前沿讲座 | AI影响下的机器人和自动化
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惊蛰已过，万物萌动。
智能机器人因材施教班于3月9日开展了2024春季学期的第一次专题讲座——AI影响下的机器人和自动化。我们有幸邀请到香港大学副教授，自动化系2001级系友潘佳博士来为同学们介绍AI在机器人以及自动化领域的应用。
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人物介绍
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潘佳，香港大学计算机系副教授，2005 年本科毕业于清华大学自动化系，2008 年硕士毕业于中国科学院自动化所模式识别国家实验室，2013 年博士毕业于美国 University of North Carolina at Chapel。研究兴趣包括开放世界机器人移动和操纵、人-机器人交互、视觉和触觉传感器等，研究成果包括基于高分辨率自解耦新机理的柔性触觉传感器阵列；基于深度强化学习的人-机器人交互协同；基于在线学习的柔性物体操作的自主机器人策略生成等。
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理论讲座
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01
AI的运用背景
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——控制理论与现实之间的差距
潘老师首先从我们所熟知的本科课程开始，凝练地概括了我们本科期间所学习的各大核心控制课程在未来的重要作用。但是我们所学习的控制理论，依然远远不能满足机器人在现实生活中的需求。其中主要的问题，潘老师总结为以下几点：
⚪建模：对周围环境的建模较为困难
⚪控制：控制算法难以满足变化的环境
⚪交互：人类交互会带来大量的不确定性
⚪决策：机器人难以像人类一样根据情况的变化作出智能决策
⚪其他：机器人对环境的适应性、灵活性等等问题
潘老师为同学们介绍建模方式
02
AI的运用方式
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——通过AI弥合理论与现实的差距
面对复杂多变的现实，程序员的代码必然无法囊括所有的可能情况。因而就需要程序拥有自我学习以及处理信息的能力。潘老师团队所研究的项目，将强化学习、通用大模型与机器人相结合，就取得了极大的成功。
潘老师所在的团队，将一系列AI技术与轨迹规划、目标跟踪等机器人相关技术相结合。并且为我们展示了相关视频。
潘老师为同学们展示强化学习后的机械臂辅助工人装配零件
03
提问环节
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在最后的提问环节中，同学们咨询了一些大模型的处理、机器人的前沿状况等问题。潘老师耐心解答同学们的疑惑，再一次拓宽了同学们的视野。也进一步激发了同学们对于机器人学习的热情。
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公众号@智能机器人因材施教班
图文 | 胡博文 罗长盛 陈 硕
排版 | 田荣琪
审核 | 陈章