如果你喜欢机器人，你应该去IROS；如果你从事机器人行业，什么，你还没去过IROS？
由IEEE和RSJ（日本机器人协会）联合发起的世界机器人顶尖学术会议IROS将于2017年9月24日到9月28日在加拿大温哥华召开。IROS国际会议是国际上机器人和智能系统领域最著名、影响力最大的顶级年度会议，预计今年将有来自全世界的超过2500名机器人专家，政府官员，企业代表参加此次会议，而这个会议也将是最前沿的机器人技术的展示舞台。
随着“机器人会不会取代人类工作”的热议，在今年的IROS大会上，相关的机器人抓取和操作竞赛成为被关注的热点。这一竞赛始于去年在韩国大邱举办的IROS 2016大会，今年是第二届举办。该竞赛旨在用机器手模拟完成一系列实际任务，以推动机器人在现实生活与灵巧制造环境中的应用，今年的比赛分为服务机器人与制造机器人两部分，让我们来看看今年比赛的内容：
服务机器人竞赛规则为在120分钟内，通过完成十项生活场景中的任务获得最高的分数。目前官网已经公布了十项参考任务，包括：
舀豌豆（10分）：用勺子将碗里的豌豆舀到碟子里，每成功运送一粒豌豆2分，满分10分；
整理咖啡杯（20分）：将随机摆放的咖啡杯放到碟子上（10分），并将一整套杯碟运送到制定位置（10分）。其中杯子落地任务结束；
搅咖啡（10分）：用勺子（随机摆放）搅拌另一个杯子里的水，模拟搅咖啡的动作。每搅一次5分；
撒盐：拿起一个装有盐的调料瓶，将盐撒在一个碟子上并称重，能精确洒出1/16杯获得满分；
插座拔插（20分）：将插在插座上的两个小夜灯拔出并插回，每个灯的拔出插回各5分；
摆放积木（30分）：将带有1-4个孔的积木摆放到母板上的合适位置，正确摆放每个积木5分；
插吸管：将插在一个外卖杯里的吸管拔出并插入另一个外卖杯的孔中；
倒水（30分）：从凉水瓶往一个杯子倒水到90%满。低于80%（有标志线）或溢出均被判断失败，3次机会，每次成功获得10分；
拉注射器（10分）：将一个注射器的活塞拉伸到30cc的位置，然后再推到尽头。每个动作5分；
剪刀剪纸（40分）：用剪刀在A4纸上按画出的线条进行剪纸，每个图案10分。
制造机器人竞赛包含两个任务：任务板组装与减速器组装。
在预制板组装中，机器手首先需要从一个任务板上拆卸各种元器件，包括螺丝、齿轮、钉子和连接器等，并将其分类到已经装有对应部件的分类篮中；然后将这些元器件组装到另一块空白任务板上去；
在减速器组装中，机器手需要用一个基板、两个滚子螺栓、两个轴环、两个齿轮、两个垫圈和螺母组装一个简单的齿轮减速器。该任务分为三个不同难度的子任务。
大会及赞助商将会为每支队伍提供500-1500美元的行程资助。同时李群自动化也将为比赛提供Athena机器手赞助，但从雷锋网了解到的信息，各参赛队伍还是倾向于使用自己的机器手进行比赛。
如果从人类的视角看，舀豌豆、倒水这样的任务在我们的日常生活中再平常不过，但这当中却需要依靠我们大脑中非常复杂的网络来完成，人类通过进化已经有了自己高度定制化的处理惯例，无需思考就可以自动计算出最佳的解决方案，但对于机器来说，不同的场景和任务都是一次新的冒险。
“机器下棋已经打败了人类，但现在世界上最高级的机器人灵巧手，也赶不上一个一岁小孩的手能力。”该项赛事的组织者，南佛罗里达大学的孙宇教授告诉雷锋网。
而在去年的抓取与操控比赛获得全自主（Autonomous）任务冠军的清华大学计算机系助理研究员方斌看来，按照今年新制定的规则，在规定时间内完成所有十项任务难度很大，这就要求各支队伍结合自己的实际情况制定合理的任务策略，来获得更高的分数。
方斌向雷锋网表示，这届比赛他们将参加服务机器人和制造机器人两个项目的比赛。虽然今年的服务机器人去掉了去年的“Hand-in-hand”（手持机器手操作）任务，改为重点重点考察自主环境感知、自主轨迹规划和自主抓取策略的全自主任务，但他们想要卫冕的挑战不小，因为“今年的竞争很激烈，Rethink公司和两支来自日本研究所的队伍都会参加”。
而对于新增的制造机器人竞赛，方斌感觉这次的装配任务对机器人来说会是极大的挑战，“人都不是那么容易能顺利完成齿轮装配。”
在历年的IROS大会上，机器手的抓取（Grasping）都是热门的讨论内容，也都会有一个专门的Session讨论抓取的研究进展。直到2012年，Gill Pratt在IROS上提出了那个著名的带争议的论断“Grasping is sloved”，这反映了抓取研究的两极：让机器手抓住一个东西，从现在来看这并不是很难；但要想让机器认识你想抓的是什么东西、它在那里、应该怎么处理...抓取还有很长的路要走。
正如IEEE机器手、抓取与操作委员会官网上的一段话：
“机器人技术已经从行业应用走入我们的日常生活。相应，对抓取和操作的研究也从刚性夹具演变成灵巧的类人机器手，可以掌控和操作广泛的日常生活对象，并在非结构化的环境中执行多种不同任务。目前机器手的智能软件更注重灵活性、适应性和学习能力，无论是在学习人手的抓取能力、新的传感器的应用以及机器手制造理念、跨模式的控制以及机器学习和规划技术的应用方面，都取得了一定的进展。”
机器手是机器人研究的前沿领域。从简单的固定位置上的机械工作，到能够自主感知场景和环境、可以自行「思考」的柔性、灵巧的手指，是机器人研究的一大步，也是机器人向人类靠近的重要环节。在IROS上，这些最先进的机器手能表现出怎样的日常生活能力，也值得我们关注。雷锋网AI科技评论届时也将到达IROS 2017的现场了解比赛的最新进展，敬请期待。
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