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统计数据 / lectrue notice
  • 排序 学院 发文量
    1 机械与运载工程学院 259
    2 物理与微电子科学学院 258
    3 化学化工学院 246
    4 岳麓书院 236
    5 材料科学与工程学院 119
    6 土木工程学院 102
    7 数学与计量经济学院 89
    8 教务处 86
    9 生物学院 81
    10 电气与信息工程学院 73
  • 排序 学院 发文量
    11 信息科学与工程学院 71
    12 建筑学院 43
    13 经济与贸易学院 38
    14 工商管理学院 28
    15 外国语学院 15
    16 法学院 15
    17 新闻传播与影视艺术学院 10
    18 研究生院 10
    19 经济与管理研究中心 6
    20 电气院 5
    21 马克思主义学院 5
电气院:机器人自学习优化控制理论与技术的研究进展
学术地点 机器人视觉感知与控制技术国家工程实验室一楼报告厅 主讲人 国防科技大学徐昕教授
讲座时间 2022年1月8日9:10-9:40

时 间:2022年1月8日9:10-9:40

报告人:国防科技大学徐昕教授

地 点:机器人视觉感知与控制技术国家工程实验室一楼报告厅

报告人简介:

    徐昕,国防科技大学智能科学学院教授,博士生导师。主持国家自然科学基金重点项目2项、国家重点研发计划项目课题、973项目课题、装备预研项目等20余项。任中国自动化学会自适应动态规划与强化学习专业委员会副主任、平行控制与管理专业委员会副主任、机器人智能专业委员会顾问委员,中国指挥与控制学会无人系统专业委员会副主任。出版专著2部,发表SCI论文100余篇,代表性论文发表在IEEE TNNLS、J. AI Research、J. of Filed Robotics、IEEE TSMC: Systems、IEEE TPAMI、IEEE TCST、IEEE TITS等期刊。任IEEE Transactions on SMC: Systems、Information Sciences、International Journal of Robotics and Automation、IET Cyber-systems and Robotics、Intelligence and Robotics等国际期刊的Associate Editor,CAAI Transactions on Intelligence Technology副主编以及《控制理论与应用》编委。

报告摘要:

    分析了机器人和无人系统由于动力学模型复杂性和不确定性带来的优化控制问题,介绍了机器人自学习优化控制技术的若干研究进展,包括结合近似策略迭代的自学习PID控制方法、多核在线学习控制方法、学习型预测控制方法等;特别是针对学习型预测控制,分别讨论了基于模型学习的预测控制和基于强化学习的预测控制研究进展。针对地面无人系统的优化控制问题,给出了有关自学习优化控制的仿真和实验结果,最后对未来的研究方向进行了分析和展望。

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