【儀表網(wǎng) 研發(fā)快訊】近日，中國科學(xué)院沈陽自動(dòng)化研究所機(jī)器人學(xué)研究室機(jī)器智能研究組在機(jī)器人模仿學(xué)習(xí)和偏振視覺領(lǐng)域取得重要進(jìn)展，相關(guān)系列研究成果被人工智能領(lǐng)域國際頂級學(xué)術(shù)會(huì)議 ICML 2026 正式錄用。
論文題目：FocalPolicy: Frequency-Optimized Chunking and Locally Anchored Flow Matching for Coherent Visuomotor Policy，第一作者為博士生賀騫和博士生楊鎮(zhèn)碩，通訊作者為田建東研究員。
研究團(tuán)隊(duì)針對機(jī)器人模仿學(xué)習(xí)中長時(shí)序動(dòng)作生成易出現(xiàn)動(dòng)作塊之間不連續(xù)、誤差累積和軌跡不連貫的問題，提出具備前瞻感知能力的視覺運(yùn)動(dòng)策略框架 FocalPolicy。該方法將近端動(dòng)作的精細(xì)時(shí)域?qū)R與遠(yuǎn)端多動(dòng)作塊的頻域結(jié)構(gòu)約束相結(jié)合，在保證當(dāng)前操作精度的同時(shí)提升長時(shí)序軌跡的全局連貫性；同時(shí)設(shè)計(jì)局部錨定采樣機(jī)制，提高一致性流匹配訓(xùn)練中的目標(biāo)信號傳播效率。
論文題目：DuRP: Dual-Stage Physics-Embedded Learning for Joint Radiance and Polarization Restoration，第一作者為博士生楊鎮(zhèn)碩，通訊作者為田建東研究員。
研究團(tuán)隊(duì)針對霧霾等散射環(huán)境中偏振成像同時(shí)面臨場景輻射與偏振信息退化、現(xiàn)有去霧方法難以恢復(fù)真實(shí)偏振狀態(tài)的問題，提出雙階段物理嵌入學(xué)習(xí)框架 DuRP。該框架突破傳統(tǒng)偏振散射模型中過度理想化的角度假設(shè)，構(gòu)建更具泛化性的偏振物理模型，并將其作為可微算子嵌入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，依次完成場景偏振重建與輻射重建。
國際機(jī)器學(xué)習(xí)大會(huì)(International Conference on Machine Learning, ICML)是人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域公認(rèn)的頂級國際學(xué)術(shù)會(huì)議，屬于中國計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)(CCF)人工智能領(lǐng)域 A 類會(huì)議。
機(jī)器人學(xué)研究室機(jī)器智能研究組長期聚焦具身智能與計(jì)算機(jī)視覺等前沿方向，在3D目標(biāo)檢測、跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)、多智能體協(xié)同追蹤、偏振圖像處理、具身導(dǎo)航和機(jī)器人操作等領(lǐng)域持續(xù)取得原創(chuàng)性成果，相關(guān)論文陸續(xù)發(fā)表于人工智能和計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域系列國際頂級會(huì)議，包括AAAI 2026、ICML 2026、CVPR2026、ICLR2026等。(機(jī)器人學(xué)研究室)
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