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中国自动化学会于近日召开了2024中国自动化学会研究生论文工程评价会议，上海交通大学电子信息与电气工程学院自动化系博士生王光明（导师：王贺升）的博士学位论文《动态复杂环境下基于图像-点云软匹配的机器人多模态定位研究》获评“2024中国自动化学会研究生论文工程—博士论文一等学位论文”，硕士生俞心怡（导师：李少远）的硕士学位论文《面向信息物理系统复杂时序任务的在线监控与预测控制》入选“2024中国自动化学会研究生论文工程—硕士论文”。
论文及作者简介
动态复杂环境下基于图像-点云软匹配的机器人多模态定位研究
作者：王光明
导师：王贺升
本论文基于几何计算与深度学习结合的思想，聚焦解决动态遮挡、无序点云的鲁棒匹配、大尺度无序点云处理、以及多模态数据配准问题。针对动态复杂环境下的动态遮挡问题，提出显式无参的遮挡计算方法和动静态分解方法，实现鲁棒的图像前端定位；针对无序点云的鲁棒匹配问题，提出了一种新的具有双注意力的软匹配模块（即通过一对多来实现和多个点的中间连续空间位置的匹配），学习两组无序点云特征的相关性；针对大尺度无序点云处理问题，提出基于投影感知算子的软匹配-位姿迭代-细化的端到端框架，实现高效高精度的点云前端定位；针对多模态数据配准问题，提出内参无关的图像-点云软匹配，实现在点云地图中进行图像定位，即多模态定位。提出的可微2D-3D成本量计算模块在与相机内参无关的归一化平面上实现图像和点云的软匹配，从而端到端地实现原始3D点云与2D图像的配准。大量实验表明，所提多模态定位方法的性能远优于现有技术，在平移和旋转指标上均提升50%以上。此外，得益于提出的点云投影感知表示，所提方法比之前的工作更加高效，可以实现实时多模态定位。
王光明
王光明，上海交通大学电院自动化系2023届博士毕业生，导师为王贺升教授。博士期间发表高水平学术论文23篇（第一作者T-PAMI等IEEE Trans.长文11篇，ICRA、CVPR等顶会5篇），曾连续两次荣获博士生国家奖学金，荣获上海市优秀毕业生，其博士学位论文获评上海交通大学优秀博士论文。他也是2022年3月评选的德国人工智能博士后联盟会员AI and Robotics Fellow唯一中国高校入选者，在瑞士苏黎世联邦理工学院（ETH）博士联培一年，获得5项国家发明专利授权。曾参加过八次国际学术会议或学术活动并做学术报告，同时是多个国际顶级期刊和会议的审稿人，是机器人领域期刊IEEE RAL，顶级会议ICRA和IROS的编委（Associate Editor）。目前在剑桥大学进行博士后研究。
面向信息物理系统复杂时序任务的在线监控与预测控制
作者：俞心怡
导师：李少远
准确高效地实现复杂时序任务是当今信息物理系统需要具备的重要功能。本论文面向信号时序逻辑描述的复杂时序任务，从监控器与控制器两个角度展开研究， 为它的实现提供了双重保障。针对信号时序逻辑的在线监控和预测控制问题，作出如下贡献： 首先，本论文提出了利用系统模型预测未来状态进行监控评估的概念，针对无时序区间重叠的信号时序逻辑描述的任务规范，提出了一种新的基于模型的在线监控方法，称为模型预测监控。本论文引入可行域的概念辅助监控过程，并提出了其可行域的高效计算方法。所提出的模型预测监控算法能更早地监控到系统的违规行为。其次，本论文将提出的模型预测框架扩展至无嵌套时序的信号时序逻辑，这一表达能力更丰富的语言可以描述信息物理系统中的大部分复杂任务。本论文针对此提出了更为一般化的模型预测监控框架。最后，本论文提出了一种基于时间区间分解的预测控制框架。针对信号时序逻辑公式中的复杂任务规划问题，通过对信号时序逻辑公式进行区间分段预测处理，保证了有限域预测控制问题对全局逻辑任务的递归可行性。这一方法特别适用于长时间段和复杂任务的动态调整与优化。
俞心怡
俞心怡，上海交通大学电院自动化系2023届硕士毕业生，导师为李少远教授。硕士期间以第一作者发表Automatica长文1篇，Control Engineering Practice 1篇，IEEE CDC 2篇，获评英特尔奖学金。目前在南加州大学计算机系攻读博士学位。
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