智猩猩是智一科技打造的硬科技講解與服務平臺，關注AI、芯片、算力、智能網聯汽車、機器人，提供講座、公開課、在線研討會、峰會等線上線下產品。
「機器人新青年講座」由智猩猩全新企劃，旨在邀請全球知名高校、頂尖研究機構以及優秀企業的青年學者與研究人員，主講在具身智能、強化學習、多智能體系統、建模仿真等機器人關鍵技術上的研究成果和開發實踐。
有興趣講解的朋友，可以與智猩猩教研產品團隊郵件（class@jmfly.net）聯系。
機器人學習是具身智能領域中一項重要的研究課題。基于模型的強化學習（Model-based RL）是智能體在對周圍環境進行建模的基礎上進行各類操作學習，相較于無模型的強化學習（Model-Free RL）被認為在樣本效率方面具有顯著優勢。然而，如何更高效、精準、自動化地從原始傳感器信號（例如圖像信息）中建立對周邊環境的建模，并基于此學習操作技巧一直以來都是一個具有挑戰性的問題。
針對當前基于模型的強化學習所面臨的困境，上海交大盧策吾老師團隊提出一種可以主動提高感知質量、基于模型的機器人強化學習系統SAM-RL。
SAM-RL可以對周圍環境進行建模并在操作過程中對模型進行更新（Real2Sim），在模型中學習各類操作機器（Learn@Sim）；并將學習到的技巧遷移到現實中去（Sim2Real）。為了更精準的對環境進行建模，SAM-RL系統還可以使用機械臂控制相機，主動地選擇信息更為豐富的相機視角。我們在虛擬與真實環境中的三個不同任務上應用了SAM-RL，展示出了不錯的樣本效率與性能。
與SAM-RL相關的論文成果收錄于RSS 2023頂會上，并被提名為Best System Paper，是國內論文在該會議中首次獲得提名。
1月30日19點，智猩猩邀請到論文一作、上海交通大學MVIG實驗室在讀博士呂峻參與「機器人新青年講座」，主講《基于模型的主動感知機器人強化學習系統》。
講者
呂峻，上海交通大學MVIG實驗室在讀博士
師從盧策吾老師，入選上海交通大學吳文俊人工智能榮譽博士班，在RSS、CoRL、ICRA、CVPR等學術會議發表論文7篇，曾獲得2023年RSS最佳系統論文獎提名。
第1講
主 題
《基于模型的主動感知機器人強化學習系統》
提 綱
1、基于模型的機器人學習面臨的問題
2、基于可微分仿真與渲染的有模型強化學習
3、主動提高感知質量的算法框架SAM-RL
4、在虛擬與真實環境中的應用
直 播 信 息
直播時間：1月30日19:00
直播地點：智猩猩知識店鋪
成果
論文標題
《SAM-RL: Sensing-Aware Model-Based Reinforcement Learning viaDifferentiable Physics-Based Simulation and Rendering》
論文鏈接
//arxiv.org/abs/2210.15185
開源地址
//sites.google.com/view/rss-sam-rl
報名方式
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