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[讲座]美国斯蒂文斯理工学院Brendan Englot博士来校讲座通知
2014-12-16 11:49 国际合作处 航天学院、航天飞行动力学技术国家级重点实验室  审核人:   (点击: )

报告题目:复杂环境下机器人的鲁棒自主性(Robust Autonomy in Complex Environments)

报 告 人:Dr. Brendan Englot (Stevens Institute of Technology)

讲座时间:2014年12月18日9:00~11:00

讲座地点:正禾宾馆西楼四层会议室

邀 请 人:袁建平

主 持 人:罗建军

承办单位:航天学院、航天飞行动力学技术国家级重点实验室

报告简介:

当考虑机器人的性能存在不确定性时,严峻环境下的自主导航将受益于智能化的决策。对携带不同性能及可靠性传感器的自动化设备,报告将讨论两种路径规划算法,来预测定位的不确定性,以产生信息充分和安全的路径。一是鲁棒性信标(RBRM)方法,采用一种独特的度量限制测量中不确定性增加的概率,规划出几乎最小不确定性的路径。二是最小-最大优化的快速扩展随机树(MM-RRT*)方法,采用稀疏和紧凑树型结构表示候选路径和最小-最大的成本度量,优化并限制了定位的不确定性。报告还讨论一些正在进行的研究工作,通过智能映射、推断等途径,将以上路径规划方法以用于户外机器人平台。

报告人简介:

Brendan Englot博士于2014年8月加入美国斯蒂文斯理工学院,并担任助理教授。在此之前,他在美国康涅狄格州东哈特福德的美国联合技术研究中心的自主智能机器人实验室(AIRLab)担任研究科学家和首席研究员,并参与了Sikorsky自主实验飞行器(SARA)项目的研究,兼任康涅狄格州纽黑文市耶鲁大学机械工程系的讲师,讲授机电一体化课程。Brendan分别于2007、2009和2012年获得了美国麻省理工学院机械工程专业的学士、硕士和博士学位。在麻省理工学院,他主要研究了用于监督和检查应用的机器人路径规划问题,并将其算法应用于水下检查机器人,该机器人目前正在美国海军进行量产。他的研究兴趣包括鲁棒自主导航中的路径规划、最优化和控制问题。

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