人工智能机械论文-香港中文大学机器人学与仿生学国际大会公布2018年论文录用情况

近日，机器人学与仿生学国际大会IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (IEEE ROBIO)公布了2018年论文录用情况，香港中文大学（深圳）理工学院机器人与人工智能实验室有多篇论文被接收，其中6篇的第一作者、1篇的共同第一作者是理工学院本科生。论文包括：

· Energy Optimization of Automatic Hybird Sailboat

Ziran Zhang (EIE Year4), Zixuan Yao (EIE Year4), Qinbo Sun and Huihuan Qian

· Vibration-based Anemometer Design for Mini Autonomous Sailboat

Chen Yu (EIE Year4), Yangming Zai (EIE Year4), Guoyin Lao (CSE Year3), Xuening Zhang (EIE Year3), Kaiwen Xue and Huihuan Qian

· Learning and Generation of Personal Handwriting Style Chinese Font

Yutian Lei (CSE Year4), Liguang Zhou, Tianjiao Pan, Huihuan Qian, and Zhenglong Sun

· Lidar-IMU Fusion for 2.5D mapping

Yutong Xie (EIE Year4), Hao Chen, Wanzhi Zhang (EIE Year4), Shuaijun Li and Huihuan Qian

· Trajectory Tracking for Leader-follower Vehicle System with Velocity Constraints

Senyi Liu, Yutong Xie (EIE Year4，共同第一作者), Lianxin Zhang, Xiangyu Lei (EIE Year4), Xiao Yu, Zhenglong Sun and Huihuan Qian

·A Music Generation Model for Robotic Composers

Fan Mo (CSE Year4), Xingchao Wang, Shuaijun Li and Huihuan Qian

· Posture Correction of Quadruped Robot for Adaptive Slope Climbing

Chenxiao Yu (EIE Year3), Liguang Zhou, Huihuan Qian and Yangsheng Xu

大会介绍

IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (IEEE ROBIO) 迄今为止已成功举办了14年, 是机器人领域亚太地区知名的国际会议。2018年的机器人学与仿生学国际大会将于12月在马来西亚召开，主题是机器人学，仿生学和人工智能融合。

成果速递

在钱辉环助理教授的指导下，我院15级电子信息工程专业张自然完成了《混合动力帆船的能源优化》。论文研究发现混合动力帆船可以解决ASV(Autonomous Surface Vehicles)过度依赖于储存能源的问题。它主要依靠风能驱动，辅助通过推进器驱动。混合动力帆船的能源需要优化以达到海洋自动巡航任务的要求。基于调整帆、舵和逆风航行朝向角度的设置，文章主要探寻了一种自动巡航的最佳路径去降低能耗。文章证实了逆风航行朝向角度对自动巡航能量消耗有影响，并且通过优化此参数降低了至多23.7%的耗能。另外，实验得出的能量-时间曲线可用于长时间航行能量消耗的预测。此前，张自然同学的另一篇论文获得了2018智能控制与自动化世界大会（WCICA 2018）最佳论文奖Finalist。

15级电子信息工程专业陈宇完成的《基于振动原理的迷你无人船风速计设计》关注的是远洋无人船中非常重要的一环：风速的观测。目前常见的风速计多基于热线，声学以及风杯原理，这些风速计体积通常较大。这篇论文提出了一种基于振动原理适用于无人船的新风速计设计。非刚体暴露于风场中会发生有规律的振动，将姿态传感器附着于非刚体的一端采集相关物理数据。这些数据可以反映出风速。本文以此为模型设计了低成本的实验样品并对其进行了测试实验。

由孙正隆研究助理教授指导、15级计算机科学与技术专业雷雨田完成的《汉字个人手写字体学习与生成》提出了一个基于小样本汉字集的改进的网络架构来学习并生成个人手写字体。该网络分为三个子网络：1）分类网络：辨别目标字体的大致风格并为后端网络学习提供前置信息；2）生成网络：迁移并生成目标字体；3）鉴别网络：区分生成的“假”目标字体以及真实的目标字体。这一实验首次提出了一个前置的分类网络来减少所需要的训练样本集的大小，同时提高了训练效率及生成有效性；而该模型在标准字体以及手写字体的生成上均达到了令人满意的效果，相对于之前其他的相关工作，该模型能有效的减少训练集的大小至十分之一；此外，数据库收集了43种手写字体用以开展进一步的研究工作。

15级电子信息工程专业谢语桐同学的科研论文《激光雷达与惯性测量单位融合的2.5D地图》聚焦自动驾驶领域。在这一领域里，人们对基于激光雷达和视觉的建图定位方法做过大量深入的研究，并结合多种传感器的优点，进行了传感器融合的研究工作。但是大多数工作都专注于2D地图的构建上，对于复杂环境来说，二维地图有一定的局限性。谢语桐提出了一种基于激光雷达与惯性测量单元（IMU）融合的2.5D地图生成算法。该算法将IMU获取到的物体姿态信息与激光雷达的点云信息进行融合建图，容易在真实世界中的移动车辆上实现，并具有快速、鲁棒的性能。同时，仿真实验和以及真实场景中的实验，验证算法的功能和有效性。

由博士生王星超指导、15级计算机科学与技术专业莫凡完成的论文《机器人作曲家的音乐生成模型》介绍了一个基于模拟退火算法和遗传算法的自动作曲模型。这一模型首先用模拟退火算法生成不同和弦下的大量乐曲小节，并将它们视为遗传算法中的“基因”，用遗传算法来选出这些小节的一个恰当的组合。只要能提供一个自定义的评估函数人工智能机械论文，这个模型就能高效地产出大量好听的双音轨乐曲。因此人工智能机械论文，它可以用来为电子游戏生产大量背景音乐，或者用来为作曲家提供灵感。此外，论文也详细说明了如何将乐理方面的先验知识转化成对乐曲的评估函数，并提供一个样例作为参考。

博士生周立广指导的、16级电子信息工程专业的俞晨笑完成的《四足机器人自适应爬坡的姿态校正器》则聚焦于四足机器人的姿态校正方法和运动能力。保持平衡和稳定的能力是对四足机器人运动的一个主要要求。在非结构化环境中行走时，为了保持稳定性，机器人不仅需要调整步态，还需要根据环境反馈调整姿态。相较于没有姿态控制的情况，四足机器人能够在姿态校正下行走更稳定并拥有更强的运动能力。一系列实验结果验证了该方法的有效性。

导师介绍

钱辉环教授

现为香港中文大学（深圳）理工学院助理教授。

在2004年在中国科技大学获得工学学士后，他于同年加入香港中文大学自动化与计算机辅助工程学学系，担任助理研究员。2010年获得自动化与计算机辅助工程学哲学博士学位。此后在机械与自动化工程学系，历任副研究员、研究助理教授。钱教授发表了2部专著、1部编著、50余篇国际期刊以及国际会议论文，并取得6项已获授权的专利。他主持了2项香港政府资助的项目，并作为核心成员参与完成了10项在香港和内地的项目。由于其在全方位汽车转向界面方面的工作，钱教授和他的科研团队获得IEEE/ASME 机电一体化学报的2011年度最佳论文奖。他的研究方向包括机器人、人机交互与能源。

孙正隆教授

现为香港中文大学（深圳）理工学院研究助理教授。

孙正隆教授于2005年与2007年从新加坡南洋理工大学分别获得生物医学工程学士学位和机电一体化系统与设计硕士学位。2008年，他在美国约翰霍普金斯大学担任访问学者，此后，他继续在南洋理工大学攻读博士学位并于2013年毕业。自2013年起，他在新加坡科技与设计大学SUTD-MIT国际设计中心进行博士后研究。他的主要研究领域包括医疗设备研发、系统建模、力传感与控制以及人机交互等。

排版：朱懿珺（2016级理工学院）

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