报告人：武汉大学李淼博士

时  间：2018年10月29日（周一）下午3:30~5:00

地  点：东院教4楼1403

报告摘要：

过去三十年，传统工业机器人在典型的结构化工业环境下发挥了巨大作用，机器人广泛应用于焊接、喷涂、搬运等。随着机器人越来越多地进入以人为中心的环境（比如家庭服务、柔性制造），要求机器人能够更加快速地适应外部条件变化，能够与人进行交互与协调，并且能够有效获得从人的指导与反馈。因此，传统工业机器人的编程示教方式已经远远不能满足新环境下的各种任务需求。

本次报告主要介绍瑞士联邦洛桑理工大学机器人学习算法与系统实验室（http://lasa.epfl.ch/）机器人研究的最新成果。报告内容围绕在如何从人的演示中学习演示任务的动力学模型，基于该模型设计出智能控制算法并在机器人上快速实现，最终实现人和机器人之间运动、力、阻抗等信息流的交互。这种高效柔性的示教方式结合了最先进的机器学习算法，可以极大改善机器人对新环境的适应能力。

报告结合大量典型实例（自由空间机器人运动、约束空间机器人力控、 双臂协调运动和多手指灵巧抓取），详细阐述这种新型的机器人学习与智能控制方法，结果显示，机器人在某些非结构化环境中的性能甚至超过人的表现。报告最后会展示一些最新的落地应用案例（库柏特科技公司），特别是在智能制造上的应用，包括装配，打磨和抓取，并对未来的工业前景和挑战做一些展望。

报告人简介：

李淼，1986年12月出生, 湖北黄冈人，分别于2008、2011年从华中科技大学取得学士和硕士学位。2011至2015年，在瑞士联邦洛桑理工（EPFL）跟随Aude Billard教授攻读博士学位，研究方向为机器人学习和人机协调交互，博士论文被来自MIT与日本九州大学评审委员会教授一致提名EPFL优秀博士论文奖和ABB自动化奖。自2016年12月，加入武汉大学动力与机械学院，致力于柔性机器人与学习算法研究。创办机器人企业“库柏特”，现在已经发展成为光谷地区“独角兽”级别的明星企业。