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王超群

作者:   时间:2018-12-17   点击数:

基本信息:

姓名:王超群

性别:男

民族:汉族

学历:博士

职称:教授

导师信息:博士生导师、硕士生导师

研究专业:控制科学与工程

邮箱:chaoqunwang@sdu.edu.cn

个人主页:

https://zychaoqun.wixsite.com/chaoqun

所在院系:

山东大学控制科学与工程学院

研究方向:

智能感知与导航,机器人与具身智能, 控制理论与应用

通信地址:

山东省济南市经十路17923号

个人简介:

国家级青年人才,山东省泰山学者青年专家,山东大学杰出中青年学者,作为项目负责人承担国家和省部级自然科学基金、实验室开放基金、军工科研项目、企事业单位合作项目等多项;以第一作者或通讯作者发表高水平学术论文60余篇;获中国机电一体化技术应用协会杰出青年学者奖,Dr. Barbara Kwok青年学者研究基金,香港特别行政区政府全额博士奖学金,香港特别行政区政府科研专项特长发展基金,香港中文大学全球卓越研究奖学金等奖项。

社会兼职:

1.IEEE Transactionson Robotics, IEEE Transactions on System, Man, and Cybernetics, Systems,IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, IEEE Transaction on Industrial Electronics,IEEE Robotics and Automation Letters,IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA),IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 审稿人

2.IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (ROBIO),IEEE International Conference on Real-time Computing and Robotics (RCAR),The 16th International Conference on Computer Science and Education (ICCSE) 程序委员会委员

主要学习与工作经历

1.2022年10月-至今 山东大学,控制与工程学院,教授,博导

2.2021年1月-至今 山东大学,控制与工程学院,研究员,硕导

3.2019年7月-2020年12月,香港中文大学,博士后研究员

4.2016年9月-2017年3月,加拿大英属哥伦比亚大学,访问研究员

5.2014年8月-2019年7月,香港中文大学,博士

6.2010年9月-2014年6月,山东大学,学士

科研项目

1.国家自然科学基金委 动态场景中移动机器人语义驱动的自主环境探索方法研究2022-2024 1 项目负责人

2.山东省自然科学基金委 基于知识图谱的机器人主动感知方法与应用研究 2022-2024项目负责人

3.之江实验室 面向服务机器人的多模态领域时空知识图谱自主构建与更新方法研2022-2024 项目负责人

4.香港科技创新署,机场行李车自主收集排布机器人系统, 2018.10-2020.09, 675.7万港币,参加

5.香港研究资助局, 场景智能服务机器人开发及其在自主未经训练的电梯环境下的操作应用, 2018.09-2021.08, 63.2421万港币,参加

6.香港科技创新署,助老助残轮椅助行器开,2019.01-2021.01, 350.9万港币, 参加

7.深圳市未来产业专项资金,基20170013 具有人机交互功能的双臂移动型机器人研究,2017.07-2020.06,300万元人民币,参加

代表性论文

发表论文60余篇,近五年主要代表作如下:

[1] Wang, C., Cheng,J., Chi,W.,Yan,T.,& Meng, M. Q. H., "Semantic-Aware Informative Path Planning for Efficient Object Search Using Mobile Robot". IEEE Transactions on System, Man, and Cybernetics: Systems. 2019, DOI: 10.1109/TSMC.2019.2946646. (JCR 1 区, IF=9.309)

[2] Wang, C., et al.& Meng, M. Q. H.,"Efficient Autonomous Exploration with Incrementally Built Topological Map in 3D Environments". IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement. 2020, DOI:10.1109/TIM. 2020.3001816. (JCR 1 区, IF=3.658)

[3] Wang, C., & Meng, M. Q. H.,"Stable Autonomous Wheelchair Robot Navigation in the Environments with Slope Way". IEEE Transactions on Vehicular Technology. 2020, DOI: 10.1109/TVT.2020.3009979. (JCR1 区, IF=5.379).

[4] Wang, C., Mai,X. et al. & Meng, M. Q. H. "Coarse-to-Fine Visual Object Catching Strategy Applied in Autonomous Airport Baggage Trolley Collection". IEEE Sensors Journal. DOI: 10.1109/JSEN.2020.3022459. 2020.(JCR 2 区, IF=3.780)

[5] Wang C., Chi W., Sun Y. & Meng, M. Q. H., "Autonomous Robotic Exploration by Incremental Road Map Construction". IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, vol. 16, no. 4, pp. 1720-1731, Oct. 2019. (JCR1 区, IF=4.938)

[6] Wang C, Chen X, Li C, et al. Chase and track: Toward safe and smooth trajectory planning for robotic navigation in dynamic environments[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2022, 70(1): 604-613. (JCR 1 区, IF=8.162)

[7] Wang C., Zhu, D., Li, T., Meng, M. Q. H., & De Silva, C. W.,"Efficient Autonomous Robotic Exploration with Semantic Road Map in Indoor Environments". IEEE Robotics and Automation Letters, 4(3), pp. 2989-2996. (JCR 1 区, IF=3.608)

[8] Wang, C., Cheng, J., Wang, J., Li, X., & Meng, M. Q. H., "Efficient object search with belief road map using mobile robot ". IEEE Robotics and Automation Letters, 3(4), 3081-3088. (JCR 1 区, IF=3.608)

[9] Wang, C., Wang, J., Li, C., Ho, D., Cheng, J., et al., & Meng, M. Q. H.,"Safe and Robust Mobile Robot Navigation in Uneven Indoor Environments." Sensors, 19(13), 2993. (JCR 1 区, IF=3.275)

[10] Wang, C., Li, T., Meng, M. Q. H., & De Silva, C., "Efficient Mobile Robot Exploration with Gaussian Markov Random Fields in 3D Environments." In 2018 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), pp. 5015-5021. IEEE, 2018.

授权专利

1.行李车收集方法和设备(ZL201911274337.0)

2.行李车位姿估计:方法和设备(ZL202010127115.2)

3.行李车收集机器人(ZL201922258697.3)

4.一种四足机器人导盲系统及方法(ZL202110988030.8)

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