5月21-25日，世界機器人與自動化大會(ICRA, IEEE International Conference on Robotics and Automation)將于澳大利亞布里斯班召開。作為機器人背后的“大腦”，NVIDIA研究人員將在大會期間與您進行面對面交流，探討機器人研究的最新成果。

自1984年以來，一年一度的ICRA已成為一個全球機器人研究工作者們展示其成果的重要論壇。

本屆大會上，您將與NVIDIA團隊圍繞機器人研發的最新進展進行深入交流，了解NVIDIA GPU與人工智能如何推動自主機器實現飛躍。

包括大會演講、海報論文研討，以及兩場晚間交流會等，ICRA將是您與機器人及自動化領域精英進行思想交鋒的絕好機會。前往ICRA的7號和8號展臺，聯系我們的招聘團隊，您還可以了解關于NVIDIA就業機會的更多信息。

機器人背后的“大腦”來啦！

NVIDIA機器人團隊兩位優秀的研究人員

5月21-22日，NVIDIA工程副總裁Claire Delaunay和領導NVIDIA機器人實驗室的Dieter Fox將在?？怂咕频辏‵ox Hotel）主持晚間交流會。

Delaunay在機器人領域擁有超過10年的工作經驗，她曾在初創公司、研究實驗室與谷歌等各大公司負責機器人團隊的領導工作。在加入NVIDIA機器人解決方案開發團隊之前，她曾聯合創辦了Otto （該公司后被Uber收購），并擔任工程總監。

Fox負責NVIDIA位于西雅圖的機器人研究實驗室。該實驗室致力于開發能夠熟練應對物理世界挑戰并與人類自然互動的下一代機器人。他還負責華盛頓大學機器人狀態估計實驗室（Robotics and State Estimation Lab）的領導工作，該實驗室集中研究與人工智能、計算機視覺及機器學習息息相關的機器人技術。

前沿機器人研究成果分享

在本周內，Fox及其團隊將圍繞以下課題進行探討：

Re3: 用于類屬對象可視化追蹤的實時遞歸式網絡

Re3: Real-Time Recurrent Regression Networks for Visual Tracking of Generic Objects

穩健的對象跟蹤需要相關知識以及對被跟蹤對象的理解，包含對其外觀、運動及其如何隨時間而變化的理解。跟蹤器必須能夠調整其基礎模型，并適應新的觀察結果。Re3是能夠將時態信息嵌入其模型的實時深度對象跟蹤器。

SE3-Pose-Nets: 可規劃和控制視覺運動的結構化深度動態模型

SE3-Pose-Nets: Structured Deep Dynamics Models for Visuomotor Planning and Control

此項研討介紹了一種使用結構化深度動態模型的深度視覺眼肌運動控制方法。我們的深度動態模型——SE3-Nets變體，現已學會了低維嵌入，以便通過編碼器-解碼器結構控制視覺眼肌運動。

綜合訓練神經網絡，以便從真實演示中學會人類可讀的規劃

Synthetically Trained Neural Networks for Learning Human-Readable Plans from Real-World Demonstrations

此項研討通過在真實世界的演示介紹了一種可推理并執行人類可讀程序的系統。它包含一系列用于執行感知、生成程序與執行程序的神經網絡。這些網絡完全通過模擬方式進行訓練，運用Baxter機器人，其系統還完成了“拾取-放置”堆疊彩色立方體問題的一系列真實世界測試。

通過以圖像為中心的域隨機化(image-centricdomain randomization)進行對象探測的示例，顯示出7個被探測的頂點

不容錯過的JETSON交流會

當地時間5月21日19:30和5月22日18:30將召開兩場NVIDIA JETSON交流會。屆時，Delaunay、Fox與其他研究人員，以及我們的開發人員與合作伙伴將在現場分享NVIDIA研究成果與技術演示。參會者可在現場享受購買Jetson TX2開發者套件的特別折扣。

Jetson TX2開發者套件是能夠滿足您所有機器人需求的最佳工具之一