11月2日上午，中国科学院大学人工智能学院有幸邀请到了中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室研究员、博士生导师王硕老师，在雁栖湖校区教一楼108教室为同学们带来科学前沿讲座——《机器人操作技能学习研究》。讲座从机器人操作技能的学习算法入手，并结合机器人视触融合、强化学习等具体研究实例，综合讲述了机器人操作技能学习的研究进展。
机器人的概念在我们的生活中已经非常常见，理想的智能机器人应能做到“善解人意”、“学而不厌”、“举一反三”和“随机应变”。王老师在讲座一开始首先介绍了智能机器人的研究背景与意义，机器人和人工智能是国际前沿研究的主流，机器人开门、精准抓取等实例体现了智能机器人可以进行模仿学习和灵巧操作学习，但同时智能机器人的目前研究也存在一些不足，比如交互理解能力有限和知识表达能力有限等。
机器人传统的操作方法包括编程、示教和遥操作，是在已知和结构化环境下完成特定的操作任务，而机器人需要通过“学习”来掌握操作技能。王老师介绍了几种不同的机器人学习方法，包括强化学习、模仿学习、Few-shot学习和多模态机器学习等，然后讲解了每种方法的具体内容。王老师结合公式推导和实例分析，让我们对机器人操作技能的学习算法有了更加系统的认识。
王老师随后讲述了几种具体研究实例。视触融合的机器人操作包括基于引导策略的机器人示教学习、基于深度模仿学习的机器人操作技能学习和虚拟-真实环境的操作技能迁移学习。讲座上，基于深度模仿学习的机器人进行的到达目标物体、闭合夹手、到达容器等一系列操作和任务执行序列极大地吸引了同学们，获得了同学们的阵阵掌声。
如何通过提高遥操作系统的自主性来降低操作者的操作负担，提高系统的操作效率呢？王老师提到可以使用基于模仿学习的方法对操作者的示教数据进行建模，在操作过程中使用该模型对操作行为进行预测并提供辅助，这便是基于模仿学习的半自主遥操作系统。同时，王老师还介绍了复杂多步操作技能课程学习的整体方法框架，让我们对相关领域有了全面的认识。
最后王老师针对同学们提出的问题，都详细进行了解答，讲座圆满结束，同学们受益良多。
更多专家信息：
王硕,中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验研究员,博士生导师。长期从事水下仿生机器人、机器人操作技能学习、多机器人协作、智能机器人控制等方面的科研工作。国家重点研发计划智能机器人重点专项专项总体组专家，ISO TC299 WG1和WG6的工作组专家，中国机电一体化技术应用协会常务理事、人工智能学会智能机器人专业委员会委员、自动化学会机器人专业委员会委员、中国宇航学会机器人专业委员会委员。主持与参加科技创新2030重大项目、国家863计划课题、国家自然科学基金联合基金重点项目等20余项。获得国家和省部级奖励5项,合著图书5部，获得国家发明专利20余项,发表学术论文100余篇。
