活动主题：机器人控制，学习，感知和遥操作
活动类型：学术交流
举办单位：智能系统与人形机器人国际研究中心
活动时间：2025-06-13 16:30—17:30
活动地点：线上会议
面向群体：全院师生
主讲嘉宾：
杨辰光教授现任英国利物浦大学计算机科学系机器人学讲席教授，领衔机器人及自主系统研究团队。他是欧洲科学与艺术院院士，同时，他还获得国际电气与电子工程师协会（IEEE）、英国工程技术学会（IET）、英国机械工程师学会（IMechE）、亚太人工智能学会（AAIA）及英国计算机学会（BCS）等国际权威学术机构会士称号。杨教授现任IEEE柔性制造协同自动化技术委员会（CAFM）联席主席，并担任多本顶级学术期刊主编职务：包括《Robot Learning》创刊主编、《IEEE系统、人与控制论汇刊：系统》高级编辑，同时兼任《Frontiers in Robotics and AI》期刊机器人计算智能领域首席主编。其学术组织工作成就显著，曾担任全英中国自动化与计算学会（CACSUK）主席，并以大会主席身份成功筹办第25届IEEE工业技术国际会议（ICIT）和第27届自动化与计算国际会议（ICAC）。其科研成果屡获国际殊荣，作为第一作者先后获得2012年IEEE机器人学汇刊最佳论文奖及2022年IEEE神经网络与学习系统汇刊杰出论文奖两大国际顶级期刊奖项。
内容摘要：
示教学习作为模仿学习的重要范式，通过人类示范信息实现机器人任务技能的习得与泛化，推动人工智能与机器人技术的有机融合。针对传统示教学习方法普遍忽视示教力信号信息、依赖人工配置阻抗参数的局限性，我们基于神经科学揭示的人类运动控制神经机制，创新性地构建了仿生阻抗与力控制器体系，赋予机器人柔性化操作的类人化顺应性控制能力。该模型通过技能表征的降维处理同时实现了在线优化能力和系统参数扰动鲁棒性的双重提升。为增强机器人感知能力以优化技能学习性能，研制出兼具接触力感知、表面纹理辨识与形态识别功能的仿生视觉触觉传感器，其仿生结构通过材料创新实现了接近人类手指的柔软度与耐磨特性，有效提升了复杂场景下的操控适应性。相关控制与学习技术的创新成果在机器人遥操作及人机协作领域展现出显著优势，其中基于共享控制框架的半自主方法成功实现了操作者意图与机器人自主性的动态适配，在维持系统操作友好性的同时显著提升了任务执行效能。
联系人：智能系统与人形机器人国际研究中心，卢俊言
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