我院研究生在IEEE ICRA人工智能挑战赛 再创佳绩并赢得2000美元奖金

信息科学与技术学院两名研究生（张亦正、朱佳会）和四名本科生（黄静怡、念中林、周扬和李逸柯）于5月20日至5月22日参加了IEEE DJI RoboMaster人工智能挑战赛。这支由Andre Rosendo教授带领的团队获得了小组赛第一名，顺利进入四分之一总决赛。最终在68支来自国内外大学的参赛队伍中取得了前8名（二等奖）的好成绩，并赢得了2000美元奖金。

该挑战赛旨在将计算机科学的不同方面结合起来，创建一个完全自主的机器人团队。每所大学的队伍都由两台机器人组成，参赛者需要使两台全自动机器人在短短3分钟的比赛中相互合作并与对方队伍的两台机器人进行对抗以赢得比赛。

与着重于机械工程的传统RoboMaster比赛不同，AI挑战赛考验参赛者更多样化的技能。DJI销售标准机器人平台供参赛队伍使用，参赛者需要自行研发相关算法，实现自主识别敌方机器人，基于LiDAR传感器自动定位与环境地图构建，并实现诸如强化学习的决策算法，以根据敌方情况指导机器人的反应。

上海科技大学团队采用自适应蒙特卡罗定位（AMCL）方法来解决自定位问题，同时结合本地规划器（时间弹性带）和全局规划器（A*）将机器人移动到竞技场的特定位置。在计算机视觉策略上，用240张敌方机器人图像训练出一个卷积神经网络，并使用YOLO-v3的轻量级算法实现，使其能够在基于GPU的快速微控制器（Nvidia TX2）上高速运行（超过30 FPS）。最后，从决策的角度来看，团队使用数据利用率高效的策略搜索算法创建了强化学习策略，该算法使用贝叶斯深度学习来寻找基于极少次试验的最优策略，这也是团队被命名为BayesianBot的原因。团队中张亦正、朱佳会、黄静怡、念中林四位学生是LIMA Lab实验室的成员，将贝叶斯学习应用于强化学习（AlphaGo成功后非常著名的研究课题），这也是实验室的主要研究课题。周扬和李逸柯两位同学都参加了2018年卡耐基梅隆机器人研究中心的RISS暑期科研项目，收获颇丰。

该比赛要求团队须提交一份技术报告并取得B级以上评分才能取得参加蒙特利尔决赛的资格，BayesianBot团队的报告获得了A级，排名第9。在比赛中，团队在一组由3所大学组成的小组赛中获得第一名，并顺利进入四分之一决赛，迎战浙江大学。浙江大学队以3发子弹的微弱优势获胜，我校止步前八，令人惋惜。值得一提的是，浙江大学队一直挺进了最终决赛，在决赛中输给了北京理工大学队。

这是上海科技大学第二次参加此类比赛，并且取得了优异的成绩。它展现了信息科学与技术学院的优势，以及Living Machines Lab学生将人工智能与机器人技术相结合的科研潜力。