近日，历时3个月的CVPR 2023具生智能研讨会具身智能家居机器人Maniskill2挑战赛落下帷幕，比赛中，由我院广西电力装备智能控制与运维重点实验室高放教授带领的GXU-LIPE团队荣获模仿/强化学习硬体操作赛道、无限制硬体操作赛道以及无限制软体操作赛道三个赛道的冠军。
GXU-LIPE团队由我院高放、李雪涛、於俊、双丰组成，该团队以冠军的身份受邀投稿并参加Robotics: Science and System 2023国际会议研讨会“泛化性操纵策略学习的跨学科探索：范式与讨论（Interdisciplinary Exploration of Generalizable Manipulation Policy Learning: Paradigms and Debates）”。
团队代表李雪涛于7月10日前往韩国大邱参加该会的颁奖仪式并作口头汇报。此次会议分别有来自麻省理工大学、加州大学圣地亚哥分校、伯克利大学、清华大学以及谷歌Deep Mind的受邀学者作口头汇报。
Maniskill系列比赛是由美国加州大学圣地亚哥分校、伯克利分校以及斯坦福大学联合举办的具身智能机器人挑战赛，其第一届赛事在国际机器学习顶级会议ICLR 2022中举办，今年第二届的Mainskill2具身智能机器人大赛由CVPR 2023 Embodied AI Workshop举办，并于RSS 2023研讨会“泛化性操纵策略学习的跨学科探索：范式与讨论”举行颁奖仪式以及学术交流。
ManiSkill2挑战赛涉及到大规模的机器人操作，旨在训练出像人类一样能与3D世界互动的具身智能机器人。该挑战可针对不同的对象执行不同的任务，如倒水(Fill)、悬挂(Hang)、挖掘(Excavate)、倾倒(Pour)、塑型(Pinch)、写字(Write)、堆叠方块(StackCube)、拾取物品(PickSingleYCB、PickSingleEGAD、PickClutterYCB、PickCube)、插孔(PegInsertionSide)、插插头(PlugCharger)、拼图(AssemblingKits)、拧水龙头(TurnFaucet)、避障(PandaAvoidObstacles)等。
我院GXU-LIPE团队针对Maniskill2 Challenge现有模型的过拟合问题，设计了双阶段微调策略，深度挖掘了基于点云与强化学习网络的模型潜力，改善了具身智能模型的泛化性，使得机器人可以在虚拟环境下自主完成简单的家务，提升了机器人完成任务的成功率。此次比赛也吸引了海内外各国队伍参与，其中第二、三名分别为上海交通大学和香港理工大学的团队。该挑战赛的获奖体现了我院科研团队紧跟国际学科前沿，不断取得国际先进成果，助力我校“双一流”建设。
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