王建坤

助理教授

wangjk@sustech.edu.cn

王建坤,南方科技大学电子与电气工程系助理教授,博士生导师,IEEE Senior Member,深圳市海外高层次人才。

目前,主持国家自然科学基金青年基金、中国科协青年人才托举工程、深圳市优秀科技创新人才培养项目、深圳市稳定支持面上项目,参与科技部重点研发计划、香港创新科技署创新科技项目等省部级项目。研究领域包括机器人运动与路径规划、人机交互、人工智能、机器人系统集成与应用示范,在IEEE TASE、IEEE TIV、IEEE RAL等国际期刊上发表论文30余篇,在IEEE ICRA、IEEE/RSJ IROS等领域旗舰会议上发表论文20余篇,2篇论文入选ESI高被引论文;申请专利20余项;获得2022 IET Cyber-Systems and Robotics Premium Award。担任IEEE Trans. on Automation Science and Engineering副主编、IEEE Trans. on Intelligent Vehicles副主编、IEEE Robotics and Automation Letters副主编、International Journal of Robotics and Automation副主编、中国科技期刊卓越行动计划Biomimetic Intelligence and Robotics副主编、IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica青年编委、IEEE ICRA、IEEE ROBIO等国际会议高级委员会成员。

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01 机场行李车
自主收集排布机器人系统

机场行李车自主收集排布机器人系统具有高度集成化、智能化、运行稳定等特点。在机场等人群稠密环境中运行表现优越,能够广泛地节省机场行李车收集工作所需的人力,具有广大的市场前景。该系统能够实时检测行李车的分布,自动收集散落的行李车,并将行李车批量转移至指定区域。该系统能够显著降低参与此项工作的人数,提高行李车收集的效率,降低机场等管理部门的运营费用。该项工作被广东卫视、深圳卫视等多家媒体报道。

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02 人工智能驱动的 机器人运动规划

在机器人实际应用中,快速找到可行路径是至关重要的。本课题使用卷积神经网络(CNN)对环境和机器人参数进行建模。通过卷积与反卷积,在给定环境地图中生成一个可行域。通过将生成的可行域和路径真实值进行比较,用误差来训练该网络。最终,训练后的网络可以实现对不同场景的识别,从而生成可行域,来引导路径规划算法快速找到路径。本课题的研究引领了人工智能驱动的机器人运动规划技术的发展,相关论文获评2021 ESI高被引论文。



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