IROS（International Conference on Intelligent Robots and Systems，国际智能机器人与系统大会）是全球机器人规模最大的学术会议之一，由享誉盛名的IEEE（Institute of Electrical and Electronics Engineers，美国电气与电子工程协会）和日本机器人联合会（Robotics Society of Japan）联合主办。IROS 2017 于9月24日至9月28日在加拿大温哥华会议中心举办, 今年是第30届IROS，也同时见证了世界机器人技术发展的30年。

图1 IROS 2017会议论文数量国家与地区前十名[1]

今年的IROS大会总计收到2164篇投稿论文，最终970篇被接收，录取率为44.8%。从论文数量前十名的分布图（图1）中可以看出，美国以280篇遥遥领先、德国、日本以104篇和91篇分列二、三名，这三个国家也是世界公认的机器人强国、大国。令人可喜的是，中国以66篇论文位列第四，已经赶超意大利、英国、加拿大、法国、韩国和瑞士。这不仅说明了中国对于机器人技术领域研究力度的加大，而且反映了国内对机器人技术研究氛围的提升和基础实力的提高。IROS 2017大会主席，阿尔伯塔大学的张宏教授介绍，不仅来自中国的论文数量有明显的增加，国内参会人数比例也大幅提高。论文数量和参会人数比，中国大概是1:3.5,而欧美国家是1:1.5，可见中国机器人技术的相关研究人员和从业者对于该领域研究的达到了前所未有的重视程度。

图2 大会论文关键词排名[1]

从论文的关键词分布中可以解读出2017年与未来一段时间内机器人领域研究的热点。从图2中可以看出，运动与路径规划最受机器人技术研究者的欢迎，这与近几年无人驾驶汽车、无人机和水下机器人的火热有直接关系。其次是机器人与自动化中的深度学习，稳居论文数量的第二位。深度学习的潜力不可小觑，因为在关键词列表中不少领域都有深度学习的应用，而且是随着深度学习的兴起，这些机器人研究中的老问题开始有了新的解决方法，从而重新回到了机器人研究的热门领域中（如无人驾驶导航等），在机器人领域，深度学习的影响力也会越来越大。其他热门关键词还包括：医疗机器人、定位、软体材料机器人、无人驾驶导航、SLAM等

今年的IROS大会报告仅有三人，这更显示出了本次大会报告在机器人领域的分量。第一个大会报告是来自华盛顿大学的Dieter Fox教授，Fox教授主张要让机器人以自然的方式与其他人互动与写作，机器人必须能够识别其环境中的对象，准确地跟踪人的动作，并估计其目标和意图。这也与本次大会的主题“友好的人类，友好的机器人”（Friendly People, Friendly Robots）十分契合。他从SLAM基于模型构建的方法讲起，并结合当下火热的深度学习技术，来解决机器人的感知问题并将其应用于预测物体运动状态，并用于改进机器人运动姿态和算法，从而达到一种更自然、更接近人类的运动方式。著名华人计算机视觉专家、斯坦福副教授李飞飞分享在她眼中计算机视觉对机器人意味着什么，并介绍她在ImageNet后与其斯坦福研究团队正在从事的机器人视觉方向的最新研究进展。来自南加利福尼亚大学的Maja Mataric教授介绍了能够帮助包括中风患者、自闭症儿童和老年痴呆症患者等的社交辅助机器人（SAR），并介绍了SAR的短期，中期和长期商业应用以及SAR的前沿研究成果。

随着近几年机器人领域诸多的技术突破，机器人领域的相关应用也将会迎来一个新的时期，越来越多的学者也更深刻认识到了机器人为人类带来便利的同时机器人与人类和谐共处也变得越来越重要。正如本次大会的主题所描述的那样，在未来，我们迎来的应该是“友好的人类，友好的机器人”（Friendly People, Friendly Robots）。

参考文献：

[1] IROS 2017会议官方统计数据：IROS 2017 PC Report