本周为将门-TechBeat技术社区第258期线上Talk，也是ICRA系列Talk第④弹！

北京时间11月19日(周四)晚8点，腾讯机器人实验室高级研究员—李珽光的Talk将准时在将门TechBeat技术社区开播！

他与大家分享的主题是: “一种基于层次强化学习的机械手鲁棒操作”。届时将分享其团队发表于ICRA 2020的工作：一种基于层次强化学习的控制结构，能做到手指与物体之间持续稳定的抓取，并实现较长和复杂的手内操作流程。

Talk·信息

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主题：一种基于层次强化学习的机械手鲁棒操作

嘉宾：腾讯机器人实验室高级研究员 李珽光

时间：北京时间 11月19日 (周四) 20:00

地点：将门TechBeat技术社区

http://www.techbeat.net/

Talk·提纲

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机械手内操作（in-hand manipulation）是指使用单只机械手，通过移动手指、手掌等部位来改变物体在手中的相对位置和姿态。这种能力对于机器人实现人类水平的灵巧操作极为重要，因为在日常生活中有很多类似的任务，例如抓取一件工具并调整它在手中的位置和旋转角度。李珽光及其研究团队注意到，在实现复杂的操作目标时，人在操作物体时常常改变抓取物体的手指接触点位置，从而极大地提高物体在手中的位姿范围。在本次Talk中，他将详解他们发表于ICRA 2020的工作，分享一种基于层次强化学习的控制结构，通过结合传统的动力学建模方法和深度强化学习，能做到手指与物体之间持续稳定的抓取，并实现较长和复杂的手内操作流程。

本次分享的主要内容如下：

1. 基于模型方法的机械手内操作（前人工作解读）

2. 基于无模型方法的机械手内操作（前人工作解读）

3. 详解发表于ICRA 2020的工作

4. 总结与展望

Talk·参考资料

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这是本次分享中将会提及的资料，建议提前预习哦！文章链接：https://arxiv.org/abs/1910.10985

代码链接：

https://github.com/TeaganLi/ICRA2020_manipulation

Talk·提问交流

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Talk·观看方式

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嘉宾介绍

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李珽光，博士毕业于香港中文大学，师从孟庆虎教授。曾于斯坦福大学人工智能实验室交流访问，受Jeannette Bohg教授和Wenzhen Yuan博士指导。本科毕业于南京大学自动化系。主要研究方向是强化学习在机器人自主探索与机械手内操作（in-hand manipulation），曾在ICRA/IROS发表多篇论文，曾获ROBIO 2017最佳会议论文提名（best conference paper finalist）。

关于TechBeat社区        

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