智猩猩是智一科技打造的硬科技讲解与服务平台，关注AI、芯片、算力、智能网联汽车、机器人，提供讲座、公开课、在线研讨会、峰会等线上线下产品。

「机器人新青年讲座」由智猩猩全新企划，旨在邀请全球知名高校、顶尖研究机构以及优秀企业的青年学者与研究人员，主讲在具身智能、强化学习、多智能体系统、建模仿真等机器人关键技术上的研究成果和开发实践。

有兴趣讲解的朋友，可以与智猩猩教研产品团队邮件（class@zhidx.com）联系。

机器人学习是具身智能领域中一项重要的研究课题。基于模型的强化学习（Model-based RL）是智能体在对周围环境进行建模的基础上进行各类操作学习，相较于无模型的强化学习（Model-Free RL）被认为在样本效率方面具有显著优势。然而，如何更高效、精准、自动化地从原始传感器信号（例如图像信息）中建立对周边环境的建模，并基于此学习操作技巧一直以来都是一个具有挑战性的问题。

针对当前基于模型的强化学习所面临的困境，上海交大卢策吾老师团队提出一种可以主动提高感知质量、基于模型的机器人强化学习系统SAM-RL。

SAM-RL可以对周围环境进行建模并在操作过程中对模型进行更新（Real2Sim），在模型中学习各类操作机器（Learn@Sim）；并将学习到的技巧迁移到现实中去（Sim2Real）。为了更精准的对环境进行建模，SAM-RL系统还可以使用机械臂控制相机，主动地选择信息更为丰富的相机视角。我们在虚拟与真实环境中的三个不同任务上应用了SAM-RL，展示出了不错的样本效率与性能。

与SAM-RL相关的论文成果收录于RSS 2023顶会上，并被提名为Best System Paper，是国内论文在该会议中首次获得提名。

1月30日19点，智猩猩邀请到论文一作、上海交通大学MVIG实验室在读博士吕峻参与「机器人新青年讲座」，主讲《基于模型的主动感知机器人强化学习系统》。

讲者

吕峻，上海交通大学MVIG实验室在读博士
师从卢策吾老师，入选上海交通大学吴文俊人工智能荣誉博士班，在RSS、CoRL、ICRA、CVPR等学术会议发表论文7篇，曾获得2023年RSS最佳系统论文奖提名。

第1讲

主 题
《基于模型的主动感知机器人强化学习系统》
提 纲
1、基于模型的机器人学习面临的问题
2、基于可微分仿真与渲染的有模型强化学习
3、主动提高感知质量的算法框架SAM-RL
4、在虚拟与真实环境中的应用

直 播 信 息

直播时间：1月30日19:00
直播地点：智猩猩知识店铺

成果

论文标题
《SAM-RL: Sensing-Aware Model-Based Reinforcement Learning viaDifferentiable Physics-Based Simulation and Rendering》
论文链接
https://arxiv.org/abs/2210.15185
开源地址
https://sites.google.com/view/rss-sam-rl

报名方式

对本次讲座感兴趣朋友，可以扫描下方二维码，添加小助手莓莓进行报名。已添加过莓莓的老朋友，可以给莓莓私信，发送“机器人讲座01”即可报名。

我们会为审核通过的朋友推送直播链接。同时，本次讲座也组建了学习群，直播开始前会邀请审核通过的相关朋友入群交流。