专业负责人，IEEE高级会员。孙教授的研究方向包括手术医疗机器人、人机交互与人机协作、多模态感知和仿生机器人。孙教授在机器人及生物医学相关领域已累计发表20余篇国际期刊论文，30余篇国际高水平会议论文，一项 PCT 发明专利以及一篇书籍章节。研究成果受到国内外学者的广泛引用与重视。依据 Google Scholar 数据库中引用总数为1368次（H-index为15）。
报告链接：https://events.infovaya.com/presentation?id=78622（作者将做论文报告，欢迎观看交流。）
* 特别鸣谢论文作者提供相关图文内容
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