IRF2019

Xi’an Intelligent Robotics Forum 2019
认知共融产业机器人西安论坛
2019年11月9日
中国・西安

人工智能与机器人国际协会(International Society for Artificial Intelligence and Robotics, ISAIR)属于人工智能与机器人交叉领域的重要国际组织,在工业界和学术界有较大影响力。协会目的在于结合人工智能算法与高效计算两方面的优势,促进和推动智能机器人行业的发展,同时开拓人工智能领域的新问题、新方向和新挑战,为学术界和工业界提供一个交流、学习与合作的平台。

为进一步促进智能机器人领域的研究与发展,本协会将于11月9日在西安举办“PRCV2019认知共融产业机器人西安论坛”,论坛主要研讨方向涵盖了智能机器人和模式识别等多方面,具体包括:(1)多媒体技术:如跨媒体学习理论、媒体机器人导航与控制理论及媒体机器人通信理论等;(2)计算机视觉:如2D/3D图像处理、模式识别与机器视觉理论及物体跟踪以及深度学习等;(3)控制理论与方法:如系统建模与控制理论、智能化学习控制理论、机电一体化及非线性控制理论等;(4)物联网理论与应用:如视觉传感器设计、医学图像传感器设计、触觉传感器设计及传感器网络理论等;(5)智能软件理论与应用:智能操作系统、智能程序设计语言及智能专家系统等;(6)顶会顶刊写作技巧与投稿建议:如SCI期刊写作方法、SCI期刊投稿技巧等。

本论坛将邀请众多专家学者分享最新研究成果并遴选优秀论坛论文奖数篇推荐至Applied Soft Computing和Computers and Electrical Engineering等SCI期刊,期待您的参与!

拟讲授内容及邀请讲者简介:
混合增强智能驾驶 (薛建儒教授、西安交通大学)
内容简介:将人的作用或者人的认知模型引入到智能驾驶系统中,形成人机协同的混合增强智能驾驶是有望解决无人驾驶面临的诸多挑战性问题的可行途径之一。本报告旨在探讨人机协同的混合增强智能驾驶和受脑认知和神经科学启发的自主驾驶两种混合增强驾驶形态,主要包括增强智能驾驶中的示教、模仿与交互学习及受脑和神经科学启发的自主智能等核心问题及课题组的部分研究进展。

移动机器人定位:基于机器学习方法的SLAM研究(查红彬教授、北京大学)
内容简介:近年来,随着机器人导航、自动驾驶与移动终端传感计算等应用的快速发展,SLAM(Simultaneous Localization and Mapping:即时定位与地图构建)技术再度成为计算机视觉与虚拟现实领域的研究热点。针对SLAM系统中定位误差积累严重、计算成本高昂等问题,我们应最大限度地利用传感数据的时空一致性与三维地图的几何不变性,设计高鲁棒性的机器学习方法,强化SLAM算法的系统性与泛化能力。该报告的主要内容包括:(1)引入数据流计算的基本概念,充分挖掘密集采样传感数据内在的时空连续性,以加强SLAM算法的预测能力;(2)构建基于时域变化的增量算法,并利用地图全局特征的约束以及传感数据的实时反馈作用,实现传感器轨迹的高效计算与三维地图的递进式构建。

面向水下敏捷机器人的视觉大数据平台(王栋副教授、大连理工大学)
内容简介:在智能机器人改变生活、改变世界的时代,水下敏捷机器人主要实现水下精准捕捞、保护海洋生态和保护潜水员健康的需要。本报告主要针对面向水下敏捷机器人和水下机器人目标抓取大赛等方面,介绍本单位所建设的视觉大数据平台,及对水下目标检测,目标抓取,可视化等问题的探索,特别是在水下目标检测方面的数据集构建和算法尝试。

机器人视觉美学认知简介(金鑫副教授、北京电子科技学院)
内容简介:机器人能对美感有认知吗?本次报告将介绍视觉美学感知与认知的发展简史、当前视觉美学感知与认知的全景视图、发展现状、主流技术、前景展望等方面的内容。重点是传统美学特征的提取与深度学习时代的美学特征学习、各种面向美学感知认知的深度学习框架设计方法、视觉美学感知认知的新任务,北京电子科技学院victory-lab近期在视觉美学认知方面的研究工作。

面向移动机器人的大规模环境地图创建方法(祝继华副教授、西安交通大学)
内容简介:同步地图创建与定位(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)问题是移动机器人实现真正自主定位的关键技术之一,也是移动机器人导航研究的基础。本报告主要针对移动机器人的大规模环境地图创建问题,介绍本课题组在SLAM方面所取得的一些研究成果,包括单移动机器人地图创建方法和多移动机器人协同创建地图过程中的地图融合方法,重点介绍基于图优化理论的SLAM方法。

认知共融产业机器人的研究内容与展望(陆慧敏副教授、九州工业大学)
内容简介:传统机器人只能被编程为执行重复的一系列的运动,而认知共融产业机器人使用AI扩展了机器人的功能,允许机器人执行更复杂的任务。作为研究的发展需要本报告将首先回顾日本政府“地方大学与企业发展改革事业(基于先进机器人技术的企业高度自动化产业改革项目)”的筹备和申请概况,介绍一些团队的相关研究成果,如无教师学习算法、基于强化学习的无人机控制、基于深度学习水下目标跟踪,及相关滤波等。最后对机器人研究团队今后的发展方向做简要汇报。

论坛投稿:https://easychair.org/conferences/?conf=isair2020选择Track“认知共融产业机器人论坛”
会务联系:李玉洁老师(扬州大学信息工程学院)、13625201465
会场地址:PRCV2019分会场1(待定)
交通方式:http://www.prcv2019.com/