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电气工程学院迎校庆杰出校友系列学术报告(一)

2020年09月04日 17:27    点击:[]

 

特邀报告(一): 康复机器人的人机交互技术

报告人:中国科学院自动化研究所侯增广研究员(87级校友)

报告时间:2020年09月06日15:00开始

腾讯会议ID:930 649 817

报告人简介:

侯增广,中国科学院自动化研究所研究员,博士生导师,复杂系统管理与控制国家重点实验室副主任,国家杰出青年基金获得者入选者,IEEE Fellow。

目前担任中国自动化学会副理事长、人工智能学会智能机器人专业委员会副主任委员,是亚太神经网络国际学会副主席、国际神经网络学会理事,还担任《IEEE Transactions on Cybernetics》、《Neural Networks》等期刊编委。

报告内容简介:

人工智能和机器人在快速发展,同时也面临诸多挑战。结合医疗和康复机器人的前沿技术与实际应用,阐述相关领域的挑战,及对未来发展的思考。

  

特邀报告(二): 医疗健康辅助技术

报告人:英国爱丁堡龙比亚大学于洪年教授(82级校友)

报告时间:2020年09月06日15:30开始

腾讯会议ID:930 649 817

报告人简介:

于洪年教授现任英国爱丁堡龙比亚大学工程与建筑环境学院科研副院长,智能技术研究中心中心主任,是智能控制与机器人领域国际著名专家,长期致力于救援机器人、老年人运动识别及智能辅助系统、智能数字医疗及健康系统、制造系统的建模和优化等领域的研究,取得了大量创新性成果,获得8项国际奖项取得了一系列原创性成果。于教授首次提出了基于内摩擦原理的欠驱动动力学机构和模型,建立了相应的优化和鲁棒控制方法。于教授基于模仿自然和生物系统,首次提出了新型弹性欠驱动多体系统,成功应用于扭转倒立摆系统和胶囊机器人,显著提高了系统节能和效率。于洪年教授先后主持和参加欧盟、英国工程与物理科学、英国皇家学会、英国高等教育创新基金等大型科研项目30多项,是欧盟地平线2020 SMOOTH项目、欧盟第七科技框架计划项目RABOT等多个国际重大项目的总负责人,研究项目总经费达1000多万镑。

报告内容简介:

人口老龄化问题的不断加剧对于提升医疗技术和健康辅助技术的需求更加急迫。随着计算机,人工智能和机器人技术的不断发展,医疗健康辅助技术正逐步走进人们的生活。本讲座首先简要介绍工业革命影响和人口老龄化所面临的挑战,随后介绍康辅助技术,及国外在这方面的一些研究机构,特别是英国在这方面的研究和视野。随后对自适应机器人,特别是HPCPS(Human Adaptive CPS)的概念和方法进行论述,并解读当前机器人的研究前沿方向和一些应用问题。本讲座特别讲述了机器人和辅助技术在应对新型冠状病毒肺炎疫情(COVID-19)危机的应用前景。

  

特邀报告(三): 分布式自主无人系统与集群控制

报告人:杭州电子科技大学林志赟教授(94级校友)

报告时间:2020年09月06日16:00开始

腾讯会议ID:930 649 817

报告人简介:

林志赟,杭州电子科技大学人工智能研究院院长、特聘教授/博士生导师。2005年获加拿大多伦多大学博士学位,师从加拿大工程院院士、国际控制领域知名专家Bruce Francis教授。2005-2007年在多伦多大学进行博士后研究。2007-2017年任职于浙江大学电气工程学院,历任特聘研究员、教授、电气自动化研究所副所长、浙江大学华南工业研究院机器人及自动化研究中心主任。2017年加入杭州电子科技大学。2008年至今曾是耶鲁大学、东京大学、澳洲国立大学等多所国际顶尖大学的访问教授、悉尼科技大学的杰出访问教授以及澳大利亚纽卡斯尔大学的高级研究员。担任IEEE Control Systems Letter等多个国际期刊的AE,国际自控联合会(IFAC)Networked Systems和Discrete Event and Hybrid Systems技术委员会委员,中国指挥与控制学会集群智能与协同控制专业委员会常务委员。主要从事多智能体协调控制、机器人与自主无人系统、信息物理系统等方向的前沿研究。出版英文学术专著1部,发表国际期刊和会议论文200多篇,授权/申请发明专利50多项,获准软件著作权18件。论文引用5800多次,2014-2019连续6年被Elsevier列入“中国高被引学者榜单”。2016年创立浙江科钛机器人股份有限公司,核心技术与产品包括低速车辆无人驾驶大脑、工业应用自主移动机器人、群智调度与控制系统等。

报告内容简介:

自主无人系统是人工智能的重要应用之一,将对当今社会产生方方面面的深刻影响,在未来10年到20年,自主无人系统产业将成为世界经济进步的新引擎。自主无人系统正在向着集群化方向发展,具体表现为群体智能性、集群交互性和自主协同性。本讲座将围绕无人化工业车辆应用领域,展开对分布式自主无人系统与集群控制核心技术的介绍,探讨自主感知与分布式定位、协同决策与分布式优化、协同执行与分布式控制等基础算法与技术应用。

   

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