近日，曆時3個月的CVPR 2023具生智能研讨會具身智能家居機器人Maniskill2挑戰賽落下帷幕，比賽中，由我院廣西電力裝備智能控制與運維重點實驗室高放教授帶領的GXU-LIPE團隊榮獲模仿/強化學習硬體操作賽道、無限制硬體操作賽道以及無限制軟體操作賽道三個賽道的冠軍。
GXU-LIPE團隊由我院高放、李雪濤、於俊、雙豐組成，該團隊以冠軍的身份受邀投稿并參加Robotics: Science and System 2023國際會議研讨會“泛化性操縱策略學習的跨學科探索：範式與讨論（Interdisciplinary Exploration of Generalizable Manipulation Policy Learning: Paradigms and Debates）”。
團隊代表李雪濤于7月10日前往韓國大邱參加該會的頒獎儀式并作口頭彙報。此次會議分别有來自麻省理工大學、加州大學聖地亞哥分校、伯克利大學、清華大學以及谷歌Deep Mind的受邀學者作口頭彙報。
Maniskill系列比賽是由美國加州大學聖地亞哥分校、伯克利分校以及斯坦福大學聯合舉辦的具身智能機器人挑戰賽，其第一屆賽事在國際機器學習頂級會議ICLR 2022中舉辦，今年第二屆的Mainskill2具身智能機器人大賽由CVPR 2023 Embodied AI Workshop舉辦，并于RSS 2023研讨會“泛化性操縱策略學習的跨學科探索：範式與讨論”舉行頒獎儀式以及學術交流。
ManiSkill2挑戰賽涉及到大規模的機器人操作，旨在訓練出像人類一樣能與3D世界互動的具身智能機器人。該挑戰可針對不同的對象執行不同的任務，如倒水(Fill)、懸挂(Hang)、挖掘(Excavate)、傾倒(Pour)、塑型(Pinch)、寫字(Write)、堆疊方塊(StackCube)、拾取物品(PickSingleYCB、PickSingleEGAD、PickClutterYCB、PickCube)、插孔(PegInsertionSide)、插插頭(PlugCharger)、拼圖(AssemblingKits)、擰水龍頭(TurnFaucet)、避障(PandaAvoidObstacles)等。
我院GXU-LIPE團隊針對Maniskill2 Challenge現有模型的過拟合問題，設計了雙階段微調策略，深度挖掘了基于點雲與強化學習網絡的模型潛力，改善了具身智能模型的泛化性，使得機器人可以在虛拟環境下自主完成簡單的家務，提升了機器人完成任務的成功率。此次比賽也吸引了海内外各國隊伍參與，其中第二、三名分别為上海交通大學和香港理工大學的團隊。該挑戰賽的獲獎體現了我院科研團隊緊跟國際學科前沿，不斷取得國際先進成果，助力我校“雙一流”建設。
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