演讲人： 李庆标 英国牛津大学牛津机器人研究所
时间： 2024-01-12 15:00-2024-01-12 17:00
地点：FIT 1-222
内容：

当今的城市轨道交通和仓储物流日益有赖于自动化移动机器人来处理并分配乘客或资源。然而当系统的规模急剧扩大时，去中心化的群体机器人路径算法将会是提高系统有效性的关键。近几年，图神经网络日益活跃于机器学习领域，用来处理拓扑模型或非欧式数据。本报告将围绕图神经网络是什么，如何通过图神经网络构建去中心化群体机器人系统内部的信息分享机制，并结合模仿学习来训练一个去中心化的低功耗框架，来逼近对算力和计算时间有较高需求的最优解算法的性能。在实物实验方面，我们提出了一种基于纯视觉的机器学习辅助导航技术。该技术首先通过卷积网络对散落在环境中的全景摄像机的相关视点信息进行编码， 并通过图神经网络将其传达给移动机器人。模型通过模仿学习训练将获得逼近最佳运动算法的性能，从而有效引导环境中的机器人到达目的地。 我们的实验证明了它在具有各种传感器布局的以 前看不见的环境中引导机器人的普遍性。

个人简介:

李庆标，目前在英国牛津大学牛津机器人研究所从事博士后研究。他博士期间，在剑桥大学计算机系Prorok Lab师从 Prof. Amanda Prorok，主要研究有意识进行信息交换的群体机器人运动规划算法，且主要探索基于图神经网络（GNN）为群体智能以及群体机器人构建信息沟通频道的去中心化机器学习框架，以此使得群体机器人之间可以学习如何更有效进行显性的信息交换。他的研究工作可应用于随需响应，自动化仓储物流，以及智慧城市。在入学剑桥大学前，李庆标硕士期间就读于在由杨广中教授和Ara Darzi爵士在帝国理工学院创立的Hamlyn Centre, 主要研究医疗机器人及医疗图像引导干预的现代医学技术。在加入Hamlyn Centre前，他毕业于爱丁堡大学机械工程系 和华南理工大学的2+2联合培养项目。