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个人简介

朱奇光,男,1978年生,浙江宁波人,工学博士,副教授。研究方向为:智能机器人系统、人工智能算法及应用、嵌入式系统。近几年主持和参与国家级、省部级课题8项,发表论文50余篇,SCI/EI检索收录30余篇。参与编著《电子线路设计仿真与实例—OrCAD与ProtelDXP》、《电路原理》等教材。主讲《单片机原理及应用》、《电路原理》、《多传感器信息融合技术》等本科生与研究生课程。

研究领域

智能机器人系统、人工智能算法及应用、嵌入式系统

研究领域 随着社会发展的需要和智能机器人应用领域的扩大,人们对智能机器人的要求也越来越高。智能机器人所处的环境往往是未知的、难以预测的,在研究这类机器人的过程中,主要涉及到以下关键技术: 多传感器信息融合 多传感器信息融合技术是近年来十分热门的研究课题,它与控制理论、信号处理、人工智能、概率和统计相结合,为机器人在各种复杂、动态、不确定和未知的环境中执行任务提供了一种技术解决途径。机器人所用的传感器有很多种,根据不同用途分为内部测量传感器和外部测量传感器两大类。多传感器信息融合就是指综合来自多个传感器的感知数据,以产生更可靠、更准确或更全面的信息。经过融合的多传感器系统能够更加完善、精确地反映检测对象的特性,消除信息的不确定性,提高信息的可靠性。多传感器信息融合方法主要有贝叶斯估计、卡尔曼滤波、神经网络、小波变换、深度学习等。 导航与定位 在机器人系统中,自主导航是一项核心技术,是机器人研究领域的重点和难点问题。导航的基本任务有3点:(1)基于环境理解的全局定位;(2)目标识别和障碍物检测;(3)安全保护。 智能路径规划 最优路径规划就是依据某个或某些优化准则(如工作代价最小、行走路线最短、行走时间最短等),在机器人工作空间中找到1条从起始状态到目标状态、可以避开障碍物的最优路径。智能路径规划方法是将遗传算法、模糊逻辑以及神经网络等人工智能方法应用到路径规划中,来提高机器人路径规划的避障精度,加快规划速度,满足实际应用的需要。 机器人视觉 视觉系统是自主机器人的重要组成部分,机器人视觉系统的工作包括图像的获取、图像的处理和分析、输出和显示,核心任务是特征提取、图像分割和图像辨识。机器人视觉是其智能化最重要的标志之一,对机器人智能及控制都具有非常重要的意义。 智能控制 随着机器人技术的发展,对于无法精确解析建模的物理对象以及信息不足的病态过程,传统控制理论暴露出缺点,机器人的智能控制方法有模糊控制、神经网络控制、智能控制技术的融合等。 专利 一种基于随机时延的网络遥操作双边控制系统 基于多尺度Harris—张正友平面标定法的摄像机标定算法 一种移动机器人视觉SLAM中闭环检测的方法 科研项目 未知复杂动态环境下不确定机器人环境建模及智能导航控制策略研究,2018-05-16,进行 基于多传感器融合的移动机器人定位及智能控制策略研究,2011-09-01-2014-12-31,完成 未知环境不确定机器人轨迹跟踪智能控制策略研究,2010-08-04-2011-04-28,完成 稀疏-动态网络下的多机器人CSLAM方法的研究,2017-08-19,进行 基于北斗导航的智能移动监测浮标及监测网络(合作),2016-01-01,进行 未知复杂非结构环境下的不确定移动机器人导航控制策略研究,2016-01-01-2019-08-09,完成 未知分层拓扑结构环境下的不确定移动机器人导航控制策略研究,2014-11-18-2017-12-20,完成 基于带吸收介质表面缺陷光子晶体的海洋环境监测技术研究,2014-11-12-2017-07-27,完成 基于多传感器融合的不确定移动机器人导航及环境建模研究,2012-04-18-2015-06-28,完成 光子晶体光纤熔接机的研制,2008-12-01-2011-04-22,完成

近期论文

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