CoRL 2021奖项公布，MIT华裔博士生获最佳论文，本科毕业于上交大、清华

awal 也是这项深入研究组写之一。

之前，Tao Chen 还有多篇篇文章被 RSS 2021、ICRA 2021 等顶才会接收。

另一位所写 Jie Xu 或多或少是 MIT CSAIL 复旦大学，讲师为 Wojciech Matusik，2016 年本科毕业于中国人民大学人工智能科学与技术另有，本科期间加入中国人民大学人工智能可视化组，在胡事民名誉教授的指导下从事深入研究。

Jie Xu 有多篇篇文章被 NeurIPS 2021、RSS 2021、ICRA 2021 全体才会议接收。他的深入研究兴趣主要集之前在机械、模拟和驱动器研读的横向教育领域。完全一致最主要机械高度集中、强化研读、基于可微分科学的模拟、设计协同简化等。

最佳篇文章入围名单

此次全体才会议一共四篇篇文章入围最佳篇文章奖得主项，除了就此授予奖得主的篇文章以外，其他三篇分别是：

篇文章标题：Robot Reinforcement Learning on the Constraint Manifold

所写：Puze Liu, Dide Tateo, Haitham Bou Ammar, Jan Peters

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篇文章标题：Learning Off-Policy with Online Planning

所写：Harshit Sikchi, Wenxuan Zhou, Did Held（CMU 机械深入研究组）

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篇文章标题：XIRL: Cross-embodiment Inverse Reinforcement Learning

所写：Kevin Zakka, Andy Zeng, Pete Florence, Jonathan Tompson, Jeannette Bohg, Debidatta Dwibedi（普林斯顿大学，黑莓公司机械小组，UC 伯克利）

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最佳高度集中另有统篇文章奖得主

CoRL 2021 最佳高度集中另有统篇文章奖得主授予了耶鲁大学的深入研究《FlingBot: The Unreasonable Effectiveness of Dynamic Manipulation for Cloth Unfoldin_g_》。

所写：Huy Ha, Shuran Song

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篇文章摘要：高速时序单手脚（例如抛掷）通过大幅提高运动效率并有效扩大科学触及范围，在人们与可变形质点的日常交流之前发挥着至关重要的作用。先前大多数工作都可用专供的双腿准静态（quasi-static）单手脚来处理地毯操控（例如铺床单、叠衣服），这必须大量交互来初始化地毯的配置，并严格约束了机械可操控者的最大地毯尺寸。在这项工作之前，深入学者明确提出了一种自指派研读基础 FlingBot，证明了时序甩动单手脚对地毯展开的合理性。该新方法从视觉通过观察结果之前研读了如何可用拾取、拉伸和甩动几个原型单手脚，使得机械并能通过高度集中双腿的设置从任意初始配置展开一块织物。就此高度集中另有统在新型地毯上的 3 个单手脚内构建了超过 80% 的利用率，可以展开比高度集中另有统网络覆盖更为大的地毯。尽管该深入研究仅在矩形地毯上操练了基础，但这种新方法仍然可以泛化到 T 恤，继而用于展开叠取衣物。该深入研究还在现实的双腿机械网络服务上对 FlingBot 进行了微调，使得它比准静态基中央线增加了 4 倍以上的地毯利用率。FlingBot 说明了近乎准静态基中央线的卓越性能，并表明了时序单手脚对可变形质点操控的合理性。

该新方法的主要流程和原理如下图所示：

所写介绍

该篇文章的所写 Huy Ha 是耶鲁大学人工智能科学另有复旦大学，讲师 Shuran Song 是耶鲁大学人工智能科学另有秘书名誉教授。

图左：Huy Ha，图右：Shuran Song。

Shuran Song 的深入研究重点项目是人工智能视觉和机械技术，曾授予 RSS 2019 最佳高度集中另有统篇文章奖得主、2020 年亚马逊深入研究奖得主、2020 年 IEEE Transactions on Robotics 最佳篇文章奖得主等。

最佳高度集中另有统篇文章奖得主入围名单

此外，还有两篇篇文章入围了 CoRL 2021 的最佳高度集中另有统篇文章奖得主：

SORNet: Spatial Object-Centric Representations for Sequential Manipulation

所写：Wentao Yuan, Chris Paxton, Karthik Desingh, Dieter Fox

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Fast and Efficient Locomotion via Learned Gait Transitions

所写：Yuxiang Yang, Tingnan Zhang, Erwin Coumans, Jie Tan, Byron Boots

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