“学萃讲坛”第1131期--无人系统智能感知、导航与控制技术系列讲座

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报 告 人:陈霸东 游科友 宁晓琳 张勇刚 庄严 刘勇 赖际舟 黄国权 方正 田栢苓 孙光辉 张礼廉
报告时间:2021年7月17日 8:00-18:00
报告地点:哈尔滨工程大学启航活动中心教师沙龙
主办单位:科学技术研究院
承办单位:中国自动化学会、智能科学与工程学院
报告内容
一. 最小误差熵与最大互相关熵学习理论与方法
    利用熵函数构建机器学习目标函数可以显著提升学习的性能和对复杂噪声干扰的鲁棒性,成为机器学习领域的重要研究方向。报告人近年来围绕该方向开展了深入研究,系统地发展了熵学习理论,并做出了几项奠基性工作。本报告将系统阐述最小误差熵和最大互相关熵学习理论、方法及各种应用。
二. 基于机理模型与数据的智能控制及其实现
    模型预测控制(MPC)是一种基于被控对象的数学模型及其将来行为预测的最优控制方法,尽管具有很好的闭环性能,但其控制律需在实时约束下在线求解最优化问题(如线性二次规划)。为了避免使用在线求解器,目前主要采用参数化显式MPC方法,即离线对MPC进行预先计算并存储,在线仅需查找。但该方法的复杂性通常随着优化问题的约束数目、决策变量维数等呈指数增长,通常仅限于小规模问题。为此,本报告提出了一种基于神经网络结构的智能MPC及其FPGA快速实现,并讨论其实际应用。
三. 航天器自主天文导航的最新研究进展
    主要介绍航天器自主天文导航方向的三种最新方法:基于折射点位置的星光折射导航方法,基于时间差分的天文组合导航方法和基于太阳震荡的星际导航方法。
四. 复杂噪声环境下卡尔曼滤波算法及其应用
    以卡尔曼滤波为代表的状态估计方法已经被广泛地应用于导航与定位、目标跟踪、信号处理、通信、控制、机器人技术、空间探测等工程应用中。卡尔曼滤波算法在噪声呈高斯分布且统计特性确定、线性状态空间模型条件下具有最高的状态估计精度,然而在以目标跟踪、导航定位为代表的应用中,复杂噪声干扰将带来系统模型中噪声统计特性的不确定性和非高斯特性,进而导致传统卡尔曼滤波算法精度下降甚至发散。上述问题也是状态估计基础理论研究中的重要问题。本报告主要针对上述问题,介绍了目前新型卡尔曼滤波算法及其在导航定位中的应用。
五. 移动机器人面向室外场景的长期自主环境适应
    工作在大范围室外环境中的UGV/UAV会受到光照变化、动态干扰、场景非结构化等多种因素的影响,这些都对UGV/UAV的自主环境建模、理解与适应能力提出挑战。随着技术的不断成熟与发展,如何使UGV/UAV在长期运行中完成自主环境建模与场景理解,并适应复杂多变的环境条件是移动机器人领域的研究热点。本次报告重点从多元感知数据获取与融合、大范围地图构建与维护、自主场景理解等移动机器人行为能力的研讨入手,对报告人所带领的实验室在大范围环境建模及自主场景理解方向取得的研究进展进行介绍,并对该领域的研究重点,特别是空地跨域协作领域的发展趋势进行了初步探讨。
六. 多源融合SLAM-现状与挑战
    SLAM技术是自主移动平台中的核心技术之一。近年来,随着无人驾驶和自主移动机器人的飞速发展,SLAM技术也获得了飞速的进展,逐渐从基础研究走向了深度的实践应用。然而在实际机器人和无人驾驶平台应用中,SLAM技术还面临着环境复杂多变、大规模结构化与非结构化场景交替、机器人平台剧烈运动以及光照、季节变化显著等挑战问题,因而采用多种传感器、多种信息源以及多种特征手段的多源融合SLAM成为了解决目前挑战问题的必然选择,本报告将针对目前SLAM在实践应用中面临的多种挑战问题开展介绍,分享目前的技术解决方案和最新进展。
七. 不依赖卫星的无人系统自主导航与感知技术
    目前无人机、无人车为代表的无人系统对卫星导航系统的依赖性较大,导航过程需要依靠卫星导航或已知环境地标等固有信息进行高精度位置获取。随着无人系统的作业环境日益复杂,当在卫星拒止、稀疏特征、环境非合作等复杂状况下,如室内、地下隧道、城市战场等,传统导航系统定位精度性能将迅速下降甚至功能丧失。因此如何通过研究具有高精度、全自主的导航方式和感知方法,来提高无人系统在复杂场景下的高精度导航定位、多源自适应感知、自主避障与路径规划能力,是无人系统目前亟待解决的热点问题。报告围绕无人系统自主导航与感知需求,结合国内外最新进展,介绍无人系统中的视觉/激光雷达长时运行SLAM方法、高精度惯性基图优化方法、以及多源信息即插即用融合方法等关键技术。
八. 视觉惯性SLAM和三维空间AI
    能够使自动驾驶和移动设备实现厘米级定位精度以及类人场景理解可能具有巨大的实际应用意义。视觉与惯性传感器的最佳融合之所以能够提供一种流行的3D导航方式,一部分原因是由于他们的传感器互补特性以及低成本和小尺寸。本次报告将介绍本人在视觉惯性估计与感知方面的最新研究成果。首先,本次报告会讨论在SLAM领域中基于可观测性方法的状态估计一致性问题;然后,将重点介绍本人在视觉惯性导航系统中的最新成果,包括OpenVINS,惯性量测预积分在基于图的VINS中的应用,机器人视觉惯性里程计,带有深度回环检测模块的基于Schmidt-EKF的视觉惯性SLAM,基于视觉惯性融合的运动物体目标跟踪等等。
九. 移动机器人鲁棒感知与自主导航:从2维/3维到多维到未来
    移动机器人可以广泛地应用于工业、农业、国防、矿业、物流等行业。环境感知和自主导航是移动机器人实现真正自主化的基础,在无人车、无人机、工业AGV、地下探测等领域有着广阔的应用前景。本报告将结合课题组在移动机器人自主导航与环境感知方面的研究,介绍相关的发展现状、核心技术(Perception、Visual/Lidar Odometry、Localization、SLAM、Exploration、Path Planning等),并探讨相关技术在实际应用中存在的挑战以及未来发展趋势等。
十. 可重复使用运载器实时再入轨迹姿态协同控制
    可重复使用运载器(Reusable Launch Vehicle, RLV)是指能够快速穿越大气层、自由往返于地球表面与太空之间的多用途飞行器,它既可以快速、便利地向空间运送有效载荷,也可以长时间在轨停留,完成任务后又可安全、准确地降落在地面,RLV是未来实现快速、可靠及廉价进出空间的必然趋势。与传统飞行器不同,RLV大空域、快速域及高机动的飞行特点,使得其制导控制系统设计面临巨大挑战。报告将从提高RLV自主性、安全性和灵活性角度出发,重点对基于实时轨迹的最优反馈制导及多变量干扰补偿控制方法进行介绍,在此基础上对未来研究工作进行展望。
十一. 运动目标感知、测量与抓捕关键技术分析
    针对空间运动目标抓捕过程中,目标的感知、测量和柔性抓捕等问题进行了研究。首先通过图像和激光雷达融合方式解决空间运动目标感知测量难题,图像采用快速角点提取方法,点云数据通过结合迭代最近邻算法实现配准,通过卡尔曼滤波算法实现对于目标的运动目标位姿、速度信息的实时融合估计;其次在抓捕阶段,在计算加速度控制的基础上,引入分数阶算子和滑模切换控制,实现了基座漂浮情况下的末端轨迹跟踪,提高了跟踪精度和抗扰能力;同时采用伪谱法,通过对关节运动轨迹进行规划,降低了关节运动对漂浮基座的扰动;之后,针对抓捕过程中机械臂存在的C空间到笛卡尔空间不是满射的问题,提出了一种位姿分离的运动规划方法,避免了机械臂逆运动学无解的情况,在此基础上提出了自适应阻尼最小二乘的避奇异方法和类人工势场法的避碰撞方法,避免了机械臂跟踪过程发生碰撞或到达奇异位型。最后,考虑到柔性抓捕问题,提出了分数阶阻抗控制方法,利用分数阶PID控制器的同时对接触对象进行分数阶近似,在保留一定的被抓取目标不确定性的同时保证被限制的抓取力能够满足抓取任务。
十二. 仿生导航技术
    围绕仿生感知、仿生信息处理、仿生导航系统技术等方面介绍仿生导航的概念、内涵、关键技术及国内外发展现状。
报告人简介:
     陈霸东,西安交通大学电信学部人工智能学院教授。2008年毕业于清华大学计算机专业获博士学位,曾在美国佛罗里达大学电气与计算机工程系做博士后研究。研究兴趣包括自适应信号处理、机器学习、脑与认知科学启发的人工智能、脑机接口及共融机器人。在国际知名期刊及会议发表学术论文200多篇,论文在谷歌学术中被引用7200多次,15篇论文先后入选“ESI高被引论文”。入选世界排名前2%?科学家名单(World's Top 2% Scientists 2020)“终身科学影响力排行榜”和“年度科学影响力排行榜”。获中国自动化学会自然科学一等奖、陕西省科学技术二等奖、吴文俊人工智能自然科学二等奖、中国自动化学会青年科学家奖等。入选教育部长江学者特聘教授、陕西省百人计划、陕西省中青年科技创新领军人才、西安市“英才计划”顶尖人才等。担任中国认知科学学会理事、IEEE汇刊TNNLS和TCDS编委、IEEE 面向信号处理的机器学习(MLSP)技术委员会委员,并担任国内多个学会的专委会委员。作为负责人承担了国家自然科学基金重大研究计划重点支持项目和973课题等重要科研项目。

    游科友,清华大学自动化系长聘副教授、博士生导师。2007年获中山大学统计科学学士学位。2007年8月至2012年6月在新加坡南洋理工大学电气与电子工程学院攻读博士学位和从事博士后研究。自2012年7月起任教于清华大学自动化系。曾受邀访问意大利都灵理工大学、澳大利亚墨尔本大学、香港科技大学等院校。长期从事复杂网络化系统的学习、优化与控制及其应用的研究。目前,担任IEEE Transactions on Control of Network Systems、IEEE Transactions on Cybernetics、IEEE、Systems & Control Letters、IEEE Control System Letters 等国际期刊副编委(Associate Editor)。先后主持国家自然科学基金委优青项目、重点项目、重点研发计划课题等,获关肇直最佳论文奖、亚洲控制学会淡马锡青年教育学者奖。

    宁晓琳,北京航空航天大学教授、博导,北航杭州创新研究院量子精密测量与传感研究中心主任,教育部长江学者,主要从事导航技术和极弱磁测量技术研究。研究成果出版学术专著4部,教材2部。发表SCI论文六十余篇,其中Q1区论文三十余篇,授权国家发明专利三十余项。获国防技术发明一等奖(排名第1)和教育部技术发明一等奖1项(排名第1)各一项。2009年获北京市优秀博士学位论文,2010年获全国优秀博士学位论文提名,2011年入选教育部新世纪优秀人才奖励计划,2013年入选北京高等学校青年英才计划,2017年获国家优秀青年基金,2020年获中国青年科技奖、卓越青年基金。作为项目负责人承担了包括国家自然科学基金项目、国防基础科研项目、国家“863”、“973”计划项目子课题等国家科研项目十余项。

    张勇刚,哈尔滨工程大学未来技术学院常务副院长,教授、博导。分别于2002年、2004年获得哈尔滨工程大学自动化学院学士、硕士学位,2007年获得英国Cardiff University博士学位。主要研究方向为惯性导航、组合导航、信号处理和信息融合。以第一作者/通讯作者在权威杂志IEEE Trans. on Automatic Control、Automatica、IEEE Trans. on Signal Processing、IEEE Trans. On Aerospace and Electronic Systems等上发表论文170余篇。担任黑龙江省导航仪器工程实验室主任,教育部导航仪器工程中心副主任,中国惯性技术学会理事,美国IEEE协会高级会员。获省部级二等以上科技奖励5项,获得教育部青年长江学者、黑龙江省青年龙江学者、中国自动化学会优秀博士学位论文指导教师等荣誉称号。

    庄严,教授,博士生导师,大连理工大学控制科学与工程学院、人工智能学院双聘教授,智能系统与机器人方向责任教授,是“辽宁省工业装备分布式控制技术创新中心”主任,中国自动化学会机器人专业委员会委员,辽宁省人工智能学会副理事长。长期致力于智能机器人及无人系统面向复杂场景的自主感知、建模、场景理解及自主环境适应领域研究工作,以第一作者或通信作者在IEEE Trans./Journal系列国际期刊发表论文20余篇,申请国家技术发明专利30余项(授权16项),应邀在IEEE CYBER 2018、日本广岛TAOYAKA国际论坛及全国SLAM技术论坛等国内外重要学术会议做大会报告及特邀报告。目前担任IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement副编、IET Cyber-systems and Robotics副编、Frontiers in Robotics and AI: Field Robotics副编,是国际机器人开源项目ROS及国际开源软件PCL项目参与者。已培养博士/硕士毕业60余人,博士后3人。

    刘勇,浙江大学智能系统与控制研究所教授,浙江大学控制学院智能驾驶与未来交通中心主任,目前主要从事自主机器人与智能系统、机器人自主规划与导航控制、视觉识别与模式识别、SLAM技术及多传感器融合技 ?术的研究。获浙江省自然科学一等奖、浙江省科学技术一等奖、浙江省自然科学学术二等奖、浙江省杰出青年科学基金项目、入选2019 年浙江省有突出贡献青年科技人才,2019浙江省万人计划青年拔尖人才和浙江省 151 人才, 以第一作者或通讯作者在IEEE Transactions 、ICRA 、CVPR 、IJCAI 、ICCV 、IROS、ICLR、AAAI/IAAI等知名期刊和机器人顶级会议发表论文67篇。

    赖际舟,南京航空航天大学自动化学院教授,博士生导师。“先进飞行器导航、控制与健康管理”工信部重点实验室副主任。主要从事惯性基自主导航技术、全源融合导航技术、无人系统智能导航与感知技术、航空器导航性能评估与管理等研究工作。中国民航科技创新拔尖人才,江苏省“青蓝工程”中青年学术带头人,江苏省“六大人才高峰”高层次人才。申请、授权专利80余项,发表SCI、EI及其他核心期刊论文100余篇。近年来主持承担了国防173基础加强重点项目、军委装备发展部重点课题、军委装备发展部重点基金、工信部民机专项、国家自然科学基金等多项国家级和省部级项目。获国防科技进步奖、教育部科学研究优秀成果奖、江苏省科技进步奖、中国航空学会科学技术奖等8项。

    黄国权,美国特拉华大学终身副教授,浙江大学控制学院兼职教授,美团资深研究科学家,IEEE高级会员和美国Sigma Xi 荣誉科学会会员。曾任华为2012实验室高级顾问(2016-2018)。博士毕业于美国明尼苏达大学计算机系,博士后出站于麻省理工学院(MIT CSAIL)。主要研究方向为机器人导航感知,视觉惯导系统和计算机三维视觉;曾主持多项美国自然科学基金(NSF),国防部(DOD)和宇航局(NASA)等资助的科研项目;在国际顶级学术期刊和学术会议上发表学术论文近100篇(其中包括RSS 2009和ICRA 2021最佳论文入围奖)。曾获2012国家优秀自费留学生奖学金,2015特拉华大学研究奖,2016美国自然科学基金优秀青年科学家奖,第十二届(2018)中美工程技术研讨会境外机器人专家代表(科技部/外专局),2018谷歌Daydream研究奖,2019谷歌AR/VR研究奖,2019 IROS FPV无人机VIO算法比赛冠军,并被提名2021美国布拉瓦尼克国家青年科学家奖。

    方正,工学博士,东北大学机器人科学与工程学院特聘研究员、博士生导师,英国阿尔斯特大学联合博士生导师。先后在东北大学获得自动化专业学士学位和模式识别与智能系统专业博士学位,曾在美国卡耐基梅隆大学机器人研究所从事博士后研究工作。长期围绕移动机器人的“环境感知与自主导航”开展研究工作,在机器人的感知和导航等方面取得了一些研究成果并广泛应用于无人车、无人机、物流机器人等领域,多次受邀在国家机器人发展论坛、中国建筑机器人技术大会、沈阳国际机器人大会等大型学术会议和阿里巴巴、京东等科技集团做特邀报告。近年来,作为项目负责人主持国家自然科学基金(2面上+1专项)、国防科技创新特区项目、国防基础科研计划项目、辽宁省自然基金重点项目等纵向课题15项,参与国家自然科学基金重点项目等5项。在学术成果方面,在包括机器人领域顶级期刊JFR、人工智能领域顶级期刊TPAMI和顶级会议(ICRA、IROS)等上发表SCI/EI检索学术论文60多篇。曾获得国家技术发明二等奖1项、教育部高等学校科学研究优秀成果奖一等奖1项、辽宁省自然科学学术成果奖二等奖1项并获IEEE CYBER2017和IEEE ICIA2015最佳论文提名奖。

    田栢苓,天津大学电气自动化与信息工程学院教授,博士生导师,国家优青。2006年7月获天津大学自动化专业工学学士学位,2011年7月获天津大学自动化学院控制理论与控制工程专业博士学位,2014年6月至2015年6月赴英国曼彻斯特大学控制系统中心访学。长期从事飞行器制导控制的研究工作,目前担任军科委重点项目专家组专家,中国自动化无人飞行器自主控制专业委员会副秘书长,中国自动化技术过程故障诊断与安全性专业委员会委员等职务。相关研究成果授权/申请国家发明专利20余项,发表SCI论文60余篇,其中ESI高被引论文5篇,出版专著1部,主持国家自然科学基金、军委科技委项目、装备预研基金及航空基金等国家级和省部级课题10余项,曾获天津市自然科学二等奖、天津市中青年科技创新领军人才等奖励。

    孙光辉,工学博士,哈尔滨工业大学教授、博士生导师。教育部青年长江学者获得者、哈尔滨工业大学青年拔尖人才。工信部重点实验室“自主智能无人系统”副主任,航天学院控制科学与工程系副主任。研究成果参与获黑龙江省技术发明一等奖1项、自然科学一等奖1项。长期从事复杂机电系统、视觉伺服、SLAM建图与定位等相关研究。在机器人相关的机器人视觉、导航及滤波、机器人智能协同感知以及空间大型机构的控制等方面取得了一系列成果。近3年来前后主持多项军品、民横向课题;参与加拿大航天局的机器人项目,作为哈工大负责人承担某型国防重点项目一项、国防基础科研项目一项。申请发明专利近40项,授权20余项。发表行业顶级期刊50余篇,包含Automatica,IEEE Trans及AIAA 系列长文10余篇。担任科技部项目评审专家、国家重点研发计划地区合作项目评审专家、教育部长江学者评审专家、香港科技创新项目评审专家等。

    张礼廉,国防科技大学智能科学学院教学科研处副处长、副教授。2013年获德国基尔大学计算机科学博士学位,学业论文被评为年度最佳博士论文。任教以来,主要从事导航技术相关的教学、科研和人才培养工作,2019年入选学校卓越青年人才培养对象,荣立三等功一次。