机器之心报道
编辑：蛋酱
刚刚，RSS 2022 大会圆满落幕，最佳论文、最佳学生论文等多个奖项同时出炉。
RSS 会议全称为「Robotics: Science and Systems」，迄今已是第十八届。相比于人工智能领域动辄接收上千篇论文的顶会，RSS 显得更加小众，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 接收的论文也更偏重算法和数学。
据公开信息，RSS 2022 总共接收了 74 篇论文，在接收列表中，我们也看到了很多熟悉的中国学者的名字，包括朱玉可、吴佳俊、孙富春、范楚楚等。
这项研究来自清华大学孙富春团队。
这项研究的部分参与者来自百度研究院。
今年的 RSS 会议于 6 月 27 日至 7 月 1 日在纽约召开，以线上结合线下的方式进行。目前，大会公布了最佳论文、最佳系统论文、最佳学生论文等全部奖项。
最佳论文奖
获得本届最佳论文奖的研究是《Iterative Residual Policy for Goal-Conditioned Dynamic Manipulation of Deformable Objects》。
该论文研究了可变形物体的目标条件动态操作问题。基于其复杂的动力学 (物体变形和高速动作) 和严格的任务要求(精确的目标规范)，这项任务非常具有挑战性。为了应对这些挑战，研究者提出了迭代剩余策略(IRP) ，这是一个适用于具有复杂动力学的可重复任务的通用学习框架。
论文链接：http://www.roboticsproceedings.org/rss18/p016.pdf
研究证明了 IRP 在两个任务上的有效性: 抽打一根绳子以击中目标点；放置布料以达到目标姿态。尽管只是在固定的机器人装置上进行模拟训练，IRP 能够有效地推广到现实世界中具有看不见的物理属性的新目标，甚至不同的机器人硬件实施，这表明了其相对于其他方法的优秀推广能力。
这篇论文由哥伦比亚大学和丰田研究院的几位研究者共同完成，其中包括两位中国学者。
迟宬（Cheng Chi）现在是哥伦比亚大学计算机科学博士生，导师为宋舒然。他的研究领域主要为机器人操作与感知。本科阶段，迟宬就读于密歇根大学。
论文的另一位作者是哥伦比亚大学计算机科学系助理教授宋舒然。宋舒然 2013 年在香港科技大学获得学士学位，2018 年获得普林斯顿大学计算机科学博士学位，曾获斯隆研究奖。她的研究领域为三维视觉、机器学习和人工智能。
同时，RSS 2022 大会也颁布了其他奖项：
获得最佳系统论文奖的研究是《Autonomously Untangling Long Cables》，在这篇论文中，作者主要研究了使用双侧机器人自主解开长达 3 米的电缆。
- 论文链接：http://www.roboticsproceedings.org/rss18/p034.pdf
- 机构：UC 伯克利，丰田研究院
获得最佳学生论文奖的是《AK: Attentive Kernel for Information Gathering》。在这篇论文中，作者提出了一种新的非平稳核，称为 Attentive Kernel (AK) ，它简单、鲁棒，可以把任何已有的核扩展成非平稳核。
- 论文链接：http://www.roboticsproceedings.org/rss18/p047.pdf
- 机构：印第安纳大学伯明顿分校