实验室成果在《Scientific Data》上发表

2025.04.01

实验室在如何获取多模态具身行为数据集取得了重要进展。相关研究成果以题为“Enhancing robotic skill acquisition with multimodal sensory data: A novel dataset for kitchen tasks”的论文，于2025年3月在线出版在《Scientific Data》（IF=5.8）。大语言模型的出现通过使机器人能够执行自然语言指令来完成任务，彻底改变了人机交互方式。然而，这些模型主要依赖单模态数据，限制了其整合多样化环境数据、生理数据和物理数据...

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实验室成果在《PNAS》上发表

2025.04.01

近日，同济大学上海自主智能无人系统科学中心冯恺睿研究员作为第一作者，与美国普林斯顿大学、罗格斯大学合作，在《美国科学院院刊》（PNAS）发表题为《基于强化学习的自适应气候适应策略：纽约曼哈顿海岸洪水风险管理应用》的研究论文。该研究创新性地将强化学习（Reinforcement Learning, RL）技术引入气候变化适应决策领域，为全球沿海城市应对海平面上升及极端气候风险提供了高效动态解决方案。突破传统局限，强化学习优化...

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实验室成果在《IEEE/ASME Transactions on Mechatronics》上发表

2025.03.28

实验室在人机技能学习研究领域取得进展，相关成果以题为“Diffusion-Driven Deep Decoding: Advancing EMG-Based Hand Skill Learning for Environment-Free Human–Robot Interaction” 在IEEE/ASME Transactions on Mechatronics（中科院一区top, IF=6.2）期刊发表。人类的劳动策略在各种场景中表现出高度的复杂性、适应性和多样性，因此其解码方法对于发展机器人类人的技能操作能力至关重要。当前基于光学和可穿戴设备的技能...

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实验室成果在《IEEE Transactions on AutomationScience and Engineering》上发表

2025.02.28

实验室在机器人线缆操作研究上取得进展，相关成果以题为 “Learning Graph Dynamics With Interaction Effects Propagation for Deformable Linear Objects Shape Control” 被lEEE Transactions on AutomationScience and Engineering (lF=5.9) 期刊录用。由于线缆具有无限自由度和复杂的材料属性，建立其动力学模型并实现精确操作具有较大挑战。针对这一问题，我们采用若干关键点表示线缆，并利用图神经网络建立线缆的动力学...

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热烈祝贺张薇博士顺利通过毕业答辩

2025.02.27

2025年1月21日，课题组2018级直博士生张薇的博土学位论文答辩会在上海自主智能无人系统科学中心16号楼2楼会议室顺利举行。答辩委员会经过认真的评审和无记名投票表决，一致建议授予张薇同学工学博士学位。祝贺张薇同学

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实验室成果在《IEEE Transactions on Wireless Communications》上发表

2025.02.17

实验室在如何进行室内高精度定位上取得了重要进展，将谐振光束定位扩展到多目标情景。相关研究成果以题为“Resonant Beam Enabled Multi-Target Localization”的论文，于2025年1月在线出版在《IEEE Transactions on Wireless Communications》（IF=8.9）。在万物互联的时代，精准的多目标定位在各种应用中变得愈发重要，尤其在智能城市、物联网以及无人驾驶等领域。谐振光束系统由于能量传输效率高，具有自建立自对准的良好动...

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实验室研究成果在《AAAI 2025》上录用

2024.12.24

围绕现有三维部件装配领域由于缺乏装配先验导致的装配精度差、新装配体泛化困难的问题，实验室尤鸣宇教授提出了基于结构知识图的单视角图像引导三维部件装配方法，可应用于虚拟装配方案设计。基于该工作成果，科学中心尤鸣宇教授在AAAI 2025上发表题为《Imagine: Image-Guided 3D Part Assembly with Structure Knowledge Graph》的论文。具体情况为：基于单视角装配体图像中提取结构知识图作为先验知识，设计多粒度知识-装配协...

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实验室研究成果在《AAAI 2025》上录用

2024.12.24

实验室在多智能体强化学习算法研究上取得进展。相关研究成果以题为“Bridging Training and Execution via Dynamic Directed Graph-Based Communication in Cooperative Multi-Agent Systems”被CCF-A类人工智能顶级学术会议AAAI 2025录用。多智能体系统需要有效的通信和理解智能体间的相互作用，以实现合作目标。现有方法缺乏动态通信机制，且过度依赖全局状态。为此，我们提出了基于Transformer的图坍缩网络（TGCNet）算法。T...

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