我们提出了一种无监督的方法，用于对铰接对象的3D几何形式表示学习，其中不使用图像置态对或前景口罩进行训练。尽管可以通过现有的3D神经表示的明确姿势控制铰接物体的影像图像，但这些方法需要地面真相3D姿势和前景口罩进行训练，这是昂贵的。我们通过学习GAN培训来学习表示形式来消除这种需求。该发电机经过训练，可以通过对抗训练从随机姿势和潜在向量产生逼真的铰接物体图像。为了避免GAN培训的高计算成本，我们提出了基于三平面的铰接对象的有效神经表示形式，然后为其无监督培训提供了基于GAN的框架。实验证明了我们方法的效率，并表明基于GAN的培训可以在没有配对监督的情况下学习可控的3D表示。

控制铰接对象时控制其姿势对于电影虚拟现实或动画等应用至关重要。然而，操纵对象的姿势需要了解其基础结构，即其关节以及它们如何互相互动。不幸的是，假设要知道的结构，因为现有方法所做的，排除了在新的对象类别上工作的能力。我们建议通过观察它们从多个视图移动，没有额外的监督，例如联合注释或有关该结构的信息，从而了解先前看不见的对象的外观和结构。我们的洞察力是，相对于彼此移动的相邻部件必须通过接头连接。为了利用这一观察，我们将3D的物体部分塑造为椭圆体，这使我们能够识别关节。我们将这种明确表示与隐式的表示，该显式表示可以补偿引入的近似值。我们表明我们的方法为不同的结构，从四足动物到单臂机器人到人类工作。

In this study, we consider simulation-based worst-case optimization problems with continuous design variables and a finite scenario set. To reduce the number of simulations required and increase the number of restarts for better local optimum solutions, we propose a new approach referred to as adaptive scenario subset selection (AS3). The proposed approach subsamples a scenario subset as a support to construct the worst-case function in a given neighborhood, and we introduce such a scenario subset. Moreover, we develop a new optimization algorithm by combining AS3 and the covariance matrix adaptation evolution strategy (CMA-ES), denoted AS3-CMA-ES. At each algorithmic iteration, a subset of support scenarios is selected, and CMA-ES attempts to optimize the worst-case objective computed only through a subset of the scenarios. The proposed algorithm reduces the number of simulations required by executing simulations on only a scenario subset, rather than on all scenarios. In numerical experiments, we verified that AS3-CMA-ES is more efficient in terms of the number of simulations than the brute-force approach and a surrogate-assisted approach lq-CMA-ES when the ratio of the number of support scenarios to the total number of scenarios is relatively small. In addition, the usefulness of AS3-CMA-ES was evaluated for well placement optimization for carbon dioxide capture and storage (CCS). In comparison with the brute-force approach and lq-CMA-ES, AS3-CMA-ES was able to find better solutions because of more frequent restarts.

使用移动操纵器来整理家庭环境，在机器人技术中提出了各种挑战，例如适应大型现实世界的环境变化，以及在人类面前的安全和强大的部署。2021年9月举行的全球竞赛，对真正的家庭环境中的整理任务进行了基准测试，重要的是，对全面的系统性能进行了测试。对于此挑战，我们开发了整个家庭服务机器人系统，该机器人系统利用数据驱动的方法来适应众多的方法在执行过程中发生的边缘案例，而不是经典的手动预编程解决方案。在本文中，我们描述了提出的机器人系统的核心成分，包括视觉识别，对象操纵和运动计划。我们的机器人系统赢得了二等奖，验证了数据驱动的机器人系统在家庭环境中移动操作的有效性和潜力。

人类和许多动物都表现出稳健的能力来操纵不同的物体，通常与他们的身体直接和有时与工具间接地进行操作。这种灵活性可能是由物理处理的基本一致性，例如接触和力闭合。通过将工具视为我们的机构的扩展来启发，我们提出了工具 - 作为实施例（TAE），用于处理同一表示空间中的手动对象和工具对象交互的基于工具的操作策略的参数化。结果是单一策略，可以在机器人上递归地应用于使用结束效果来操纵对象，并使用对象作为工具，即新的最终效果，以操纵其他对象。通过对不同实施例的共享经验进行掌握或推动，我们的政策表现出比训练单独的政策更高的性能。我们的框架可以利用将对启用工具的实施例的不同分辨率的所有经验用于每个操纵技能的单个通用策略。 https://sites.google.com/view/recursivemanipulation的视频

内核分割旨在将数据序列划分为可能具有非线性和复杂结构的几个非重叠段。通常，它被称为组合约束的离散优化问题。最佳解决此问题的流行算法是动态编程（DP），它具有二次计算和内存要求。鉴于实践中的序列太长，这种算法不是一种实际方法。尽管已经提出了许多启发式算法来近似最佳分割，但他们无法保证其解决方案的质量。在本文中，我们采取了一种可区分的方法来减轻上述问题。首先，我们引入了一种新型的基于Sigmoid的正则化，以平稳近似组合约束。将其与平衡内核聚类的目标相结合，我们制定了一种用基于Sigmoid的正则化（KCSR）称为内核聚类的可区分模型，可以利用基于梯度的算法来获得最佳分段。其次，我们开发了提出模型的随机变体。通过使用具有较低时间和空间复杂性的随机梯度下降算法以进行优化，第二个模型可以对横长的数据序列进行分割。最后，为了同时分割多个数据序列，我们稍微修改了基于Sigmoid的正则化，以进一步引入所提出模型的扩展变体。通过对我们模型的各种数据序列性能进行的广泛实验，并将其与现有方法的表演进行了比较。实验结果验证了所提出的模型的优势。我们的MATLAB源代码可在GitHub上获得。