机器人顶会RSS 2021各奖项出炉，国大教授荣获时间检验奖

编者按

国大计算机系教务长 David Hsu 教授和 Lee Wee Sun 教授荣获2021年机器人领域知名会议 RSS（Robotics: Science and System）时间检验奖 (Test of Time)，让我们恭喜两位教授！

RSS 会议介绍

RSS（Robotics: Science and System）是机器人领域的知名会议。与其他领域动辄接收上千篇论文的顶会不同，RSS每年接收的论文只有几十篇，录取难度比较高。从方向来看，RSS 接收的论文更偏重算法和数学，今年的建议投稿方向包括机制设计、机器人学习、控制与动力学、人机互动、机器感知、多机器人系统和医疗保健机器人等。

受疫情影响，今年的 RSS 于7月12日至16日在线上举办，分为 Keynote、Workshop、Tutorial 等多个环节。在Workshop、Tutorial 等环节，来自多个研究机构的学者探讨了机器人视觉学习与推理、GPU 加速的机器人学习与控制等话题。感兴趣的同学可以在 Youtube 等平台找到相关视频。

获奖内容

本届 RSS 会议的时间检验奖颁给了 2008 年发表的一篇论文《SARSOP: Efficient Point-Based POMDP Planning by Approximating Optimally Reachable Belief Spaces 》，论文作者为 Hanna Kurniawati、 David Hsu 和 Lee Wee Sun，他们都来自新加坡国立大学。论文发表时 Hanna Kurniawati 在两位国大教授的指导下进行博士后研究，目前在澳大利亚国立大学担任副教授。

不确定和动态环境中的运动规划是自主机器人的基础能力。POMDPs（partially observable Markov decision processes ）算法为解决此类问题提供了一个标准的数学框架，但由于其计算复杂度过高而经常在机器人技术中避免使用。

从左至右：David Hsu、Lee Wee Sun和Hanna Kurniawati、

在本文中，研究者旨在为常见的机器人任务创建实用的 POMDP 算法和软件，为此他们提出了一种基于点的 POMDP 算法 SARSOP ，该算法利用最佳可达信念空间的概念来提升计算效率。

SARSOP算法

在模拟中，研究者成功地将该算法应用于一系列常见的机器人任务，比如沿海导航、抓取、移动机器人探索和目标追踪等，所有这些任务都被建模为具有大量状态的 POMDP。他们发现在大多数任务实例中，该算法显著优于当前最快的基于点的算法之一。

多名华人、华裔学者获奖

除了获得时间检验奖的两名华裔学者外，还有不少华人、华裔学者荣获各大奖项。

最佳论文奖

论文：TARE: A Hierarchical Framework for Efficiently Exploring Complex 3D Environments

该论文的第一作者 Chao Cao 本科毕业于香港大学，目前在卡内基梅隆大学读博，研究兴趣主要集中在机器人导航和运动规划。除了日常科研之外，他还在领导 DARPA 地下城市挑战赛 Team Explorer 竞赛的规划工作。此外，Hongbiao Zhu 和 Ji Zhang 也都是在CMU进行研究的华人学者。

最佳论文入围

除了最佳论文奖外，本届 RSS 会议还有三篇论文入围了该奖项，每篇论文的第一作者都是华人或华裔学者。

论文 1：Optimal Pose and Shape Estimation for Category-level 3D Object Perception