-上海市白玉兰人才计划浦江项目:复杂环境下无人船对抗与博弈,30W,主持(2023-2025)
-欧盟“地平线欧洲”项目: Sustainable and Resilient EU Rail System,18.7W欧元,主持(2023-2025)
-国家自然科学基金:海陆空无人系统的故障诊断与容错控制研究,100W,主持(2024-2027)
-上海交通大学回国人员科研启动经费项目,100W,主持(2023-2026)
-能源化工过程智能制造教育部重点实验室开放课题,主持(2023-2024)
-国家自然科学基金:高速列车信息控制系统微小和复合故障的实时诊断理论与预测方法,310W
-加拿大自然科学基金探索项目:Robust Process Identification with Dynamic Feature Analysis
-火电与储能调度控制技术研究,15W,主持(2023-2024)
-国家自然科学基金:可解释性的数据驱动高速列车牵引系统故障诊断研究,30W,主持(2024-2026)
指导教师现为上海交通大学长聘教轨副教授、博士生导师,国家级高层次青年人才,欧盟玛丽居里学者,上海市浦江学者,全球前2%顶尖科学家(2023年入选),主持国家自然科学基金、上海市科委等多项科研项目。主要研究方向为数据驱动技术、人工智能、量子计算、分布式系统等及其在海陆空系统、无人系统等的智能协同应用。
1. 提供理论与实践相结合的实践项目,使学生尽早参与科研训练;
2. 全程提供学术研究指导,培养和提高学生科研创新能力;
3. 指导学术写作,培养学生SCI论文写作能力;
4. 可提供项目执行期间相关必要的实验场所和实验设备;
5. 可以利用的实验场所有:校内指定试验基地;
6. 报销书籍资料等费用,为学生未来发展提供助力。
选题信息:
设计基于多模态感知的猕猴桃采摘机器人对现代农业具有重要意义。猕猴桃生长环境复杂多变,传统的人工采摘方式效率低下且成本高昂。本课题拟设计一种能够准确感知和识别猕猴桃位置及成熟度的机器人,可大幅提高采摘效率并降低成本。基于多模态感知的机器人能够通过视觉、触觉、声音等多种感知方式获取丰富的环境信息,提高对复杂环境的适应能力和采摘准确度。
关键内容包括:一,多传感器系统的设计,包括摄像头、激光雷达、触觉传感器等,用于获取不同感知模态的信息;二,数据融合与处理算法,通过对不同感知模态数据的融合和处理,实现对猕猴桃位置、成熟度等信息的准确识别和判断;三,机器人运动控制系统的设计,根据感知到的猕猴桃位置和成熟度信息,实现机器人的自主导航和采摘操作;四是人机交互界面设计,为用户提供直观、友好的界面,实现对机器人的监控和控制。最终打造一款高效、智能的猕猴桃采摘机器人,提升农业生产效率和质量。
研究目标:
(1) 设计多模态感知与融合算法
(2) 搭建猕猴桃采摘机器人