个人简介
教育背景
2015年9月-2019年12月 美国波士顿大学机械工程, 博士
2012年9月-2014年5月: 美国约翰霍普金斯大学, 硕士
2009年9月-2012年5月: 加拿大英属哥伦比亚大学, 学士
工作经历
2022.12-至今：上海交通大学机械与动力工程学院，副教授
2020年3月-2022年11月: 美国麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室 博士后
2014年5月-2015年8月: 美国约翰霍普金斯大学计算感知和机器人实验室 研究员
研究领域
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（温馨提示：请注意重名现象，建议点开原文通过作者单位确认）
实验室旨在结合数据驱动（机器学习，神经网络等）和模型驱动（最优控制，规划等）的方法开发具有环境感知，理解，持续学习和安全执行能力的机器人系统。
研究课题：
* 增强学习 (reinforcement learning）
* 模仿学习 (imitation learning）
* 深度感知规划模型的压缩 (deep sensing-planning model compression)
* 环境感知和理解 (sensing and scene understanding)
* 知识表征和生成 (knowledge representation and generation)
* 轨迹预测和规划 (trajectory prediction and planning)
应用方向：
* 机器人的移动操作（mobile manipulation）
* 人机控制和交互模型的集成 （interactive and planning module integration）
* 自动导航（autonomous navigation）
* 机器人云和边缘计算（cloud and edge computing for robots）
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