就在不久前，迟迟未公布的CoRL 2021论文奖名单终于揭开面纱！

 

CoRL 是面向机器人学习研究的 single-track 会议，涵盖机器人学、机器学习和控制等多个主题，它已然成为了机器人学与机器学习交叉领域的全球顶级学术会议之一。

 

本届备受关注的论文大奖几乎全部被华人学者包揽。来自麻省理工大学的陈涛、徐捷、Pulkit Agrawal(导师)的《A System for General In-Hand Object Re-Orientation》一举拿下最佳论文奖！

自古英雄出少年！这个关于“灵巧手”的获奖论文将两位专注于机器人领域的华人新秀推至大众面前。

灵感源于“饭后闲聊”

“关于灵巧手的研究灵感是源于和导师的一次饭后闲聊，”陈涛谈到，“我希望未来能进入人们日常生活的机器人，能帮我们处理最基本的家务，比如清理餐具，打扫客厅，收拾衣物等。”

 

而现有的机器人显然不具备这个能力，其中最重要的物理原因就是缺少灵巧的机械手。

 

在国内外的灵巧手研究领域都不乏研究者，但是目前使用最多的控制器无非是真空式吸盘或者平行夹爪。因此自由度不高，灵活度有限仍是无法解决的难题，而这难题的根本就是要解决手持物体的重定向问题。

 

在确定好研究方向后，陈涛迅速开始推进项目，期间找来了与自己能力互补的徐捷来参与研究。

 

徐捷的加入则使得整个研究更加健备。囿于疫情情况，想要在真实机械手上模拟成为难题，于是研究物理仿真的徐捷辅助搭建环境，解决了灵巧手在仿真环境中的棘手问题。

实验室里的“黄金搭档”

团队三人陈涛、徐捷，以及导师Pulkit Agrawal都来自麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室 (MIT CSAIL）。

志同道合的陈涛与徐捷同为2016年本科毕业，分别毕业于交大的机械工程及自动化专业与清华计算机科学与技术系。他们在机器人领域中都有着浓厚的研究兴趣，这也是两人一拍即合的主要原因。

 

目前，两人同在MIT CSAIL实验室，在研究方向上，两人各有侧重，陈涛擅长机器人学习、操作和导航；徐捷擅长机器人仿真、设计协同优化与模拟现实。两人各有所长，能力互补，这也为他们在灵巧手的合作上奠定了优势。

“灵巧手”表现接近人手

论文中表示：经过团队数月的研究与尝试，灵巧手已拥有 24 个自由度，通过无模型框架重新定位了超2000个形状各异的物体，具有非常高的通用性。

解决了学习框架的问题，接下来就是模拟现实应用：不仅要操纵物体，还要避免重力因素导致物体脱落。

 

为了解决这一问题，他们首先训练了一个借助桌子而向下抓取物体的控制器，抓起之后，自然而然就获得了一个好的初始姿态设定。

 

对于如苹果、网球、弹珠等的圆形物体，灵巧手的抓取成功率接近 100%，而对于形状复杂的物体，如勺子、螺丝刀等，成功率则接近 30%。

 

目前，灵巧手在性能上不仅能够借助桌子平台上向上和向下重定向物体，还能免除桌子支撑在空中重定向，表现已接近人手。

 

“灵巧手是在机器人领域尚未被充分研究的的一项研究，希望我们的工作能让更多人关注到灵巧手操作这一领域。”陈涛采访时如是说。

 

未来，这款机械手可以转移到真实机器人系统，或应用到制造业或家庭场景中。总之，它将使得机器人距离我们更近。

 

除了天赋与努力，陈涛和徐捷取得如此成就还有一个很重要的原因，那就是善于发现、善于思考。这一点也同样值得对科研感兴趣的学生们学习，善于发现生活中的点滴，指不定哪天就会成为你脑海里的微光，助你打开科研大门。