南开大学机器人与信息自动化研究所    天津市智能机器人技术重点实验室

先进机器人与人工智能优秀青年学者论坛

2025年先进机器人与人工智能系列学术讲座（第299-302期）

Seminar Series：Advanced Robotics & Artificial Intelligence

会议日程

报告1

7月23日9:10–9:45

人工智能学院102会议室（北楼）

集群无人系统协同故障诊断、决策与容错控制技术

冒泽慧 教授 南京航空航天大学

摘要：集群无人系统是典型的集感知、通信、计算、控制、优化等技术一体的分布式网络化多智能体系统，随着集群系统的规模增大、任务执行时间增长以及现场环境多变，遭受外部攻击与干扰、诱骗导致故障的概率也随之上升。由于群体中的信息交互与传递，故障会波及邻居甚至整个集群系统，影响群体效能，造成不可估量的损失。本报告研究了基于故障传播特性的估计方法，剩余健康无人个体在任务信息未知且存在通信距离与通信时延约束情况下的任务搜索与分配问题，以及在集群性能约束、自身机械特性约束以及复杂外部环境约束下的容错控制方案。

报告人简介：

冒泽慧，南京航空航天大学自动化学院教授，博士研究生导师，从事故障诊断和容错控制及其在运载、装备系统中的应用研究，主持国家自然科学基金优秀青年项目、重点项目、面上项目，科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目课题，国家国防科技工业局稳定支持项目等15余项。参与获得国家自然科学二等奖1项、省部级一等奖3项，获中国航空学会李明青年英才奖、中国自动化学会青年科技奖等奖励；发表论文80余篇，授权发明专利30余项。担任国际学术期刊IEEE Transactions on Industrial Informatics、IEEE Transactions on Cybernetics、Neurocomputing等国际期刊编委；中国自动化学会技术过程的故障诊断与安全性专业委员会副秘书长、中国自动化学会控制理论专业委员会委员、江苏省自动化学会第十届理事会理事等。

报告2

7月23日9:45–10:20

人工智能学院102会议室（北楼）

单兵智能机器人：从机器智能走向人机混合智能

肖军浩 教授 国防科技大学

摘要：机器人、人工智能、脑机接口、人机交互等领域关键技术的突破与发展，为构建人-机器人混合智能系统建立了理论和方法基础。近年来，人-机器人混合智能得到了广泛关注，报告将重点介绍研究小组基于多模态人机交互构建人机混合智能系统的设计与实现，包括复杂环境建模与定位、三维运动规划与控制、多模态人机交互，以及已经开展的典型人机混合智能系统构建与应用研究。

报告人简介：

肖军浩，国防科技大学智能科学学院教授、博士生导师，中国自动化学会竞赛工作委员会副秘书长、湖南省自动化学会理事。入选湖南省科技创新领军人才（2023）和军队青年科技英才（2022）。近5年主持国家重点研发计划青年科学家项目、军委科技委1XX重大专项某领域项目、军委科技委基础加强重点项目课题等项目10余项,在机器人领域国内外重要期刊和旗舰会议发表论文70余篇，出版专著1部、译著3部，获国家发明专利授权15项。获国家教学成果二等奖1项、湖南省教学成果一等奖2项、军队教学成果一等奖1项、中国自动化学会教学成果特等奖和一等奖各1项。

报告3

7月23日10:20–10:55

人工智能学院102会议室（北楼）

水下智能仿生机器人系统

吴正兴 研究员 中国科学院自动化所

摘要：海洋生物经过漫长的自然进化，逐渐形成了适应复杂水下环境的形态结构、运动方式和行为机制，展现出优异的生物复杂性、多样性和环境适应性，为人类发明创造提供了灵感源泉。水下仿生机器人以鱼类、鲸豚类等为研究对象，旨在揭示其高度特化的环境感知与波动运动的奥秘，为新型水下智能机器人系统的开发及应用，提供理论基础和技术支撑。本报告将重点介绍团队近年来在仿生机器鱼方面取得的研究进展，包括以鱼类、海豚等生物为仿生原型，所开展的运动机理分析、仿生系统设计、智能运动控制等内容，最后分析和展望未来的研究方向和发展前景。

报告人简介：

吴正兴，研究员，博导，国家优青、北京市杰青，入选北京市科技新星、中科院技术支撑人才及青促会优秀会员等。主要研究方向为水下仿生机器人、水下环境感知与建模。作为项目负责人主持国家自然科学基金、科技部重点研发计划课题等10余项；已发表SCI期刊论文80余篇，包括IEEE汇刊50余篇，出版专著2部，8次获得IEEE ROBIO等国际会议最佳论文奖；已获授权国家发明专利40余项，授权美国PCT发明专利6项。部分成果获得中国自动化学会技术发明一等奖和自然科学一等奖。

报告4

7月23日10:55–11:30

人工智能学院102会议室（北楼）

形态智能机器人系统：从张拉整体到集群行为生成

杨庆凯 教授 北京理工大学

摘要： 本报告聚焦于形态智能机器人系统，系统梳理具身智能与形态智能的概念演化与范式转变，阐明形态在机器人系统中所承载的“控制”功能。报告以张拉整体机器人与集群机器人为核心研究对象，首先介绍了面向环境交互与结构变化的张拉结构建模与控制策略，包括单步与连续滚动、折叠形态控制，以及面向跨域任务的规划方法；随后，扩展至多机器人集群的自组织形态生成与行为演化控制机制，强调具身交互在群体智能中的作用。报告旨在探讨如何通过形态的设计与智能性，降低控制系统的自由度与计算复杂性，进而推动复杂机器人系统向更高层次的自适应与协同演化发展。

报告人简介：

杨庆凯，教授，博士生导师，国家级青年人才。于2018年获得荷兰格罗宁根大学与北京理工大学双博士学位，主要从事多机器人协同运动控制、形态智能机器人设计与控制等方面的研究工作。发表IEEE TAC、TMECH、TASE、RAL, Automatica等领域内顶级SCI期刊论文50余篇，授权发明专利20余项，出版专著2部。曾获中国指控学会优秀博士学位论文，入选“青年人才托举工程”，获批国家重点研发计划青年科学家项目，获教育部自然科学一等奖、自动化学会自然科学一等奖、指控学会科技进步二等奖。主持国家自然科学基金面上项目，国防预研项目等近10项国家级项目。现任中国自动化学会控制理论专业委员会（TCCT）委员，中国指挥控制学会无人系统专业委员会常务委员，担任期刊《信息与控制》青年编委副主任委员，《Robot Learning》青年编委，《Biomimetic Intelligence and Robotics》青年编委等。