时 间：2022年1月9日16：30-17：00

报告人：浙江大学王越副教授

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：

    王越，浙江大学控制科学与工程学院副教授/博导。研究方向为机器人和人工智能的基础交叉领域，聚焦非结构、弱先验、大干扰条件下的机器人自主性问题。近三年以第一/通讯作者发表中科院二区以上期刊论文20篇，机器人领域顶级会议ICRA/IROS/RSS/CoRL 20篇，专利授权9项（均第一发明人）。论文获最佳论文奖/最佳论文提名奖3次。自2020年起担任机器人领域顶级会议ICRA和IROS的编委，期刊FRAI的邀请编委。主持国家自然科学基金项目、科技部重点研发计划课题、国防科工局稳定支持项目等10余项，与航天五院、阿里达摩院、华为中央研究院等顶尖研究机构持续合作，骨干参与KJW重点项目、国家自然科学基金重点项目、浙江省重点研发项目等。研究成果服务于中车、中兵、阿里等知名企业，两次获央视报道，孵化产品实现规模化应用。

报告摘要：

    移动机器人遍布工业、酒店、安防、医院等各行各业，具有广阔的应用领域。鲁棒准确的自主导航是移动机器人的关键技术之一。目前，基于传统分阶段思路的自主导航技术已经能确保移动机器人在封闭场景下的可靠作业。但在开放场景下，自主导航仍面临天气、场景、环境等变化的挑战。另一方面，基于端到端学习的自主导航技术随着近年来的研究和实践，逐步展现出应用前景。本报告以导航中的核心环节——定位为对象，介绍课题组基于端到端学习的解决方案，包括地点识别、位姿估计、融合定位等模块。并重点介绍如何在这些模块中将传统方法和端到端方法相结合，从而有效提升学习模型的可解释性和泛化性。报告还将展示相关技术在实际系统中的测试和应用，验证和探索可行性。