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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:基于视觉推理与学习的机器人自主作业
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 西安交通大学兰旭光教授
讲座时间 2022年1月8日15:00-15:30

时 间:2022年1月8日15:00-15:30

报告人:西安交通大学兰旭光教授

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:

    兰旭光,工学博士,教授,博士生导师。2005年12月在西安交通大学模式识别与智能系统专业获得工学博士学位。现任西安交通大学人工智能学院副院长。研究领域为计算机视觉、机器人学习及人机共融协作等。担任中国自动化学会共融机器人专委会主任委员,中国认知科学学会理事、副秘书长,人工智能学会“认知系统与信息处理”专委会副主任委员。在人工智能与机器人领域的著名期刊和会议上如IEEE Trans和CVPR等发表论文100余篇,获得国家发明专利授权10余项,获软件著作权4项。担任国际期刊IET 《Cognitive Computation and Systems》,以及《机器人》、《模式识别与人工智能》等期刊编委。IEEE 高级会员。

报告摘要:

    报告简要介绍机器人在智能方面的进展和面临的挑战,特别是人机协作中机器人对非结构场景的自主理解、学习和作业的难点。针对这些问题提出了一种基于视觉推理与学习的自主作业方法。在部分可观测场景下,将学习与规划(POMDP)进行交互迭代,使得机器人能够对动态非结构场景进行理解并完成特定物体的作业。报告同时还将介绍机器人自主学习等方面的进展,提出了基于经验回放的信赖域策略优化方法,提升了稀疏奖励下机器人自主学习的性能。

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