<div dir="ltr"><div><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div style="font-size:12.8px">Dear colleagues,<br><br>We cordially invite you to attend the RSS 2020 tutorial on “Certifiable Robot Perception: from Global Optimization to Safer Robots”.</div><div style="font-size:12.8px">We will discuss novel optimization tools for robust 3D robot perception, provide a snapshot of the state of the art, and outline a number of open problems.</div><div style="font-size:12.8px">We trust this will be a useful event, with multiple talks, hands-on examples, and open discussion. Please find more details below:<br>-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------<br>Certifiable Robot Perception: from Global Optimization to Safer Robots (tutorial)<br>Robotics: Science and Systems (RSS)<br>Date: July 12, 2020<br>Location: Zoom - Due to COVID-19, this tutorial will be virtual and accessible via the RSS portal (Session WS1-3).<br>Website: <a href="https://mit-spark.github.io/CertifiablePerception-RSS2020/">https://mit-spark.github.io/CertifiablePerception-RSS2020/</a><br><br>OVERVIEW:<br>----------------<br>This tutorial gives an in-depth introduction to global optimization tools, including convex and semidefinite relaxations, applied to robot perception problems. The first goal of the tutorial is to motivate the need for global solvers by providing real-world examples where the lack of robustness results from the difficulty in solving large optimization problems to optimality. The second goal is to provide the attendees with basic mathematical and algorithmic concepts, and survey important recent advances in the area. The third goal is to outline several open research avenues: global optimization has an enormous untapped potential and it is hoped that this tutorial will inspire researchers to use modern optimization tools to solve several outstanding challenges in geometric robot perception. This tutorial aims to replicate the success of the “twin” tutorial “Global Optimization for Geometric Understanding with Provable Guarantees” held at ICCV’19 .<br><br>DETAILED DESCRIPTION:<br>------------------------------------<br>Understanding the geometry of a scene from sensor data is a key requirement from many applications, ranging from autonomous vehicles (e.g., self-driving cars, consumer drones) to Virtual and Augmented Reality. Indeed, geometric understanding encompasses several core topics in computer vision and robotics, including Structure from Motion and SLAM, point cloud registration and object pose estimation, single-view and multiple-view geometry, among many others. Despite the maturity of the algorithms developed for geometric understanding, both researchers and practitioners are well aware that the presence of large noise, outliers, and missing data makes modern pipelines brittle when operating in the wild. An incorrect understanding of the geometry of the scene can negatively affect the user experience in consumer applications, and may put human life at risk in safety-critical applications, such as self-driving cars.<br><br>One of the main causes of the fragility of geometric understanding is the fact that modern pipelines typically trade-off performance (robustness, optimality, guarantees) for computational efficiency. Indeed, many optimization problems underlying geometric understanding are intractable due to non-convexity or due to their combinatorial nature (e.g., measurement selection to reject potential outliers). Several algorithms obtain fast solutions using local iterative nonlinear solvers or heuristic approaches. While heuristics and local solvers tend to work well in the low-noise and low-outlier regime, they are prone to fail in more challenging real-world conditions.<br><br>Global optimization and convex relaxation techniques have been recently shown to provide an effective tool to tame the complexity of geometric understanding while enabling efficient solutions. A sequence of papers have debunked two common misconceptions behind these methods. The first misconception is that a convex relaxation always entails computing an “approximate solution”: indeed recent papers have shown that, in certain regimes, one can design convex relaxations that (provably) solve the original problem exactly. The second misconception is that many of these relaxations, in particular semidefinite relaxations, are slow in practice: modern solvers and theory instead show that one can solve several classes of such relaxations very efficiently. A growing body of work in vision and robotics demonstrates that these tools can indeed solve in a provably optimal manner problems including SLAM, 3D registration and object pose estimation, as well as combinatorial problems involving outlier rejection.<br><br>This tutorial aims to give an in-depth introduction to global optimization tools, including convex and semidefinite relaxations. The first goal of the tutorial is to motivate the need for global solvers by providing real-world examples where the lack of robustness results from the difficulty in solving large optimization problems to optimality. The second goal is to provide the attendees with basic mathematical and algorithmic concepts, and survey important recent advances in the area. The third goal is to outline several open research avenues: global optimization has an enormous untapped potential and it is hoped that this tutorial will inspire researchers to use modern optimization tools to solve several outstanding challenges in geometric vision.<br><br>ORGANIZING COMMITTEE:<br>-------------------------------------<br>- Luca Carlone, Massachusetts Institute of Technology<br>- Tat-Jun Chin, The University of Adelaide<br>- Anders Eriksson, University of Queensland<br>- Heng Yang, Massachusetts Institute of Technology<br><br>FURTHER INFORMATION:<br>-----------------------------------<br>Please send any questions to Luca Carlone (<a href="mailto:lcarlone@mit.edu">lcarlone@mit.edu</a>), Tat-Jun Chin (<a href="mailto:tat-jun.chin@adelaide.edu.au">tat-jun.chin@adelaide.edu.au</a>), Heng Yang (<a href="mailto:hankyang@mit.edu">hankyang@mit.edu</a>), or Anders Eriksson (<a href="mailto:a.eriksson@uq.edu.au">a.eriksson@uq.edu.au</a>).<br><br>All the best,<br>Luca (on behalf of the organizers)<br></div></div></div></div></div></div></div>