时间：2024.9.20 15:00-17:00

 地点：华南理工大学大学城校区B8报告厅

 主持人：华南理工大学 邓紫坤副教授

论坛介绍：华南理工大学软件学院“学术大家”讲堂——工业场景下的图形几何与视觉研讨会将于2024年9月20日在华南理工大学举行。本次活动邀请了3位相关领域的专家学者，进行学术报告与研讨，欢迎感兴趣的同仁和同学报名参加！

 研讨会详情

一、 大规模三维CAD曲面的实时渲染技术   

 讲者简介：刘利刚，中国科学技术大学教授，国家级青年人才。从事计算机图形学及CAD/CAE研究。于2001年在浙江大学获得应用数学博士学位。于2023年获得首届Siggraph Asia时间检验奖 (Test-of-Time Award)。任中国工业与应用数学学会几何设计与计算专业委员会 (CSIAM GDC) 主任、国际几何建模与处理 (GMP) 协会指导委员会委员、亚洲图形学协会 (Asiagraphics) 秘书长。

 报告摘要：NURBS曲面是工业CAD软件中的几何表达的工业标准。其实时渲染及可视化作为三维CAD软件核心底层模块 — “渲染引擎”的关键技术，是保证CAD设计师查看和设计产品外形与结构效率的重要因素。在目前主流的工业CAD设计软件中，都是将NURBS曲面进行离线离散采样、生成若干LOD细节层次的三角网格，这导致存储大、渲染慢、分辨率低等缺陷。我们给出了全新的基于现代GPU的NURBS曲面实时自适应渲染框架 — ETER，能够利用现代GPU的大部分计算资源（包括Tensor Core）和图形管线最新机制，提出了弹性的大规模NURBS CAD模型实时离散及渲染框架，可以集成至最新的GPU-driven实时渲染管线中。基于该框架的其他可视化，包括透明渲染、线框渲染等，也能够得以实现。该框架可以直接集成到现有的三维CAD软件系统中，有望取代现有预采样轻量化LOD方案，成为未来三维CAD软件的主流渲染引擎方案。

二、 复杂几何的增减材制造过程优化

 讲者简介：赵海森，山东大学计算机学院教授，国家级青年人才，山东大学杰出中青年人才，博士生导师。主要研究方向为计算机图形学、数字几何设计，面向新一代智能制造需求的基础理论与方法开展研究。2018年12月获得山东大学工学博士学位。2019年至2022年分别在美国华盛顿大学和奥地利科学技术研究所从事博士后研究。曾在ACM TOG、ACM SIGGRAPH/Asia、IEEE TVCG、IROS等顶级期刊或会议上发表论文十余篇，申请十余项国家发明专利和一项美国发明专利，出版专著1部。获山东省自然科学奖一等奖，“CCF优秀博士学位论文奖”和“CAD&CG 2012优秀学生论文”等荣誉。

 报告摘要：复杂几何结构的智能化个性化设计与高效制造，已成为多学科交叉领域的前沿研究方向。针对复杂几何的制造过程优化，基于计算机图形学、深度学习、几何优化及领域特定语言等基础理论与方法，山东大学交叉研究中心团队近期围绕“制造连续性”的核心目标，分别在三维壳体模型的增材制造、复杂实体几何的增减材混合制造以及复杂线制品的折弯成型制造三个方向展开了深入探索，提出了一系列针对复杂三维形状的分析与计算的新问题与新方法。

三、 基于神经表达的三维感知与规划

 讲者简介：崔兆鹏，浙江大学计算机科学与技术学院“百人计划”研究员、博士生导师，国家级青年人才计划入选者。2017年在加拿大西蒙弗雷泽大学获得博士学位。2017年至2020年在瑞士苏黎世联邦理工学院计算机视觉和几何实验室任高级研究员。研究方向为三维计算机视觉，主要从事基于视觉信息的三维感知和理解，具体包括三维重建、多视角立体几何、三维场景理解、同步定位与地图构建、三维内容生成等。近年来在计算机视觉、机器人、计算机图形学、机器学习等领域的顶级期刊和会议上发表论文50余篇，曾获ICRA 2020机器视觉最佳论文提名、IROS 2021安全、安保和救援机器人最佳论文提名、3DV 2024最佳论文荣誉提名。

 报告摘要：近年来，基于神经表达的三维建模和渲染技术已经成为学术界和工业界研究的热点，并已应用于机器人、自动驾驶、混合现实等多个领域。本报告将围绕课题组在基于神经表达的三维感知与规划等方面的工作展开。首先介绍基于神经表达的同步定位与构图（SLAM）方法，支持多种传感器输入，提升机器人在室内环境中的三维感知能力；然后介绍基于神经表达与物理引导的自监督运动规划学习方法，提升机器人在复杂三维环境中的多自由度运动规划能力。