南开大学王鸿鹏教授学术报告

报告时间：01月15日（周一）下午3：00

报告地点：铁道校区第一综合实验楼226会议室

报告题目：基于巡测一体的多机器人跨域协同感知与决策

报告简介：智能无人系统具备高度的自主性、灵活性，适用于大范围、持续性、全天候、非介入的巡查、监测任务。将卫星影像的地理坐标与高程/纹理、无人机的视野优势、地面机器人的续航优势结合，智能无人系统分布式自主跨域组网，是实现区域管控、智能监测、目标检测的理想方案。然而，动态开放环境的复杂性和能量通讯资源的受限性制约着作业的完备性与可靠性。本研究针对广域动态开放环境下智能无人系统跨域协同态势感知、优化与决策问题，提出“巡测一体”的跨域异构无人集群协同任务规划与自主控制方法。为国防军事作战、生态环境监测、应急抢险救灾等机器人典型应用提供“全自主、全场景”的可行、可持续的解决方案。

个人介绍：王鸿鹏，南开大学人工智能学院教授，博士生导师，实验教学中心主任，计算机与控制工程国家级虚拟仿真实验教学中心主任，校虚拟仿真中心主任，中国新一代人工智能发展战略研究院研究员，南开大学深圳研究院研究员。从事人工智能与机器人、虚拟现实与智能仿真技术、智能医疗与虚拟手术研究。主持国家重点研发计划项目课题、国家自然科学基金项目、天津市重点研发计划重点支撑项目、深圳市科技重大专项等科研项目。国家级虚拟仿真一流课程负责人。南开大学校级教学团队负责人，获校级教学成果一等奖、实验教学成果一等奖。在T-RO、TIP、TIE、T-ASE、KBS、PR等期刊及ICRA、IROS、CASE、ICASSP等会议发表论文。

同济大学范睿教授学术报告

报告时间：01月15日（周一）下午4：00

报告地点：铁道校区第一综合实验楼226会议室

报告题目：面向安全舒适无人驾驶的道路环境感知

报告简介：本报告旨在深入探讨道路环境感知在移动机器人导航中的重要性以及相关技术的关键作用。道路环境感知被认为是移动机器人实现自主导航的基础，它能够帮助机器人感知周围环境、确定自身位置和朝向，以及确认可行驶区域，从而为路径规划和避障提供必要的信息。在整个感知系统中，道路三维几何模型构建是首要任务，它赋予移动机器人对道路几何特征的深刻理解。可行驶区域检测则是另一项关键技术，它有助于机器人精确确定可安全通行的区域，并根据需要进行路径调整，以避免潜在碰撞或其他危险情况。此外，路面异常检测也占据了道路环境感知的重要位置，它有助于机器人识别道路上的障碍物、坑洼等潜在风险因素。伴随着深度学习技术的不断发展，道路环境感知的应用领域将进一步扩展，为智能交通和智能物流等领域带来更多的应用和发展机会。

个人介绍：范睿，教授，博士生导师，国家级高层次青年人才，上海市“海外高层次人才”，IEEE Senior Member，九三学社中央科技委青年小组成员，同济大学人工智能教研室主任。先后入选斯坦福大学全球前2%顶尖科学家榜单（2022-2023）、福布斯中国青年海归菁英100人榜单（2023）、小米青年学者（2023）。主攻机器人视觉环境感知，多项工作在无人驾驶领域最具影响力之一的算法评测榜单KITTI上名列前茅。累计发表学术论文100余篇，包括ECCV、CoRL、ICRA、IROS等国际计算机视觉、机器人顶会论文，以及十余篇本领域旗舰IEEE汇刊论文（均为中科院Top一区），谷歌学术总计被引2200余次。

北京理工大学于灏教授学术报告

报告时间：01月15日（周一）下午5：00

报告地点：铁道校区第一综合实验楼226会议室

报告题目：Validity analysis of RBFNN adaptive controllers for strict-feedback nonlinear systems

报告简介：在传统反步法控制中，往往预先假设闭环模型在控制全过程中的存在性。然而，当应用RBF神经网络自适应技术时，由于神经网络逼近能力的局部性，上述假设将不再成立，这为稳定性分析带来了基础性的障碍。为此，本报告介绍了RBF神经网络自适应控制系统的“有效性”概念：RBF神经网络所依赖的信号需时刻保持在神经网络被定义的紧集内。针对带有匹配及非匹配不确定性的严格反馈非线性对象，本报告介绍并讨论了有效性对于RBF神经网络自适应控制系统分析与设计的影响。随后，从有效性分析出发，给出对于RBF神经网络中参数配置的要求及指导。最后，通过数值仿真展示了由有效性分析所预测的反直觉示例：神经网络规模的增大可能反而破坏系统的闭环稳定性。

个人介绍：于灏，北京理工大学教授，博导，2022年获得国家优青（海外）项目资助。2013年及2018年在北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院分别获得学士及博士学位。2019年至2022年在加拿大阿尔伯塔大学电气及计算机工程学院从事博士后研究工作。主要研究兴趣包含网络化控制系统、事件触发控制、多智能体系统、数据驱动PID控制、神经网络自适应控制及信息物理系统等方面。以第一或通讯作者身份发表学术论文40余篇，在控制领域权威期刊IEEE Transactions on Automation Control 及 Automatica发表论文十余篇。

上海交通大学王景川研究员学术报告

报告时间：01月17日（周三）上午9：30

报告地点：铁道校区第一综合实验楼226会议室

报告题目：动态场景下的服务机器人导航控制技术研究

报告简介：随着机器人技术的不断发展，移动机器人能够适应更加复杂的工作场景，其长期导航研究受到广泛关注。在机器人长期导航过程中，环境会随时间不断变化，造成先验地图与实际环境不匹配，从而影响移动机器人的定位精度，甚至会导致导航失败。机器人也需要在行人较多的环境中进行导航，相比于静态障碍物，由于行人具有较高的动态性，往往会对移动机器人的正常运行产生干扰，对移动机器人在此类环境下的导航提出了挑战。

     报告探讨了一种对环境中的半静态、高动态物体进行建模和预测，对行人真实行为参数进行辨识的方法，从而指导机器人的导航控制，以期获得在安全性、舒适性、时效性等指标上均较优化的导航策略。

个人介绍：王景川，研究员，现任上海交通大学未来技术学院副院长、自动化系副系主任。从事服务机器人、多机器人感知及控制等方面研究工作，近年主持国家重点研发计划课题2项、国家ITER重大专项1项，以及国家自然基金重点项目、面上项目、上海市科委创新项目等多项。曾获国际机器人旗舰会议IEEE世界机器人与自动化大会（ICRA）最佳服务机器人论文奖。近年来，研究成果转化应用于电力巡检、低速无人驾驶等领域，获教育部技术发明奖二等奖1项、上海市技术发明奖一等奖1项等。负责上海市精品课程《运动控制系统》课程建设，获2022上海市教学成果奖特等奖1项、CAA教学成果一等奖1项、上海交通大学教学成果特等奖、一等奖等多项。