各位老师、同学：

  学院将举办第12期“自动化学术论坛”暨海外名师讲座，邀请了清华大学赵千川教授、北京科技大学贺威教授、香港中文大学陈本美教授，为大家作报告。

  1.报告题目：离线强化学习初探

  报告人：清华大学赵千川教授

  报告时间：2024年4月18日（星期四）上午8:50--9:40

  2.报告题目：仿生扑翼飞行机器人关键技术及展望

  报告人：北京科技大学贺威教授

  报告时间：2024年4月18日（星期四）上午9:40--10:30

  3.报告题目：AI and UAS Technologies for Infrastructure Inspection and Reconstruction

  报告人：香港中文大学陈本美教授

  报告时间：2024年4月18日（星期四）上午10:40--12:00

 报告地点：3号楼6楼会议室

欢迎老师和同学踊跃参加！

 自动化科学与工程学院

2024年4月16日

  1.报告摘要

  强化学习基于智能体与环境的交互数据，成为学习智能策略的主流方法之一。在实际工程问题中，应用强化学习算法存在算法与物理过程交互成本高、交互存在安全风险、采用虚拟环境存在分布漂移等问题。本报告将结合课题组的实践经验，讨论上述问题，并给出可能的解决思路，重点介绍离线强化学习方面的探索工作。

  个人简介

  赵千川，1996年毕业于清华大学自动化系，获博士学位，后留校任教。曾以访问学者身份访问过美国卡内基梅隆大学，美国哈佛大学和美国麻省理工学院，以访问教授身份访问过美国康奈尔大学。主要研究方向为网络化动态系统性能优化与安全控制及其在电力、制造、通信、建筑等领域的应用。担任中国自动化学会控制理论专业委员会委员、中国系统工程学会常务理事。2014年获国家杰出青年科学基金资助。

  2.报告摘要

  扑翼飞行机器人是受昆虫和鸟类飞行方式启发的一类飞行器，与常见的固定翼和旋翼飞行器相比，扑翼飞行机器人具有质量轻、效率高、机动性强、能耗低等优点，是仿生机器人发展的重要方向。仿生扑翼飞行机器人的飞行机理复杂，增加了结构设计和气动力学分析难度，进而影响自主飞行、视觉感知、集群协同等任务执行。本报告将从仿生扑翼飞行机器人飞行运动机理分析与机构设计优化、视觉感知系统、飞行控制系统、仿生集群高效协同等几个方面介绍仿生扑翼飞行机器人关键技术，并介绍团队研发的多款仿生扑翼飞行机器人及测试实验平台，最后对该方向的研究进行展望。

  个人简介

  贺威，北京科技大学智能科学与技术学院院长、人工智能研究院院长、智能仿生无人系统教育部重点实验室主任、国家杰出青年科学基金获得者、国家万人计划领军人才。主要从事仿生扑翼飞行机器人和无人系统领域的研究，发表Automatica和IEEE汇刊论文100余篇，Google引用2万余次，SCI他引1万余次，入选科睿唯安全球高被引科学家、爱思唯尔中国高被引学者。担任IEEE TRO、TNNLS、TSMCA、TCST、《中国科学：信息科学》、《自动化学报》、《控制理论与应用》编委。担任中国自动化学会青年工作委员会主任、IEEE SMC学会北京分会主任、IEEE自主仿生飞行机器人委员会主任。曾获教育部自然科学一等奖、吴文俊人工智能自然科学一等奖、中国自动化学会自然科学一等奖、中国自动化学会技术发明一等奖、中国自动化学会青年科学家奖、IEEE期刊优秀论文奖等奖励。主持国家自然科学基金杰青项目、优青项目、重点项目、国际合作研究项目、JW科技委重点项目、特区项目、英国皇家学会牛顿高级学者基金、北京市杰青等项目。 

  3.报告摘要

  In this talk, we aim to present the recent development of some unconventional unmanned systems and a fully autonomous infrastructure inspection and information management system with advanced AI and UAS technologies. The autonomous inspection system includes sophisticated unmanned hardware platforms and software systems for automatic flight control, task and motion planning, and AI techniques for RGB image and infrared data processing for defect detections. Topics on building information modeling (BIM) and management system integrated with detailed geographical information systems (GIS) and digital twin (DT) technologies will also be highlighted. Compared with the manual inspection, the autonomous inspection system that we have developed has the advantages of being more economical, safer, flexible and efficient. It can also be adopted for other industrial applications, including smart ocean and smart cities. 

  个人简介

Ben M. Chen is currently a Professor of Mechanical and Automation Engineering at the Chinese University of Hong Kong (CUHK). Before joining CUHK in 2018, he was a Provost's Chair Professor in the Department of Electrical and Computer Engineering at the National University of Singapore, where had worked for 25 years. He was an Assistant Professor in the Department of Electrical Engineering at the State University of New York at Stony Brook, USA, in 1992–1993, and was a Software Engineer at South China Computer Corporation, China, 1983–1986. His current research interests are in unmanned systems and their applications.

Professor Chen is an IEEE Fellow and Fellow of Academy of Engineering, Singapore. He has authored/co-authored hundreds of journal and conference articles, and ten research monographs in control theory and applications, unmanned systems and financial market modeling. He has served on the editorial boards of a dozen international journals including Automatica and IEEE Transactions on Automatic Control. He is currently serving as an Editor-in-Chief of Unmanned Systems and an Editor of International Journal of Robust and Nonlinear Control.

陈本美，目前是香港中文大学机械与自动化工程系教授。1983至1986年任职于广州华南计算机公司；1992至1993年，任美国纽约州立大学（石溪）电气工程系助理教授；1993年开始受聘于新加坡国立大学，2018年离职之前，为新加坡国立大学电气与计算机工程系教务长和讲席教授。

  陈教授目前主要研究兴趣是智能自主无人系统及其在建筑物检测和智慧城市中的应用。他是新加坡工程院院士，IEEE Fellow。他在国际期刊和会议上发表了500多篇论文，以及10部有关控制系统、无人系统和金融市场建模等方面的专著（其中3部被译成中文由科学出版社和清华大学出版社在北京出版）。陈教授目前是国际期刊《无人系统》的主编，他现任或曾任10多家国际期刊的编委。