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个人简介

钱堃,男,1982年生,江苏南京人,工学博士。东南大学自动化学院副教授,博士生导师。2004年毕业于东南大学自动控制系,获工学学士学位,2010年博士研究生毕业于东南大学自动化学院(硕博连读),获控制理论与控制工程专业工学博士学位,并留校任教。2014.7-8在美国Lehigh大学短期学习访问。 近年来主持了国家自然科学基金项目2项、参与了863重点项目1项、国家自然科学基金3项,国家重大科技专项课题1项、江苏省科技成果转化项目2项,主持了4项企业委托横向项目,并与国家电网公司全球能源互联网研究院等建立了良好的合作关系。自2008年以来在国内外学术刊物和会议上发表论文40余篇,其中SCI检索14篇、EI检索28篇,获得国家发明专利授权6项,申请国家发明专利8项,获得软件著作权6项。 现为IEEE member、中国人工智能学会智能机器人委员会委员、南京自动化及仪表协会理事,并担任复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室秘书。是IEEE T HUM-MACH SYST、ADV ROBOTICS、J INTELL ROBOT SYST、J BIONIC ENG、ICRA、IROS、IEEE ACCESS、PAUC等国际期刊和会议的审稿人。 个人概况: 个人主页 https://robotseu.github.io 获奖情况: l第7届全球智能控制与自动化大会(WCICA’08)最佳Poster论文奖,2008,排1; l南京市第十届自然科学优秀学术论文三等奖,2013,排1; l2013年度获校授课竞赛提名奖; l2015年东南大学一等奖教金; l2017年中国智能机器人大会优秀论文奖,排1; l2017年中国自动化学会高等教育教学成果特等奖,排3。 教学工作: l承担《微机系统与接口》(含实验)、《DSP技术及课程设计》、《感知与人机交互》的教学工作; l参与《微机系统与接口》国家精品共享资源课建设,2012; l参与《自动化专业导论》国家视频公开课,2015; l参编《高等学校教材:自动化学科概论》(高等教育出版社)第二版,2015; l主持东南大学校级重点教改项目“基于PBL的《DSP技术及课程设计》教学研究与实践”,2013-2015; l主持自动化学院教改项目“面向测控的DSP技术创新实践教学研究”,2012-2014。 科研项目情况: 1.国家自然科学基金青年项目,“基于广义环境感知的服务机器人功能型定位导航方法研究”,2012-2014,主持; 2.国家自然科学基金面上项目,“欠明确表达任务下基于非受限交互的机器人模仿学习方法研究”,2016-2019,主持; 3.复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室开放课,“基于仿生视觉显著性检测的移动机器人级联环境地图创建方法研究”,2012-2014,主持; 4.国家电网公司海外研究院科技项目,“基于深度视觉的复杂动态作业环境智能重构与认知技术研究”,主持; 5.国家自然科学基金面上项目,“服务构件化的网络机器人系统理论与应用研究”,2011-2013,参与; 6.国家自然科学基金面上项目,“基于手绘语义地图的室内泛在感知网络下移动机器人视觉交互导航研究”,2012-2015,参与; 7.国家自然科学基金青年项目,“基于集理论的野外移动机器人地形环境建模和定位方法研究”,2011-2013,参与; 8.国家自然科学基金青年项目,“基于分布式感知的服务机器人和谐导航理论与方法研究”,2009-2011,参与; 9.国家863 高技术发展计划重点项目,“助老/助残机器人关键技术研究”,2007-2009,参与; 10.江苏省科技成果转化项目,“基于装配和搬运移动机器人的自动化车间(仓库)关键技术研发及产业化”,2014-2017,参与; 11.江苏省自然科学基金重点项目,“既有公共建筑长期节能监测关键技术研究及示范”,2010-2013,参与; 12.企业委托项目,“LI-120/220全自动化学发光免疫分析仪开发”,主持; 13.企业委托项目,“FA系列生化仪软件开发”,主持; 14.企业委托项目,“全自动生化仪操作管理软件升级开发”,主持; 15.国家电网公司总部科技项目,“增强现实智能穿戴设备基础软硬件平台技术研究及应用验证”,参与。 发明专利授权: 1.构件化机器人系统的服务模型与网络辅助资源利用方法,201310210880.0,排1 2.基于高斯过程模型的建筑物环境传感器测点优化方法,201410223460.0,排1 3.基于显著场景点检测的移动机器人级联地图创建方法,201310183577.6, 排1 4.面向可靠WIFI连接的移动机器人自主巡航方法, 201510945537.X, 排1 5.一种基于实时力控的装配机器人全空间柔顺插孔控制方法, 排1 6.一种基于空间词袋模型的移动机器人三维建图与避障方法,201610170481.X, 排1 申请发明专利: 1.一种适应视觉特征变化的地点识别与相对定位方法及系统 2.室外作业环境下基于双目摄像机的可穿戴式定位与路径引导方法 3.一种用于设备检修的穿戴式辅助装置及设备检修可视化指导方法 4.一种基于级联卷积神经网络的机器人非规则物体抓取位姿快速检测方法 5.一种单视角点云下基于实例分割的机器人空间抓取位姿检测方法 6.一种基于RGB-T融合的电网设备图像弱监督实例分割方 7.一种基于基于逐步对抗学习的半监督图像实例分割方法 8.一种面向大尺度电网作业环境的多阶段视觉SLAM方法 招生信息: 欢迎对智能机器人、计算机视觉与机器学习等相关研究领域有兴趣的学生报考研究生,加盟智能机器人实验室(马旭东教授课题组)。本人每年招收硕士研究生2~3人(可招收直博生),博士研究生1人(方向:智能机器人),欢迎有意的同学与我联系!

研究领域

主要从事智能机器人技术等方面的研究工作

机器人视觉感知、视觉SLAM 人机交互、机器人示范学习 移动(服务)机器人关键技术与应用 可穿戴式增强现实技术与应用

近期论文

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期刊论文: [1]Kun Qian, Wei Zhao, Zhewen Ma, Jiale Ma, Xudong Ma, Hai Yu, Wearable-assisted localization and inspection guidance system using egocentric stereo cameras, IEEE Sensors Journal, v 18, n 2, p 809-821, January 15, 2018. (SCI) [2]Kun Qian, Xudong Ma, Xianzhong Dai, Fang Fang, Bo Zhou. Mobile robot self-localization in unstructured environments based on observation localizability estimation with low-cost laser range-finder and RGB-D sensors, International Journal of Advanced Robotic Systems, SAGE Publications, 2016.(SCI) [3]Kun Qian, Xudong Ma, Xianzhong Dai, Fang Fang, Bo Zhou. Gaussian Process based IAQ Distribution Maping using an Interactive Service Robot. Journal of Ambient Intelligence and Smart Environments. 2016.(SCI) [4]Kun Qian, Xudong Ma, Xianzhong Dai, Fang Fang, Bo Zhou. A utilization framework of ubiquitous resources for service robots using semantic matchmaking. International Journal of Advanced Robotic Systems, v 12, April 21, 2015(SCI) [5]Kun Qian, Xudong Ma, Xianzhong Dai, Fang Fang, Knowledge-enabled decision making for robotic system utilizing ambient service components, Journal of Ambient Intelligence and Smart Environments, 2014, 6(1):5-19 (SCI) [6]Kun Qian, Xudong Ma, Xianzhong Dai, Fang Fang, Bo Zhou. Decision-theoretic Navigation of Service Robots using POMDPs with Human-Robot Co-occurrence Prediction. International Journal of Advanced Robotic Systems, 2013, Vol. 10, 2013, pp.1-12(SCI) [7]Kun Qian, Xudong Ma, Xianzhong Dai and Fang Fang. Flexible Ambient Service Discovery and Composition for Component-based Robotic System. Journal of Ambient Intelligence and Smart Environments. 4(6), 2012, pp.547–562.(SCI) [8]Kun Qian, Xudong Ma, Xianzhong Dai and Fang Fang. Socially Acceptable Pre-collision Safety Strategies for Human-Compliant Navigation of Service Robots. Advanced Robotics, 24(13), 2010, 1813–1840.(SCI) [9]Kun Qian, Xudong Ma, Xianzhong Dai, Fang Fang. Robotic Etiquette: Socially Acceptable Navigation of Service Robots with Human Motion Pattern Learning and Prediction. Journal of Bionic Engineering, 7(2), 2010, 150–160.(SCI) [10]Changhai Peng, Kun Qian, Design and application of a VOC-monitoring system based on a ZigBee wireless sensor network. IEEE Sensors Journal, 2015, 15(4): 2255-2268.(SCI) [11]Changhai Peng, Kun Qian, Development and application of a ZigBee-based building energy monitoring and control system, the Scientific World Journal, Volume 2014, DOI: 10.1155/2014/528410)(SCI) [12]Bo Zhou, Kun Qian, Xudong Ma, Xianzhong Dai. A set-theoretic algorithm for real-time terrain mapping of mobile robots in outdoor environments. International Journal of Advanced Robotic Systems, 2013, 10: 1-14.(SCI) [13]Chunhua Hu, Xudong Ma, Xianzhong Dai and Kun Qian, Reliable people tracking approach for mobile robot in indoor environments, Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 26(2): 174–179, 2010.(SCI) [14]夏晶,钱堃*,马旭东,刘环,基于级联卷积神经网络的机器人平面抓取位姿快速检测, 2018,40(6): 794-802. (EI) [15]孙自飞,钱堃*,马旭东,戴先中,动态环境中基于多传感器观测可定位性估计的移动机器人自定位方法,智能系统学报,2017.4.7,(4):1~7.10.13973/j.cnki.robot.170702 [16]Kun Qian, Xudong Ma, Changhai Peng, Qing Ju, Mengyuan Xu. A zigbee-based building energy and environment monitoring system integrated with campus GIS. International Journal of Smart Home, 2014, 8(2): 107-114. [17]Kun Qian and Chunhua Hu, Visually Gesture Recognition for an Interactive Robot Grasping Application, International Journal of Multimedia and Ubiquitous Engineering, 2013, 8(3):189-196. [18]Kun Qian, Jie, Niu, Hong Yang, Developing a Gesture Based Remote Human-Robot Interaction System Using Kinect, International Journal of Smart Home, 2013, 7(4): 203-208. [19]Kun Qian, Xudong Ma, Fang Fang, Hong Yan. 3D Environmental Mapping of Mobile Robot Using a Low-cost Depth Camera, the 2013 IEEE International Conference on Mechatronics and Automation, Takamatsu, Kagawa, Japan, August 4-7, 2013, pp.507-512 [20]Kun Qian, Xudong Ma, Xianzhong Dai, Fang Fang. Spatial-temporal Collaborative Sequential Monte Carlo for Mobile Robot Localization in Distributed Intelligent Environments. International Journal on Smart Sensing and Intelligent Systems, 2012, 5(2), 295-314. [21]Kun Qian, Xudong Ma, Xianzhong Dai, Fang Fang, Bo Zhou. Probabilistic Joint State Estimation of Robot and Non-static Objects for Mobile Manipulation. International Journal on Smart Sensing and Intelligent Systems. 2012, 5(4): 1081-1096 [22]钱堃, 马旭东, 戴先中, 房芳. 基于层次化SLAM的未知环境级联地图模型创建方法, 机器人, 2011, 33 (6): 736-741. [23]Kun Qian, Xudong Ma, Xianzhong Dai, Fang Fang. Improved Rao-Blackwellized particle filter for simultaneous robot localization and person-tracking with single mobile sensor. Journal of Control Theory and Applications, Vol. 9, No.4, 2011. 2011, 9(4):472-478. [24]钱堃, 马旭东, 戴先中, 房芳. 预测行人运动的服务机器人POMDP导航. 机器人. 2010, 31(1), 18-24. [25]钱堃, 马旭东, 戴先中. 基于抽象隐马尔可夫模型的运动行为识别方法. 模式识别与人工智能. 2009, 22(3): 433-439. [26]钱堃, 马旭东, 戴先中, 房芳. 同时机器人定位与人体跟踪的多源感知协作粒子滤波方法. 机器人, 2008, 30(6): 491-497. 会议论文: [1]Kun Qian, Xiaobo Zhang, Hai Yu, Xudong Ma, Industrial Maintenance and Assembly Guidance Using a Markerless AR System with Monocular Camera, 2018 15th International Conference on Control, Automation, Robotics and Vision, ICARCV 2018, p 1911-1916. (EI) [2]Kun Qian, Jun Xu, Ge Gao, Fang Fang, Xudong Ma, Learning Under-Specified Object Manipulations from Human Demonstrations. 2018 15th International Conference on Control, Automation, Robotics and Vision, ICARCV 2018, p 1936-1941. [3] Jiale Ma, Kun Qian*, Xudong Ma, Wei Zhao, Reliable Loop Closure Detection Using 2-channel Convolutional Neural Networks for Visual SLAM. the 37th Chinese Control Conference, 2018. [4]Jun Xu, Kun Qian* Huan Liu, Xudong Ma, Hand pose estimation for robot programming by demonstration in object manipulation tasks, Chinese Control Conference, CCC, v 2018-July, p 5328-5333, October 5, 2018. [5]Ge Gao, Kun Qian*, Xudong Ma, Jing Xia, Hai Yu. Object Recognition and Augmentation for Wearable-Assistive System Using Egocentric RGB-D Sensor, 2017 IEEE 7th Annual International Conference on CYBER Technology in Automation, Control, and Intelligent Systems, CYBER 2017, p 775-780. [6]Kun Qian, Dan Niu, Xudong Ma, Fang Fang. Learning spatial constraints using Gaussian process for shared control of semi-autonomous mobile robots. Proceedings of the 14th International Conference on Informatics in Control, Automation and Robotics, v 2, p 201-208, 2017.(EI) [7]陈愿,钱堃*,赵伟,马旭东,于海,马哲文. 室外作业环境下基于可穿戴式视觉的个人定位与路径引导, 第36届中国控制会议, 2017, pp. 64-69. [8]高歌,钱堃*,马旭东, 王伟, 于海. 基于似物性估计的设备识别及其在可穿戴辅助系统中的应用, 第36届中国控制会议, 2017. [9]Kun Qian,, Ge Gao, Fang, Fang, Liangjun Zhang, RGB-D based daily activity recognition for service robots using clustering with Gaussian Mixtures and FastDTW, 2016 International Conference on Advanced Robotics and Mechatronics, p 651-656, October 21, 2016.(EI) [10]Kun Qian, Zhijie Chen, Xudong Ma, Bo Zhou, Mobile Robot Navigation in Unknown Corridors using Line and Dense Features of Point Clouds, in Proc. of 41st Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society (IEEE IECON 2015), Yokohama, Japan, 1831-1836. [11]钱堃, 马旭东, 房芳, 舒超洋. 构件化机器人系统的语义服务建模与自动服务发现,中国控制会议Chinese Control Conference, CCC, p 4948-4953, 2012 [12]Kun Qian, Xudong Ma, Xianzhong Dai, Fang Fang. Semantic Service Composition Mechanism for Component-based Robotic System. In Pro. of the 37th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society (IECON 2011), Melbourne, Australia, Nov.7-10, 2011, pp:3311-3316. [13]Kun Qian, Xudong Ma, Xianzhong Dai and Chunhua Hu. A Multi-camera Approach to Tracking and Localization of People with Coexisting Robots. The 7th World Congress on Intelligent Control and Automation(WCICA’08), Chongqing, China, June 2008, 5162-5167. [14]Kun Qian, Xudong Ma, Xianzhong Dai. Simultaneous Robot Localization and Person Tracking Using Rao-Blackwellised Particle Filters With Multi-modal Sensors. 2008 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS’08), Nice, France, Sept. 2008, pp.3452-3457.

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