Moderní robotická manipulace už dávno nespadá do jedné vědní disciplíny. Stejnou měrou čerpá z optimalizace, teorie řízení, simulací, naučených modelů světa i počítačového vidění. Výzkumníci, kteří posouvají obor kupředu, proto musí stále častěji plynule propojovat všechny tyto oblasti. Právě na této myšlence byla založena letní škola Robotic Manipulation: Foundations to Frontiers (RMFF), která se konala ve dnech 8.–10. června 2026 v CIIRC ČVUT v Praze a byla současně živě přenášena online.
Během tří dnů provedlo šest odborných kurzů a série zvaných přednášek účastníky od matematických základů generování pohybu až po nejnovější přístupy v oblasti učení a vnímání robotů.
Den 1 – Od trajektorií ke kontaktu
Program zahájil kurz věnovaný optimalizaci trajektorií založené na vzorkování, který vedl Armand Jordana. Představil metody využívající stochastické prohledávání a paralelní simulace pro vytváření robustních pohybů složitých robotických systémů.
Odpolední blok se zaměřil na simulaci tuhých těles. Ajay Sathya a Justin Carpentier představili detekci kolizí, dynamiku kontaktů i nový fyzikální engine Simple, postavený na knihovně Pinocchio. Na ně navázala zvaná přednáška Majida Khadiva o plánování úloh a pohybu s využitím optimalizace bez využití derivací (zero-order optimization).
První den uzavřelo závěrečné setkání projektu AGIMUS, po němž následovala posterová sekce a společenský večer.
Den 2 – Řízení a modely světa
Druhý den byl věnován řízení robotů a metodám strojového učení.
Nicolas Mansard a Ludovic Righetti vedli podrobný kurz optimálního řízení, který pokrýval klasické formulace, numerické řešiče i řízení pohybu celého těla robota.
Odpoledne se zaměřilo na robotické učení a modely světa. Efstratios Gavves představil prediktivní modely, které robotům umožňují uvažovat o budoucích stavech, plánovat své kroky a učit se ze zkušeností. Righetti i Gavves zároveň vystoupili se samostatnými zvanými přednáškami.
Den 3 – Vnímání a plánování
Závěrečný den se soustředil na počítačové vidění.
Vladimír Petrík představil moderní metody 6D odhadu polohy objektů, od CosyPose po FreePose, a jejich využití pro spolehlivé robotické uchopování. Následovala zvaná přednáška Josefa Sivice věnovaná úloze počítačového vidění v robotice.
Program uzavřel Florent Lamiraux přednáškou o plánování úloh a pohybu pro dlouhé manipulační sekvence, které propojuje symbolické uvažování se spojitým plánováním pohybu.
Společné úsilí
RMFF spojila studenty a výzkumníky kolem společné myšlenky: že příští generace robotických manipulačních systémů vznikne na průsečíku optimalizace, strojového učení a vnímání.
Během tří dnů ukázaly odborné kurzy, zvané přednášky i neformální diskuse, jak úzce jsou tyto oblasti propojené. Právě výměna zkušeností a nové kontakty mezi účastníky patří k tomu nejcennějšímu, co podobné letní školy přinášejí.
Kompletní program je dostupný na stránkách rmffschool.github.io a záznamy všech přednášek zůstávají volně dostupné na YouTube kanálu školy.
O organizátorech
RMFF 2026 pořádalo CIIRC ČVUT v Praze ve spolupráci s ELLIS Unit Prague. Letní škola se uskutečnila díky podpoře následujících výzkumných projektů financovaných Evropskou unií.
ELLIOT (GA č. 101214398) vyvíjí rozsáhlé otevřené multimodální základní modely s pokročilým prostorově-časovým porozuměním. Projekt využívá evropskou infrastrukturu pro vysoce výkonné výpočty a kombinuje reálná i syntetická data s cílem vytvořit robustní univerzální umělou inteligenci napříč různými modalitami.
AGIMUS (GA č. 101070165) přináší otevřené inovace v oblasti agilní výroby založené na umělé inteligenci. Rozvíjí metody vnímání, plánování a řízení tak, aby bylo možné univerzální roboty rychle nasazovat, provozovat autonomně a přizpůsobovat je měnícím se výrobním procesům.
ERC FRONTIER (GA č. 101097822) je projekt ERC Advanced Grant vedený Josefem Sivicem ve skupině IMPACT na CIIRC. Zaměřuje se na rozvoj ztělesněné umělé inteligence v oblastech strojového vnímání, robotického učení a využití AI při návrhu proteinů.
ELIAS (GA č. 101120237) je European Lighthouse of AI for Sustainability, síť excelence propojující přední akademické výzkumníky s průmyslovými partnery. Jejím cílem je rozvíjet umělou inteligenci podporující udržitelné inovace, soudržnou společnost a respekt k právům jednotlivců.
