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变参递归神经网络及其在机器人中的应用
时间:2018-08-24 16:21    点击:   所属单位:人工智能学院
讲座名称 变参递归神经网络及其在机器人中的应用
讲座时间 2018-08-27 11:10:00
讲座地点 主楼III-401
讲座人 张智军 副教授
讲座人介绍 张智军(Zhijun Zhang) ,博士,副教授,华南理工大学高层次引进人才,广东省杰青,广东省科技创新拔尖人才。在此之前,张智军在南洋理工大学从事Research Fellow的工作。其主要兴趣为冗余度机器人,社会机器人,神经网络,虚拟现实和人机交互。
张智军长期从事神经网络设计和冗余度机器人的运动规划工作。主要原创性成果有:(1)在递归神经网络领域提出了指数型和幂函数型变参递归神经网络,并利用变参神经动力学方法推导新型优化指标和高效而鲁棒的二次型规划求解器;(2)在冗余度机器人解析方面提出了基于约束二次型规划的加速度层重复运动规划的策略,并证明了加速度层与速度层重复运动规划方案的等效性定理;(3)在多臂机器人协作运动规划方面,提出多臂机器人协调控制的二次运动规划策略;(4)在研究开发自主类人机器人方面,提出了双臂实时协调运动规划方案,头手协作自然行为生成方案,人类周期性运动规划方案,和多模注意力捕获方案。
张智军在重要国际期刊和会议发表/接受论文60余篇,SCI期刊论文35篇,其中第一作者或通讯作者SCI论文18篇,第一作者/通讯作者发表/接受IEEE Trans长文16篇,EI论文15篇,英文著作2部/章,拥有授权国家发明专利4项,实用新型专利4项,受理发明专利30余项,获得国际会议最佳论文奖1项,中国控制会议(CCC)最佳墙报奖提名。主持国家青年基金1项;广东省杰青项目1项;广州市科技计划项目1项;参与国际项目一项;横向项目1项;主持项目超过百万;参与科研项目经费超过1亿人民币
讲座内容 自然界万事万物随着时间变化是永恒的,而静止只是相对的。受启发于自然界这一基本规律,基于神经动力学方法,张智军博士设计并提出了变参递归神经网络。推导出了变参递归神经网络的多种形式,并从理论上证明了该网络在求解时变问题及机器人运动规划问题时具有超指数收敛的性质。在解决含噪声问题时,这种模型更可以有效的抑制噪声,比同类方法具有明显的优势。这种方法可以应用于机器人运动规划及飞行控制器设计及众多方面。
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