报告题目：非结构化环境下模块化机器人重构优化方法
报告摘要：
模块化机器人因结构可重组而具备高度的环境和任务适应性，在灾场救援、资源勘查、行星探测等诸多领域具备广阔的应用前景。然而，非结构化地貌、机器人构型重组和运动策略三者间存在高度耦合，这对复杂环境下探测任务高效展开提出了严峻挑战。本报告将面向复杂非结构化环境下机器人探测重大需求，汇报模块化机器人构型-运动协同优化研究进展，报告内容包括：1. 非结构化环境感知与三维建模方法，构建跨模态语义立体分割模型，建立图像语义信息和三维深度信息联合认知机制，实现非结构化地貌环境的跨模态认知化描述；2. 模块化机器人构型-运动协同优化方法，构建机器人构型与运动模式联合表征框架，探索基于演化计算与强化学习的限制性动态图优化问题高效求解机制，实现多约束条件下构型表示与运动策略协同优化。
报告人简介：
吉林大学人工智能学院副教授，博士生导师。从事智能机器人，计算机视觉，控制理论及应用等研究，主要面向地面和空间应用需求。近5年来，以第一/通讯作者发表学术论文20余篇，其中中科院二区以上期刊会议10余篇，包括机器人领域顶级期刊The International Journal of Robotics Research, IJRR（当年国内唯一）。担任AAAI等国际主流期刊、会议审稿人，担任IES-ONCON 2023，IEEE-ICIT 2022，IEEE-ICPS 2021等多个国际会议分会场主席。主持、参与国家自然科学基金等科研项目10余项。
报告时间：2023年10月26日（星期四）下午1:30-15:00
报告地点：吉林大学中心区逸夫教学楼第七阶梯
