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仲训杲讲师

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研究方向:机器人视觉伺服与自动控制

个人简介

讲师,男,汉族,江西省赣州市信丰县人
学科专业:控制理论与控制工程。

教育背景与工作经历

2007年本科毕业于南昌大学电子信息工程专业;2011年研究生毕业于广东工业大学机械电子工程专业;2014年博士毕业于厦门大学控制理论与控制工程专业。

讲授课程

C语言程序设计、现场总线技术、单片机原理与应用

科研及教学成果

出版著作及代表性论文:

 

[1]      Robots Visual Servo Control with Features Constraint Employing Kalman-Neural-Network Filtering Scheme. Neurocomputing, 2015, 151(3), pp:268-277. (SCI)

[2]      Robust Kalman Filtering Cooperated Elman Neural Network Learning for Vision-Sensing-Based Robotic Manipulation with Global Stability. Sensors, 2013, 10(13), pp:13464-13486. (SCI)

[3]      Kalman Filtering Compensated by Radial Basis Function Neural Network for Seam Tracking of Laser Welding. IEEE Transactions on Control Systems Technology, 2013, 5(21), pp: 1916-1923. (SCI)

[4]      Dynamic Jacobian Identification Based on State-Space for Robot Manipulation. Applied Mechanics and Materials, vols. 475-476 (2014) pp: 675-679. (EI)

[5]      Multi-Channel with RBF Neural Network Aggregation Based on Disparity Space for Color Image Stereo Matching. IEEE 5th International Conference on Advanced Computational Intelligence (ICACI), 10(2012) PP:620-625. (EI)

[6]      NEURAL-BAYESIAN FILTERING BASED ON MONTE CARLO RESAMPLING FOR VISUAL ROBUST TRACKING. Journal of Theoretical and Applied Information Technology, 2013, 2(50), pp: 490-496.

[7]      Severe-Dynamic Tracking Problems Based on Lower Particles Resampling. TELKOMNIKA Indonesian Journal of Electrical Engineering. 2014, 12(6), pp:4731-4739.

[8]      色噪声下卡尔曼滤波焊缝跟踪算法与试验研究. 控制理论与应用, 2011, 7(28), pp: 931-935. (EI)

[9]      Velocity-Change-Space-based Dynamic Motion Planning for Mobile Robots Navigation. Neurocomputing. 2014, 143(11), pp:153-163. (SCI)

[10]  VCS-based motion planning for distributed mobile robots: collision avoidance and formation. Soft Computing. DOI 10.1007/s00500-015-1611-y. (SCI)

主持参与课题及经费:

[1] 厦门理工学院高层次人才项目,基于立体视觉状态估计的机器人视觉伺服系统研究,YKJ15020R2016/01-2018/126万元,主持。

[2] 国家自然科学基金,61305117,混合速度障碍法及其在移动机器人动态运动规划中的应用研究,2014/01-2016/1225万元,参与。