1、熊蓉，博士、教授、博士生导师，浙江大学控制科学与工程学院机器人团队负责人，国家科技部智能机器人重点专项专家组专家，RoboCup机器人世界杯国际理事会副理事长，IET Cyber-Systems and Robotics 副主编。自2000年起开展机器人智能移动与智能操作关键技术研究，主持国家自然科学基金、科技部、科技委重点项目等20余项，研制了可快速连续动态乒乓球对打的仿人机器人系统、电机驱动可跑跳的双足和四足机器人、室内外自主移动机器人、视觉伺服灵活抓取的操作机器人、人机协同移动作业机器人等系统，部分成果已经在特种、航天、核能、港口等领域应用验证，并在工业中实现产品化和规模应用。在IEEE会刊等发表论文100余篇，授权国家发明专利60余项、美国发明专利1项，22项专利实现企业使用转让。获浙江省科学技术奖一等奖、浙江省教学成果奖一等奖、国家教学成果奖二等奖、以及全国五一巾帼奖章、宝钢优秀教师奖等荣誉。

报告题目：长期鲁棒视觉导航研究：从准确定位到场景理解

报告摘要：如何利用视觉传感器实现长期鲁棒的定位导航已成为移动机器人和无人驾驶领域的重要研究热点。视觉传感器具有信息量大、成本低、易于嵌入到各种设备中的优点，但由于环境中不可避免地会发生各种动态变化，而视觉感知容易受光照、季节、气候等变化影响，给定位导航的可靠性鲁棒性带来很大挑战。本报告将介绍我们近年来在这方面所做的一些研究工作。根据研究思路，可以分为两个方面。一方面是遵循准确鲁棒定位的思路，围绕如何减少环境动态变化引起错误视觉特征匹配的问题，提出了提高视觉特征不变性的方法、以及高匹配错误率下的鲁棒估计方法。另一方面，考虑到准确鲁棒导航是最终目标，我们提出模拟人类的驾驶行为，在导航应用程序提供粗略定位和粗略规划的基础上，通过对场景的导航语义理解，实现陌生环境下的自动驾驶。在此基础上，我们还提出了一种基于卫星地图的地面移动车辆粗定位方法，有效解决了空地大视角差异及激光相机异构感知的问题，为未来园区级无人驾驶减少大范围环境地图构建工作量。

报告摘要：报告首先从如何实现机器充当稳定的动作执行者，如何设计具有偏差调节能力的动作执行器等方面介绍了机器人的发展现状；接着将介绍如何使用多模态主动感知技术实现机器人类人感知与发育；然后介绍了机器人如何通过触觉传感信息完成行为学习，使得机器人可以像人一样理解行为。最后对智能机器人的未来研究进行展望。

3、杨明，上海交通大学长聘教授，博士生导师，全国宝钢优秀教师，上海市浦江人才。2003年清华大学获博士学位，2005年归国进入上海交通大学任教，先后担任自动化系党总支书记、系主任，现任密西根学院党委书记兼科研副院长，智能网联汽车研究中心主任、《IEEE Transactions on Intelligent Vehicles》期刊AssociateEditor、中国人工智能学会智能机器人专业委员会副主任委员、中国自动化学会教育工作委员会副主任委员。长期从事无人车和智能机器人等方面教学与研究工作，近年来在国内外学术刊物上发表论文200余篇，获国家发明专利授权40余项，指导学生多次获得IEEE Intelligent Vehicle Symposium、中国智能机器人大会等国内外顶级会议优秀论文，2019年获教育部技术发明奖。

报告题目：基于环视的智能车环境感知

报告摘要：