直播预告 | 11月15日：中欧联合实验室系列学术讲座

CASIA

解锁更多智能之美

「LIAMA系列学术讲座」由中欧信息自动化与应用数学联合实验室（LIAMA）发起，中国科学院自动化研究所与LIAMA联合主办，旨在为模式识别领域的中外专家学者们提供一个自由交流的舞台。LIAMA系列讲座将定期邀请国内外相关领域专家加盟，分享最前沿的学术进展，启迪思维、平等交流，为中欧双边科研合作提供更加稳定、开放的平台。

本期讲座信息

讲座日期

2021年11月15日

报告日程

15：00-16：00

报告人：蒋树强  中国科学院计算技术研究所

Action Prediction and Navigation in Dynamic Environment

16：00-17：00

报告人：王硕  中国科学院自动化研究所

Underwater Biomimetic Vehicle–Manipulator System and its Autonomous Operations

主持人

严冬明研究员

观看方式

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报告简介

1 Action Prediction and Navigation in Dynamic Environment

报告摘要

Visual environment contains rich information. How to represent, analyze, understand and apply visual information remains challenging for researchers. Particularly in real-world environments, there are many problems worth studying in-depth, such as how to adapt to the dynamic environment changes, how to predict the future actions from the past actions, how to automatically navigate in complex scenes. This talk will first discuss techniques on visual analysis and understanding in dynamic environment. Then we will introduce several new research progresses include the first-person action anticipation with intuition and causal inference, and visual navigation which uses hierarchical scene modeling etc.

报告人简介

蒋树强，中科院计算所研究员，博士生导师，国家杰出青年科学基金获得者，中科院智能信息处理重点实验室副主任，国际期刊ACM ToMM编委，任CCF多媒体专委会秘书长、CCF专委工委委员，研究方向为图像/视频等多媒体信息的分析、理解与检索技术，主持承担科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目、国家自然科学基金等项目20余项，共在IEEE/ACM汇刊和CCF-A类会议上发表论文60余篇，获授权专利15项，先后获中国计算机学会科学技术奖、中国图象图形学会自然科学二等奖、吴文俊人工智能自然科学一等奖和北京市科技进步二等奖。

2   Underwater Biomimetic Vehicle–Manipulator System and its Autonomous Operations

报告摘要

Underwater vehicle-manipulator systems are widely used in the field of civil and military applications. An underwater vehicle-manipulator system propelled by undulatory fins is introduced. The theoretical and technical foundations for design and control of such a novel underwater biomimetic vehicle-manipulator system (UBVMS) are focused on to meet the requirements of new generation of underwater robots with low noise, environmental friendliness, high motion stability, and high anti-disturbance performance. The methods on system design, 3-dimentional motion control, depth control, course control, path planning and path-following control are presented for the UBVMS. The control schemes for autonomous operations such as approaching, grasping are proposed, and the pool experimental results are given. Finally the marine product grasping experiments of the UBVMS in Underwater Robot Pocking Contest by NSFC are introduced.

报告人简介

王硕，中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室研究员，博导，智能机器人系统研究部负责人；中国科学院大学人工智能技术学院首席教授；科技创新2030“新一代人工智能”重大项目首席科学家；国家重点研发计划“智能机器人”重点专项总体组专家；国际标准化组织ISO/TC 299专家；中国机电一体化技术应用协会常务理事；中国自动化学会机器人专业委员会、中国人工智能学会智能机器人专业委员会常务委员、中国宇航学会机器人专业委员会委员。主要从事水下仿生机器人、智能机器人控制、机器人学习、多机器人系统研究。主持科技创新2030重大项目、国家安全重大基础研究项目专题、自然科学基金联合基金重点和面上项目、国家863计划项目、支撑计划项目、国际合作项目等多项。获得国家自然科学二等奖1项，北京市科学技术奖一等奖1项，省部级二等奖4项；合著图书4本，发表SCI/EI学术论文100余篇，获授权国家发明专利20余项，软件著作权登记10余项；主持制定机器人国家标准2项。

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