IROS 2024 动态导航论坛征稿

论坛介绍

具身导航作为一种典型的具身认知行为，引起了机器人学、机器学习和计算机视觉等领域研究人员的广泛关注，许多机器学习方法来解决具身导航问题。此外，还建立了许多模拟环境，使得原本繁琐的物理验证工作可以方便地在模拟器中进行，相关方法也取得了巨大进展。诚然，开发的机器学习算法可以作为实现导航任务的有效途径，但它们局限于在测试场景中应用训练模型的范式，难以适应动态环境。而环境的动态性又是普遍存在的，并且我们经常遇到的情况是，我们要找的物体是可移动的，或者与用户习惯例程相关联，具有一些暂时性的位置模式。现有的模拟环境很难很好地模拟环境动态性，现有算法也很难利用环境动态性来提高搜索效率。幸运的是，AIGC和LLM技术正在迅速发展并日趋成熟，为解决上述难点带来了曙光。此外，还涌现出一系列考虑环境动态性的优秀研究工作。因此，我们在IROS 2024举办动态导航研讨会（Environment Dynamics Matters:Embodied Navigation to Movable Objects），为研究人员提供交流平台。

论坛详情可参加网站：https://edmws.github.io/

论坛内容

在本次研讨会中，我们旨在强调环境动态性在长期的具身导航和操作任务中的重要性。由于环境动态性普遍存在（例如，同一物体可能因用户习惯而被放置在不同位置），机器人应考虑物体的移动性，而非仅搜索静态物体。鉴于动态环境在模拟环境建立和相应算法方面带来的巨大挑战，本次研讨会的暂定内容计划涵盖以下主题：

基于长期环境交互的时空线索提取
基于机器学习技术的时空物体信息建模
基于AIGC技术（如LLM、扩散模型等）的动态环境模拟
动态具身导航和操作规划智能行动
动态具身导航和操作在真实世界中的部署与运行

论坛征文

征文内容

作者需提交一篇扩展摘要，长度不少于2页。
摘要应使用标准的IEEE会议模板进行排版。
可以使用已经发表的材料。

提交方式

论文和视频需作为附件和链接（分别可供下载或在线观看）通过电子邮件发送至指定邮箱edmws2024@gmail.com。
邮件主题需注明作者姓名和“IROS24 workshop on Environment Dynamics Matters”。
邮件正文中需包含对附件内容的清晰描述。

评审与录用

提交的扩展摘要将由组织者进行评审。
被接受的论文将被邀请在研讨会期间以海报形式展示，最佳论文候选者将被邀请进行口头报告。
优秀论文将有机会获得最佳论文奖，包括证书和奖品。

重要日期

扩展摘要提交截止日期：2024年9月1日
录用通知日期：2024年9月15日（暂定）

受邀演讲嘉宾

论坛主席

支持单位

IEEE RAS Technical Committee on Algorithms for Planning and Control of Robot Motion
IEEE RAS Technical Committee on Cognitve Robotics
IEEE RAS Technical Committee on Machine Learning for Automation
IEEE RAS Technical Committee on Mobile Manipulation
IEEE RAS Technical Committee on Robot Learning
中国自动化学会智能自动化专业委员会