（一）
报告时间：3月21日（星期四）9:00
报告地点：信息楼皇冠310报告厅
报 告 人：李远清，华南理工大学教授
报告题目：脑机交互及其临床应用
内容简介：通过脑机接口，人脑和外部设备之间可以直接进行交互，从而实现脑智能和机器智能的融合，即混合智能。混合智能是人工智能一种新的形态和方向，具有广泛的应用前景。提高目标检测性能和实现多维控制是脑机接口研究的两大基本问题。首先介绍多种多模态脑机交互，包括基于SSVEP和P300的脑机接口，视听觉脑机接口，基于P300和运动想象的脑机接口，这些脑机接口或者可以提高目标检测性能，或者可以实现多维控制。然后介绍这些脑机接口两个方面的临床应用：（1）意识障碍患者（如植物人等）的意识检测是一个难点问题，主要原因是这些病人缺乏行为能力，认知水平低下。我们开发了多种脑机接口，用于意识障碍患者（如植物人等）的意识检测,数字认知检测、临床辅助诊断，取得了良好效果。（2）面向严重的颈椎损伤的高位截瘫病人，我们开发了环境控制系统。该系统集成轮椅、家电和护理床于一体，实现了脑控，有效提高了这些病人的生活自理能力。
报告人简介：李远清，华南理工大学教授、博士生导师、IEEE Fellow、国家杰出青年科学基金获得者、国家百千万人才工程国家级人选，广东省南粤百名杰出人才培养工程人选，获国家自然科学二等奖1项、教育部自然科学一等奖1项、广东省自然科学一等奖2项等。是IEEE Trans. on Fuzzy Systems, IEEE Trans. on Human Machine Systems 等4份SCI国际期刊的副主编。1988 年本科毕业于武汉大学数学系，1994 年硕士毕业于华南师范大学数学系，1997 年博士毕业于华南理工大学自动控制工程系。2000年以来，先后致力于独立分量分析与盲源分离、稀疏编码、半监督机器学习、脑电与fMRI信号分析、脑机接口、脑内视听觉整合等方面的研究。迄今为止，发表论文100余篇，其中在IEEE Trans. on Information Theory，IEEE Trans. on Signal Processing，IEEE Trans. on Biomedical Engineering，IEEE Signal Processing Magazine，Proceedings of the IEEE等汇刊上发表长文40余篇，在Cerebral Cortex, Human Brain Mapping, NeuroImage, Scientific Reports, Machine Learning，Pattern Recognition，Neural Computation，Journal of Neural Engineering，NIPS等国际著名期刊及权威会议上发表论文共30余篇。申请获批专利30余项。主持项目包括国家重点研发计划项目、国家自然科学基金重点项目、科技部863课题、广东省自然科学基金团队项目等。担任中国自动化学会常务理事、中国人工智能学会混合智能分会副主任委员、中国生物医学工程学会医学神经工程分会副主任委员等。
（二）
报告时间：3月21日（星期四）9:30
报告地点：信息楼皇冠310报告厅
报 告 人：夏元清，北京理工大学教授
报告题目：火星探测器进入、下降与着陆过程的导航、制导与控制
内容简介：报告从火星探测的背景、火星探测器动力学和运动学方程、进入段通信“黑障”分析、导航方案研究、制导控制设计、伞降段运动分析、动力下降段最优能量消耗和着陆段视觉导航等方面进行了详细论述，并利用已有的数据对相关结论进行仿真验证，得到了很好的结果。
报告人简介：夏元清，博士，北京理工大学讲席教授，博士生导师，北京理工大学皇冠院长、国家杰出青年科学基金获得者、国家“万人计划”领军人才、享受国务院特殊津贴专家。担任国家自然科学基金委员会自动化专家评审组成员、中国系统工程学会第九届理事会理事、中国仪器仪表学会物联网工作委员会副理事长、中国指挥与控制学会第一届理事会理事、中国指挥与控制学会云控制与决策专业委员会主任委员；任国际刊物《International Journal of Automation and Computing》编委、《自动化学报》编委、《控制理论与应用》等刊物编委。主要研究领域为多源信息复杂系统的信息处理与控制、飞行器控制、无人移动平台协同控制、空天地一体化网络协同控制等。在国内外重要学术刊物上发表学术论文300余篇，其中被SCI收录200余篇，出版英文专著10部，中文专著3部、中英文教材3部，论文累计被引八千余次，并于2014-2018年连续四年入选Elsevier中国高被引学者榜单。曾获得2011年国家科技进步二等奖一项（排名第二），2012年、2017年教育部自然科学二等奖一项（排名第一），2010年、2015年北京市科学技术二等奖两项（排名第一）；获2012年北京市优秀博士论文指导教师奖、2015年中国自动化学会优秀博士论文指导教师奖。所培养的博士毕业生中8人获得北京理工大学优秀博士毕业论文，1人获北京市优秀博士论文，2人获中国自动化学会优秀博士论文，1人获中国指挥与控制学会优秀博士论文。
（三）
报告时间：3月21日（星期四）10:00
报告地点：信息楼皇冠310报告厅
报 告 人：付俊，东北大学教授
报告题目：非线性系统动态优化与控制
内容简介：报告首先介绍了一种全新的可以在有限多次迭代下保证精确满足路径约束的动态非凸优化的理论框架，其次介绍非线性动态系统的切换控制和构造性控制方面所提出的几个新方法及其应用。
报告人简介：付俊，教授，博士生导师，国家杰出青年基金获得者。2009年获加拿大康考迪亚（Concordia)大学机械与工程博士学位，2010年-2014年为美国麻省理工学院（MIT）全职博士后研究员。荣获2016年中国自动化学会青年科学家奖，2018年中国高校青年科学奖（自该奖设立以来，为自控管理领域首位获奖者）。近5年在自控界国际顶级杂志IEEE TAC和Automatica上发表第一（通讯）作者论文9篇（其中一作长文2篇）。主要学术兼职有：基金委信息科学部咨询专家委员会学术秘书，中国自动化学会副秘书长, IEEE Trans. Neural Networks and Learning Systems, IEEE Trans. SMC:Systems, Control Engineering Practice, Journal of Industrial and Management Optimization和《自动化学报》中英文版编委。主要研究方向有动态优化、切换控制、流程工业系统的运行优化控制、非完整机器人系统的跟踪控制等。
（四）
报告时间：3月21日（星期四）11:00
报告地点：信息楼皇冠310报告厅
报 告 人：康宇，中国科学技术大学教授
报告题目：机动车尾气遥感检测技术及应用
内容简介：近年来，我国城市机动车保有量迅猛增长，机动车尾气逐渐成为城市大气污染的主要源头之一。构建城市区域机动车尾气排放的综合监管体系是加强城市区域机动车污染防治的最有效策略。报告围绕城市区域机动车尾气排放综合监管这一国家重大需求，展开面向城市路网机动车尾气监测的网络化系统分析、控制与应用研究，研发了多套具有独立自主知识产权的机动车尾气在线遥感监测设备，实现了道路车辆尾气排放状况的实时路检；构建了机动车尾气排放综合监测网络，完成了尾气排放数据的实时采集和统一管理；采用大数据分析和深度挖掘方法有效揭示了城市区域尾气污染的形成机理和变化规律，形成了高效、科学的城市区域尾气污染监测方法和辅助决策机制。
报告人简介：康宇，1977年生，现任中国科学技术大学自动化系主任，教授，博士生导师。主要从事网络化系统建模与控制和城市机动车尾气遥感监测技术等领域研究工作。在国内外重要学术期刊发表各类文章80余篇，第一完成人授权发明专利14项。入选2019年中组部国家“万人计划”科技创新领军人才、2017国家杰出青年科学基金。获得了2016年中国专利优秀奖、2016年中国自动化学会科学技术进步一等奖、2013年环境部科学技术一等奖等多个省部级成果奖励。
（五）
报告时间：3月21日（星期四）11:30
报告地点：信息楼皇冠310报告厅
报 告 人：鲁仁全，广东工业大学教授
报告题目：无人智能小车远程控制系统
内容简介：讲述团队近期在无人智能小车研发上的主要工作，从设计、零部件加工、系统研发、装配测试四个方面阐述无人车制作过程，并就无人车协同编队、协同避障、智能抓取、路径规划等工作阐述详细的技术方法与实现效果。
报告人简介：鲁仁全，博士，教授、博士生导师，国家杰出青年基金获得者、国家百千万人才工程有突出贡献中青年专家、广东省珠江学者特聘教授、浙江省杰出青年基金获得者、教育部新世纪优秀人才计划获得者、浙江省“151”第一层次人才。担任中国自动化学会控制理论专业委员会（TCCT）委员、第34届中国控制会议（CCC）组委会主席、中国仪器仪表学会青年专业委员会理事等社会职务。获得国家自然科学基金3项，主持863项目2项。研究方向：网络化系统控制理论和应用研究、医疗大数据分析、智能制造。迄今为止，在IEEE汇刊等杂志上发表论文100余篇，其中IEEE会刊论文20余篇，SCI收录90余篇，SCI他引600余次，出版专著2部，普通高等教育“十一五”规划教材1部，授权发明专利20余项。获得教育部自然科学奖“一等奖”、浙江省科学技术“一等奖”、教育部科学技术进步“二等奖”等奖励。
（六）
报告时间：3月21日（星期四）14:00
报告地点：信息楼皇冠310报告厅
报 告 人：徐昕，国防科技大学教授
报告题目：自评价学习控制的特征表示与滚动优化
内容简介：报告首先分析了机器人与无人系统对自评价学习控制技术的需求，从机器学习的角度讨论了自学习控制系统的特征表示和泛化问题，给出了基于强化学习的自学习控制算法主要理论框架；结合课题组的研究工作，重点介绍了自评价学习控制的特征表示新理论和新方法，以及基于滚动时域优化的学习预测控制方法；最后阐述了自评价学习控制在智能驾驶车辆优化决策与运动控制中的应用，并且对进一步的研究方向进行了展望。
报告人简介：徐昕，国防科技大学智能科学学院无人系统研究所所长，教授，博士生导师，国家杰出青年科学基金获得者。1996年于国防科技大学自动控制系获学士学位，2002年于国防科技大学机电工程与皇冠获控制科学与工程博士学位。先后赴加拿大Alberta大学、英国Strathclyde大学、加拿大Guelph大学、俄罗斯科学院信息与自动化研究所、香港理工大学等高校和研究机构开展访问和合作研究。
主要研究领域是机器人和智能无人系统的机器学习与自主控制。获霍英东青年教师基金资助，入选新世纪优秀人才支持计划，任中国人工智能学会理事、青年工作委员会副主任，中国指挥与控制学会指挥控制网络专业委员会副主任，IEEE高级会员。获国家自然科学二等奖1项、湖南省自然科学一等奖2项、国防科技进步二等奖以及湖南省自然科学优秀论文一等奖各1项。主持国家自然科学基金重点项目2项、973课题等国家和省部级项目10余项。出版专著2部，在IEEE TNNLS, IEEE TCST, IEEE TITS, IEEE TPAMI, IEEE T-Cybernetics等期刊和会议发表论文150余篇，SCI收录70余篇，他引4000余次。受邀在IEEE International Symposium on Intelligent Vehicles, IEEE International Conference on Unmanned Systems等国内外重要学术会议作大会特邀报告。
任Information Sciences, IEEE Transactions on System, Man, and Cybernetics: Systems, International Journal of Robotics and Automation, International Journal of Adaptive Control and Signal Processing等6个国际SCI期刊的Associate Editor或者Guest Editor，CAAI Transactions on Intelligence Technology副主编以及《自动化学报》编委。
（七）
报告时间：3月21日（星期四）14:30
报告地点：信息楼皇冠310报告厅
报 告 人：柴利，武汉科技大学教授
报告题目：多智能体系统平均一致性分析与控制—基于图滤波的方法
内容简介：多智能体的一致性分析是多智能体网络优化设计中的重要科学问题之一，在多机器人协作、分布式优化计算、智能电网等领域有广泛应用。当前大部分的研究工作主要采用稳定性理论和Lyapunov泛函等方法来分析和设计网络的一致算法或控制策略，缺乏一致性收敛率与网络拓扑之间的直接联系。给定一类网络拓扑，不但无法设计达到最快收敛率的一致性控制策略，所能达到的最快一致性收敛率也是未知的。
本报告将从图信号处理的角度揭示多智能体系统平均一致收敛的物理本质，建立分布式平均一致控制器、一致性收敛率与图滤波器之间的显式关系。在此基础上，针对未知拓扑网络一致性问题，我们将给出达到最快一致收敛的控制器的解析表达式及其实现方法，并给出最优一致收敛率上限的显式表达式。最后，我们通过多个仿真例子验证了所提算法的有效性。
报告人简介：柴利，教授、博士生导师、国家杰出青年科学基金获得者，武汉科技大学人工智能与信息融合研究院院长、冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心主任、首批“全国高校黄大年式教师团队”负责人。
柴利教授的主要研究兴趣为滤波器组框架理论及其在图像/视频处理中的应用、分布式优化、网络化控制系统等。在国际知名期刊和会议发表论文80余篇，主持完成五项国家自然科学基金项目，入选教育部新世纪优秀人才支持计划、湖北省新世纪人才计划等。获湖北省自然科学二等奖一项，获湖北省先进工作者等荣誉称号。曾至哈佛大学访问1年。现为中国疏浚协会信息与智能专业委员会副主任委员、湖北省自动化学会常务理事、湖北省人工智能学会常务理事。
（八）
报告时间：3月21日（星期四）15:00
报告地点：信息楼皇冠310报告厅
报 告 人：施阳，加拿大维多利亚大学教授
报告题目：Integral-type Event-Triggered Model Predictive Control (MPC) of Continuous-Time
Nonlinear Systems
内容简介：This talk will report a recent work on integral-type event-triggered model predictive control (MPC) of continuous-time nonlinear systems. In this work, an integral-type event-triggered mechanism is proposed by incorporating the integral of the error between the actual and predicted state, leading to reduced average sampling frequency. Besides, a less conservative robustness constraint is introduced to handle the additive disturbance, rendering the MPC problem with a relatively larger initial feasible region. Furthermore, the feasibility of the integral-type event-triggered MPC scheme and the stability of the closed-loop system are rigorously investigated. Sufficient conditions for guaranteeing both of these properties are established, showing that the recursive feasibility and stability depend on the prediction horizon, the disturbance bound, the triggering level, and the contraction rate for the robustness constraint. Simulation and comparison studies demonstrate the effectiveness of the proposed scheme.
报告人简介：Yang SHI received the Ph.D. degree in electrical and computer engineering from the University of Alberta, Edmonton, AB, Canada, in 2005. From 2005 to 2009, he was an Assistant Professor and Associate Professor in the Department of Mechanical Engineering, University of Saskatchewan, Saskatoon, Saskatchewan, Canada. In 2009, he joined the University of Victoria, and now he is a Professor in the Department of Mechanical Engineering, University of Victoria, Victoria, British Columbia, Canada. His current research interests include networked and distributed systems, model predictive control (MPC), cyber-physical systems (CPS), robotics and mechatronics, navigation and control of autonomous systems (AUV and UAV), and energy system applications.
Dr. Shi received the University of Saskatchewan Student Union Teaching Excellence Award in 2007. At the University of Victoria, he received the Faculty of Engineering Teaching Excellence in 2012, and the Craigdarroch Silver Medal for Excellence in Research in 2015. He received the JSPS Invitation Fellowship (short-term), and was a Visiting Professor at the University of Tokyo during Nov-Dec 2013. His co-authored paper was awarded the 2017 IEEE Transactions on Fuzzy Systems Outstanding Paper Award. He received the Humboldt Research Fellowship for Experienced Researchers in 2018. He is a member of the IEEE IES Administrative Committee during 2017-2019, and the founding Vice Chair of IEEE IES Technical Committee on Industrial Cyber-Physical Systems. Currently, he is Co-Editor-in-Chief for IEEE Transactions on Industrial Electronics; he also serves as Associate Editor for Automatica, IEEE Trans. Control Systems Technology, IEEE/ASME Trans. Mechatrnonics, IEEE Trans. Cybernetics. He is a Fellow of EIC (Engineering Institute of Canada), IEEE, ASME and CSME, and a registered Professional Engineer in British Columbia, Canada.
（九）
报告时间：3月21日（星期四）16:00
报告地点：信息楼皇冠310报告厅
报 告 人：陈新开，日本芝浦工业大学教授
报告题目：Advanced Control for Smart Material-Based Actuators and Its Applications
内容简介：Smart material-based actuators play a key role in advanced technologies, such as biology, materials science, lithography, etc. However, the control for the smart material-based actuators is very complicated due to the existence of the hysteresis nonlinearity between the input and the output. When these actuators are applied to servo systems, the strong coupling between the hysteresis nonlinearity and the vibration dynamics of the systems will make the control problem of the servo system very challenging. In addition, both the hysteresis and the dynamics vary with the environmental and load conditions. This talk discusses the control for the smart material-based actuators and their applications.
报告人简介：Xinkai Chen received his Ph.D. degree in engineering from Nagoya University, Japan, in 1999. He is currently a professor in the Department of Electronic and Information Systems, Shibaura Institute of Technology, Japan. His research interests include adaptive control, smart materials, hysteresis, sliding mode control, machine vision, and observer. Dr. Chen has served as an Associate Editor of several journals, including IEEE Transactions on Automatic Control, IEEE Transactions on Control Systems Technology, IEEE Transactions on Industrial Electronics, IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, European Journal of Control, etc. He has also severed for international conferences as organizing committee members including Program Chairs, Program Co-Chairs, etc.
（十）
报告时间：3月21日（星期四）16:30
报告地点：信息楼皇冠310报告厅
报 告 人：郭海蛟，日本东北学院大学教授
报告题目：Between Control Theory and Power Electronics
内容简介：So many advanced control theories have been developed recent years, but still have so many gaps between the control theories and applications. Based on our experience, we show some gaps from the control theories and applications in power electronics. First, point out what is the problem in power electronics, then show what is the gaps, finally, give you our solution and the application at the signal phase inverter.
报告人简介：Hai-Jiao Guo received the BSc degrees in Physical department from Shanghai Normal University in 1982, the MS and the Ph.D. degree in electrical engineering from the Tohoku University, Japan, in 1988 and 1993, respectively. He was an Assistant Professor with the Department of Electrical Engineering, Tohoku University, Japan, from 1990 to 1996, and Assistant Professor from 1996 to 2004. Since 2004, he has been with the Dept. of Elect. &Infom. Engng, Tohoku Gakuin University, Japan, where he is currently a professor. He served as the chairman of the department from April 2014 to March 2016. His research areas include in robust design of digital servo system, and its application in the power electronics field, such as high performance drive of motors and inverter/converter.
