报告题目：机器人智能感知与学习

报 告 人：王鹏

报告时间：2018年11月19日 10:00

报告地点：61#5162会议室

主办单位：科学技术研究院

承办单位：自动化学院

报告人简介：

王鹏，中科院自动化所复杂系统管理与控制国家重点实验室研究员。2004年7月于哈尔滨工程大学自动化学院电气工程及其自动化专业获学士学位，2007年7月于哈尔滨工业大学航天学院获硕士学位，2010年7月于中科院自动化所复杂系统管理与控制国家重点实验室获博士学位。先后在慕尼黑工业大学、加州大学伯克利分校访问与合作研究。中科院青年创新促进会会员、中国自动化学会混合智能专业委员会委员、中国科学院重大专项总体部技术组成员等。

主要研究方向：机器人视觉、智能机器人系统等。作为项目负责人先后主持完成了：国家自然科学基金重大研究计划、国家自然科学基金面上、国家科技重大专项等项目20余项。在IEEE Transactions on Cybernetics、IEEE Transaction on Circus and System for Video Technology、IEEE Transaction on Instrumentation and Measurement、Neurocomputing、ICRA 等国际期刊和会议发表论文50余篇。授权或申请发明专利20余项。获北京市科学技术一等奖、北京市科学技术二等奖等。

报告内容：

随着工业机器人、服务机器人，以及无人车、无人机等机器人技术的发展，机器人的应用场景和工作内容越来越多样和复杂，对智能性的要求越来越高。感知是机器人实现交互、作业、运动、认知等任务的重要前提，如何提高机器人感知的智能性是机器人研究的难点问题之一。机器人感知的智能性主要体现在“适应性、全面性、透彻性”。a）适应性：对非结构环境和复杂对象的适应能力，需要提高算法的泛化能力，b）全面性：单一传感器或算法往往具有局限性，只能满足某些场景下的需求，c）透彻性：在“看得见”的基础上，还需具备一定的认知和理解能力。学习是提高机器人智能性的重要方式，也是机器人获得经验、知识和技能，实现智能持续增长和进化的重要手段。报告围绕机器人智能感知与学习问题，对国内外的发展现状、趋势，以及进展进行介绍。