▍会议简介

由湖南省人民政府学位委员会和湖南省教育厅主办，湖南大学、拉斯维加斯手机娱乐网站 承办的“机器人与智能系统”研究生暑期学校，依托湖南大学电气与信息工程学院、机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心、湖南大学机器人学院等单位，以传授研究生前沿知识、培养研究生创新精神，训练研究生科学思维，拓展研究生国际视野等为宗旨，拟邀请国内外一流高校机器人与人工智能领域的著名学者、教学名师和优秀研究生于7月下旬共赴湘江之畔、麓山之下的湖南大学，就机器人技术与应用、智能自主无人系统、人工智能前沿进展等主题进行汇报、交流和探讨，以此增进兄弟院校之间的交流合作，促进研究生教育质量的不断提高。

▍会议日程

▍会议直播

活动时间2023年7月28日-2023年8月3日

直播方式线上直播

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▍报告简介

报告一

报告题目：大模型时代机器人自主作业的挑战：行为智能的因果推理与学习

报告专家：兰旭光 西安交通大学教授

报告摘要：报告简要介绍人工智能大模型方面的进展，包括自然语言处理，视觉与语言交互以及分割模型等，特别是机器人在行为智能方面的进展和面临的挑战，分析了与人共融的机器人对非结构场景的自主理解、学习和作业的难点。针对这些问题提出了一种基于视觉推理的自主作业方法，在部分可观测场景下，将学习与规划进行交互迭代，使得机器人能够对动态非结构场景进行视觉推理并完成特定物体的自主作业。报告同时还将介绍基于经验回溯的机器人信赖域自主学习、多机器人自主协作等方法及相关应用。

报告二

报告题目：水下机器人技术进展及应用

报告专家：秦洪德 哈尔滨工程大学教授

报告摘要：水下机器人是人类认识海洋、经略海洋的必要装备，其在科学探测、海洋工程、国防安全和搜索救援等领域应用日渐广泛。本报告介绍了各类水下机器人的发展历史、技术特点和主要应用场景，并以哈尔滨工程大学智能水下机器人技术团队所研制的“星海”系列自主水下机器人为例，分享面向不同需求场景的水下机器人研制思路，重点探讨水域应急救援机器人的前沿技术与应用案例。

报告三

报告题目：面向生物医学的智能显微操作系统

报告专家：高会军 哈尔滨工业大学教授

报告摘要：显微操作是在显微环境下对微纳尺度对象进行精准操作的技术，是工业制造、新兴材料、生物医学等多学科交叉领域中瓶颈突破与产业革新的关键技术。本报告介绍面向生物医学领域的智能显微操作系统，主要从面向模式动物的个体水平显微操作和面向类器官制造的细胞水平显微操作两个角度展开。相比于宏观世界中的控制系统范式，显微操作系统通常具有环境高度复杂、反馈严重受限、被控对象脆弱等特点，这导致相关生物医学实验成功率低、效率低、一致性差，无法满足生命科学和临床医学领域的科研和产业化需求。因此，研制面向生物医学领域的智能显微操作系统及装备，不仅能够解决复杂显微环境下微纳尺度对象的视觉检测和智能控制中的一系列难点问题，在相关生物医学领域建立标准，又能够辅助领域专家可靠高效地开展生命科学实验和临床医学应用，在攻克人类重大疾病、揭示生命本质等方面具有极大的潜力。

报告四

报告题目：对地观测系统中的目标识别：挑战、对策及展望

报告专家：韩军伟 西北工业大学教授

报告摘要：目标检测与识别是空天地海一体化观测系统的一项关键技术，广泛应用在侦察、监视、预警、搜救等军民领域。与自然图像相比，高分辨率遥感图像具有目标方向多变、目标类型及数量繁杂、特定领域样本稀缺、成像视角单一等特点，此外，不同平台、不同光照、天气条件、大气参数等都会对遥感图像获取产生影响。这些综合因素使得高分辨率遥感图像目标检测与识别，与自然图像理解相比，面临着更大的挑战和更多的难点问题。当AI与遥感技术深度融合，将会产生怎样的火花？本报告首先总结分析了对地观测系统中目标检测与识别任务面临的挑战，接下来重点汇报我们团队在旋转不变目标检测、有向目标检测、弱监督目标检测、小样本目标检测、以及目标型号识别等方向取得的研究进展和典型应用，最后展望了未来的研究工作。

报告五

报告题目：面向复杂场景的移动机器人感知技术及设备研发

报告专家：庄严 大连理工大学教授

报告摘要：工作在复杂多样环境中的移动机器人由于要完成不同的任务，因此对作业环境的实时高效感知提出了更高需求。由于工作场景多样化，以及不同移动机器人系统（地面机器人、飞行机器人等）可达空间及运动能力的差异，这就要求为其配备的环境感知设备及信息处理技术能够应对场景非结构化、GNSS受限、作业工况多变等诸多因素的影响。本次报告从多种典型机器人作业需求分析入手，对报告人所带领的大连理工大学智能机器人团队近年来研发的便携式三维环境建模、多传感器硬同步、外旋转全景扫描等感知设备及全向全驱动机器人平台进行展示，并结合相关应用实例对复杂环境建模、大范围建图及长期自主导航等方向取得的研究进展进行介绍与研讨。

报告六

报告题目：面向自动驾驶的视觉全场景深度感知

报告专家：李智勇 湖南大学教授

报告摘要：由于视觉传感器的低成本和可扩展等优点，视觉感知任务已成为自动驾驶热点研究对象。本报告将依次从单视角、全场景到多模态的角度，介绍视角全面和模态丰富的视觉感知研究现状与本团队工作。首先，由于单目相机结构简单、成本低的有点，介绍一种新的单目3D目标检测方法，基于学习的方法实现2D图片检测出目标3D属性。其次，针对当前广受关注的鸟瞰图（BEV）感知技术，介绍一种双流融合框架构建BEV语义地图模型，克服IPM几何扭曲的缺点。再次，针对传统RGB相机传感器目标检测方法难以应对雨、雾、弱光等环境因素影响，而红外传感器稳定性好，却易受温度变化影响的缺陷，介绍本团队构建的对偶注意力增强多模融合感知方法，采用一种长程依赖信息交互融合方法实现二者特征的高效融合与准确表征。最后介绍上述方法的典型应用。

报告七

报告题目：空间非合作目标近距离逼近的多约束相对位姿耦合控制

报告专家：胡庆雷 北京航空航天大学教授

报告摘要：在轨服务是空间碎片清理、在轨装配维修等新一代航天任务的使能技术，发展在轨服务技术具有迫切的现实需求。近距离逼近操作是完成目标在轨捕获的前提，对在轨服务的顺利实施尤为关键。然而，服务对象(如空间碎片、废弃卫星等)大多属于非合作目标，具有机动行为不配合等特点，且通常呈现失控翻滚状态(捕获点、大型组件等随动翻滚)。对这类目标进行近距离逼近操作，要求服务航天器能够快速精确地跟踪上目标捕获点的位姿运动。此外，出于逼近安全、载荷特性以及特定的任务要求考虑，逼近过程还需要遵循各类复杂约束(如接近走廊约束、敏感器视场约束、跟踪性能约束等)。这些都对逼近操作的位姿耦合控制提出了严峻挑战。本报告面向空间非合作目标近距离操作任务，将主要介绍团队近期在航天器相对位姿一体化动力学建模、多约束相对位姿耦合控制以及地面半物理试验验证方面的研究进展，并就逼近操作控制技术当前存在的问题以及未来发展进行讨论。

报告八

报告题目：面向复杂环境的多无人机分布式协同探测

报告专家：田栢苓 天津大学教授

报告摘要：传统无人机往往难以在丛林、楼宇及洞穴等典型导航拒止环境下进行正常作业，然而该环境下无人系统的搜索救援、侦察预警及目标捕捉等研究工作具有重要的军事和民用价值。以提高无人系统对复杂环境协同探测的自主性和安全性为目的，报告将从复杂环境下多无人系统定位的协同性、调度的高效性、轨迹的安全性及控制的鲁棒性角度出发，重点对基于地图匹配的多无人机协同定位技术、基于路图的多无人机协同决策调度技术、基于随机模型预测路径积分的多无人机实时运动规划技术及多变量干扰补偿的飞行控制技术进行介绍，在此基础上对未来研究工作进行展望。

报告九

报告题目：无人系统快速高精度控制

报告专家：宋永端 重庆大学教授

报告摘要：收敛速度和收敛精度是动态系统控制的重要指标。本报告将系统介绍高精度超指数收敛和预设时间收敛控制理论及设计方法，讨论预设时间控制和有限时间控制的联系以及在无人系统中的应用前景。

报告十

报告题目：脑机协同及其应用

报告专家：李小俚 北京师范大学教授
报告摘要：脑-机协同建立了探索复杂系统中的人-机-环匹配优化问题的新视角，是研究寻求复杂系统中的人-机-环匹配问题的基础。通过对脑-机协同中的脑认知功能和行为的研究，不仅能解决脑科学的前沿问题，同时利用大脑的工作机制，结合机器智能构建脑-机相互适应的系统，可以进一步优化系统设计和提升脑-机协同工作的效能。本报告将主要围绕脑-机协同系统的构建及其应用展开。首先，回顾了脑-机协同的发展历程和关键节点，进而梳理了脑-机协同的现代定义给出了一种可能的系统框架。然后，介绍了本研究中心关于脑-机协同主题的研究进展。具体地，我们建立了关于情绪与脑负荷的物理-心理-生理度量指标，开发了可支持情绪与脑负荷诱发和数据采集的实验平台；然后，构建了关于情绪与脑负荷的量化计算模型，支持了面向作业过程的脑负荷与情绪的监测和识别。同时，该工作也进一步发展了情绪与脑负荷的脑认知发展模式。接着，简介了本研究中心的已有先导科研基础及设备平台支撑。主要包括本中心围绕脑-机协同的核心科学技术问题，所开展的脑功能检测成像、物理调控、认知增强的关键技术研究，以及集成智能前沿技术在安全和健康领域的应用。最后，介绍了该主题今后的工作规划，并展望了关于脑-机协同研究的未来发展。

报告十一

报告题目：微创血管介入手术机器人智能感知与技能学习

报告专家：周小虎 中国科学院自动化研究所研究员

报告摘要：血管入手术是治疗心脑血管疾病的有效手段，相比于传统的开胸手术，其具有创伤小、恢复快的优势。微创血管介入手术机器人进一步促进了此类手术的实际应用，但目前该类手术机器人的自主程度还较低，导致机器人对医生的智能辅助还较为局限。本报告面向机器人智能辅助血管介入手术，将从分析制约血管介入手术机器人智能化水平提升的诸多因素入手，着重讲述智能影像分析与导航、触觉感知与反馈、专家操作技能建模与学习三个方面的相关研究进展。

报告十二

报告题目：水下机器人深海自主搜索技术与系统研发

报告专家：朱大奇 上海理工大学教授

报告摘要：针对深海水下环境的目标搜索控制问题，介绍智能水下机器人深海目标自主搜索关键技术，包括水下环境地图构建，水下搜索路径规划与路径跟踪控制技术。最后介绍水下搜救系统研发与应用，水下机器人深海搜救未来发展与应用需求。

报告十三

报告题目：Adan: Adaptive Nesterov Momentum Algorithm for Faster Optimizing Deep Models

报告专家：林宙辰 北京大学教授

报告摘要：Different kinds of deep networks typically need different optimizers, which have to be chosen after multiple trials, making the training process inefficient. To relieve this issue and consistently improve the model training speed across deep networks, we propose the ADAptive Nesterov momentum algorithm (Adan). Adan first reformulates the vanilla Nesterov acceleration to develop a new Nesterov momentum estimation (NME) method, then adopts NME to estimate the first- and second-order moments of the gradient for convergence acceleration. Besides, we prove that Adan finds an ϵ-approximate first-order stationary point within O(ϵ−3.5) stochastic gradient complexity on the non-convex stochastic problems, matching the best-known lower bound. Extensive experimental results show that Adan consistently surpasses the corresponding SoTA optimizers on vision, language, and RL tasks and sets new SoTAs for many popular networks, e.g. ResNet, ConvNext, ViT, Swin, MAE, DETR, GPT-2, Transformer-XL. More surprisingly, Adan can use half of the epochs of SoTA optimizers to achieve higher or comparable performance on ViT, GPT-2, MAE, etc, and also shows great tolerance to a large range of minibatch size, e.g. from 1k to 32k. Code is released at https://github.com/sail-sg/Adan.

报告十四

报告题目：单兵智能机器人-从机器智能走向人机混合智能

报告专家：卢惠民 国防科技大学教授

报告摘要：随着智能机器人应用场景的不断拓展，机器人与目标对象及所在环境的交互需求与复杂度日益提升。面对复杂灵巧作业任务场景，机器人全自主作业在短期内是难以实现的，传统的机器人操控也面临很多挑战。一种高效且可靠的智能人机协同机制应当是人类与机器人共同参与最终的控制或决策，实现人类智能和机器智能的融合，推动特种机器人等无人装备朝“多功能、灵活灵巧、人机混合智能作业”方向发展。报告重点梳理机器人人机混合智能要解决的关键科学问题和技术挑战，汇报国防科技大学智能科学学院特种机器人系统与技术团队在复杂环境机器人智能感知与自主控制、人机混合决策、人机混合智能操控等方面的思考探索和最新进展，以及研究成果在若干典型场景的示范应用。

报告十五

报告题目：强化学习智能优化控制与决策

报告专家：罗彪 中南大学教授

报告摘要：近年来，新一代人工智能技术的兴起与快速发展，为复杂系统智能优化控制与决策来了新的机遇与挑战。强化学习作为一类重要的人工智能方法，能在复杂系统无法建模的情况下进行智能决策与控制，得到了广泛的应用与研究。该报告主要分享深度强化学习在优化控制与决策、无地图机器人自主导航、多智能体协同与博弈、平台建设等方面的最新研究成果。

报告十六

报告题目：多媒体内容生成与伪造鉴别技术

报告专家：陶建华 清华大学自动化系教授

报告摘要：随着AIGC技术的发展，人们可享受到高质量和定制化的音视频服务，正在通信、教育、金融、社交、娱乐等领域发挥重要作用，报告将介绍并展示近几年在迁移学习、生成式网络模型、大模型等帮助下的多媒体生成和面向特定人物的音视频模仿技术最新成果。与此同时，逼真的人物音视频模仿能力，在造福人类的同时，也不可避免带了安全风险，技术的恶意利用与传播会对国家和社会造成严重危害，已受到世界各国政府的高度重视，报告还将系统性的介绍伪造音视频鉴别技术，分别在伪造多媒体鉴别方法、伪造溯源分析方法、面向复杂场景的多媒体生成与鉴别对抗博弈机制等方面进行深入分析和阐述。

报告十七

报告题目：机器人骨骼系统

报告专家：李秦川 浙江理工大学教授

报告摘要：近年来，机器人在智能制造和仿生领域被广泛应用，取得了重大进展。机器人骨骼是决定机器人功能和性能的重要基因，从根本上决定机器人的三个方面，即输出运动、负载能力、运动/力传递能力。机器人骨骼可以抽象为机构拓扑。本报告聚焦于机器人智能制造装备和仿生机器人中的机构拓扑，包括串联、并联和混联三种类型，对机构拓扑如何决定机器人功能和性能进行了系统分析和讨论。

报告十八

报告题目：机器人智能精密操作及其在航空航天制造业中应用

报告专家：徐静 清华大学长聘副教授

报告摘要：目前机器人已广泛应用于汽车等制造行业，然而在航空航天等高端制造业中，制造对象存在形状复杂、材料多、尺寸大、质量重、刚度低、配合多、精度高，容错低等特点，现有的机器人存在“看不清”、“控不准”、“学不精”等问题。为此，首先，针对复杂几何特性和光学特性物体的高精度三维检测难题，提出了基于优化与学习的三维测量方法，实现了强扰动工况下的鲁棒测量；其次，针对移动式机器人位置和姿态精准控制难题，提出了基于仿真现实迁移的定位方法及条纹投影的视觉伺服控制方法，实现了大尺度空间中的精确定位；然后，针对非完整信息空间中多参数调控的难题，提出了模型映射和技能学习相融合的方法，实现了欠观测条件下的自主决策。上述方法已成功应用于新型飞机装配过程中制孔、铆接和对接。

报告十九

报告题目：从信息到智能: ChatGPT带来的思考

报告专家：于非 人工智能与数字经济广东省实验室(深圳)执行主任

报告摘要：随着信息技术和人工智能的飞速发展，我们正经历着一个从信息到智能的转变时期。大型语言模型如ChatGPT等已经在众多领域展现出强大的潜力，有人预测通用人工智能的到来，从信息到智能的转型已经成为了推动科技进步和社会发展的核心动力。本报告将探讨从信息到智能的转化过程，以ChatGPT等大语言模型为例，剖析其背后的技术原理和发展历程。最后，报告将展望从信息到智能转变的未来趋势和挑战。

报告二十

报告题目：智能机器人喷涂关键技术及应用

报告专家：訾斌 合肥工业大学教授

报告摘要：喷涂是提升高端装备性能和寿命的关键制造工艺之一，而喷涂机器人是一种现代化智能装备，能够提高复杂环境的高性能作业能力，推动行业数字化转型与智能化升级。智能机器人喷涂系统的核心是由机构学、材料学、力学、计算机、多元信息感知等多学科技术交叉综合而构成的复杂机器人系统，其发展与新材料、新机构、新方法和新工艺的应用密不可分，在交通运载、航空航天、国防安全、特种车辆等领域中具有重要的学术价值和工程应用前景。报告主要介绍智能机器人喷涂作业的工程背景、发展意义、研究进展、关键科学与技术问题、趋势与挑战。最后，围绕世界科技前沿、经济主战场、国家重大需求和军民融合应用，分析智能喷涂机器人基础理论、关键技术与示范应用等方面研究热点与发展趋势。

报告二十一

报告题目：基于视触觉感知的机器人灵巧操作

报告专家：王硕 中国科学院自动化研究所研究员

报告摘要：机器人的灵巧操作研究是机器人领域研究的热点问题，而触觉信息在机器人灵巧操作作业过程中可以提供关键的感知信息。报告主要介绍Gelstereo系列视触觉传感器的工作机理传感器设计、标定和感知信息处理方法。将触觉传感器集成在机器人夹指指尖，基于深度学习、数据融合等算法，实现了机器人对目标的在掌位姿、表面纹理、滑动状态、三维力等关键信息估计；基于多模态信息感知的机器人灵巧操作控制框架完成了多种机器人灵巧操作任务。

报告二十二

报告题目：厚尾非高斯噪声干扰下鲁棒状态估计理论与应用

报告专家：黄玉龙 哈尔滨工程大学教授

报告摘要：状态估计是自动控制、统计信号处理与信息融合领域的重要研究分支。在导航与定位应用中，运载体机动和环境干扰会诱导厚尾非高斯噪声，导致传统卡尔曼滤波精度大幅下降，降低导航与定位精度和可靠性。报告主要介绍厚尾非高斯噪声干扰下鲁棒状态估计理论的最新进展及其在组合导航、视觉惯性导航与协同导航中的应用。

▍论坛组织
主办单位：
湖南省人民政府学位委员会湖南省教育厅
承办单位：
湖南大学机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心  

湖南大学电气与信息工程学院  

湖南大学机器人学院  拉斯维加斯手机娱乐网站

论坛主席：
王耀南 湖南大学

孙  炜  湖南大学    

张小刚 湖南大学
组织主席：
刘    敏 湖南大学

缪志强 湖南大学           

张    辉 湖南大学

梁桥康  湖南大学
组织委员：
王   石 湖南大学

钟   杭 湖南大学  

冯   运 湖南大学  

莫   洋 湖南大学

江一鸣 湖南大学

谭浩然 湖南大学