基本信息
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职业迁徙
个人简介
中南大学自动化学院硕士生导师,湖南省自兴人工智能研究院副院长,湖南省人工智能学会副秘书长,
研究方向:
1)长期SLAM(机器人同时建图与定位)技术
对于移动机器人来说长期自治的关键问题是长期导航,它必须处理动态环境、变化的光照、环境中结构变化、行人的遮挡、感知的偏差和无先验知识下的人机交互等。同时定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)技术无需环境先验知识能同时进行环境地图的构建和机器人自身的定位是移动机器人导航中的关键技术,也可应用于任意智能终端。本方向主要研究如何在时变环境下利用人类记忆机制、图论和机器学习等技术实现长期的SLAM。
2)视觉SLAM中的地点识别
在基于视觉SLAM过程中,根据视觉信息来判定机器人是否来过该地点,从而进行回环检测、优化移动机器人轨迹和地图的估计。地点识别涉及到地点的描述、地图的存储和识别算法。本方向主要研究拓扑和语义的地图构建,以及基于深度学习的识别算法。该方向的研究也可应用到其他场景的识别。
3)深度增强学习
强化学习模拟的是人类的一种学习方式,在执行某个动作或决策后根据执行效果来获得奖励,通过不断与环境做交互来进行学习,最终达到目标。机器人在未知环境下的自主运动,正是一种强化学习的模式。尽管如此,长期以来强化学习却没有较大的应用突破。究其原因,主要在于现实环境中的状态和动作往往是高维的,比如图像和机器人的多自由度等。对于这些高维的状态和动作,传统的人为设计的处理方法往往很难准确表征。幸运的是,深度学习的发展为高维状态和动作的准确表征提供可能。同时,深度网络不需要对环境作假设且有较强的泛化能力,从而有同时适用于多种环境的潜力。
本方向主要研究将深度学习融入到强化学习中,强化学习定义学习的目标,深度学习提供强化学习过程的问题表征方式,使得真正模拟人类的学习模式成为可能。
研究方向:
1)长期SLAM(机器人同时建图与定位)技术
对于移动机器人来说长期自治的关键问题是长期导航,它必须处理动态环境、变化的光照、环境中结构变化、行人的遮挡、感知的偏差和无先验知识下的人机交互等。同时定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)技术无需环境先验知识能同时进行环境地图的构建和机器人自身的定位是移动机器人导航中的关键技术,也可应用于任意智能终端。本方向主要研究如何在时变环境下利用人类记忆机制、图论和机器学习等技术实现长期的SLAM。
2)视觉SLAM中的地点识别
在基于视觉SLAM过程中,根据视觉信息来判定机器人是否来过该地点,从而进行回环检测、优化移动机器人轨迹和地图的估计。地点识别涉及到地点的描述、地图的存储和识别算法。本方向主要研究拓扑和语义的地图构建,以及基于深度学习的识别算法。该方向的研究也可应用到其他场景的识别。
3)深度增强学习
强化学习模拟的是人类的一种学习方式,在执行某个动作或决策后根据执行效果来获得奖励,通过不断与环境做交互来进行学习,最终达到目标。机器人在未知环境下的自主运动,正是一种强化学习的模式。尽管如此,长期以来强化学习却没有较大的应用突破。究其原因,主要在于现实环境中的状态和动作往往是高维的,比如图像和机器人的多自由度等。对于这些高维的状态和动作,传统的人为设计的处理方法往往很难准确表征。幸运的是,深度学习的发展为高维状态和动作的准确表征提供可能。同时,深度网络不需要对环境作假设且有较强的泛化能力,从而有同时适用于多种环境的潜力。
本方向主要研究将深度学习融入到强化学习中,强化学习定义学习的目标,深度学习提供强化学习过程的问题表征方式,使得真正模拟人类的学习模式成为可能。
研究兴趣
论文共 85 篇作者统计合作学者相似作者
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时间
引用量
主题
期刊级别
合作者
合作机构
Optics & Laser Technology (2023): 109659-109659
IEEE Trans. Instrum. Meas. (2023): 1-12
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1
0
Baifan Chen, Hongyu Shen
2023 IEEE 3rd International Conference on Information Technology, Big Data and Artificial Intelligence (ICIBA) (2023): 1667-1671
引用0浏览0EIWOS引用
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0
2022 IEEE 8th International Conference on Cloud Computing and Intelligent Systems (CCIS)pp.606-611, (2022)
2022 China Automation Congress (CAC)pp.1554-1558, (2022)
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