个人简介：

陈嘉浩，中国科学院自动化研究所副研究员，硕士生导师，从事仿人肌肉骨骼机器人、具身智能、类脑智能研究，基于相关研究，成果如下：

• 发表SCI期刊论文20余篇，其中第一/通讯作者14篇，第一作者ESI高被引论文3篇 ；
• 主持国家重点研发计划课题，国家自然科学基金面上项目、青年科学基金项目、重大项目子课题，中国科学院先导项目课题等；
• 获IEEE TCDS杰出论文奖（一作），中国科学院优秀博士学位论文奖，北京市优秀博士论文提名奖，IEEE ICARM 机电一体化最佳论文（一作），NeurlPS Myochallenge 2025肌肉骨骼系统打乒乓球赛道亚军；
• 担任SCI国际期刊 Robotic Intelligence and Automation的Editorial Assistant，中国自动化学会机器人智能专业委员会副秘书长。

欢迎机器人、机械工程、计算机、自动化等相关专业的学生加入课题组，共同从事如下研究：

1.肌肉骨骼机器人的硬件系统设计（仿人结构设计、人工智能赋能结构优化）

2.肌肉骨骼机器人的仿人操作算法研究（具身智能、类脑智能）

【常年招收实习生】，有意者可邮箱沟通，

081101-控制理论与控制工程
081104-模式识别与智能系统

2016-09--2021-06   中国科学院自动化研究所   博士
2012-09--2016-06   中国农业大学   学士

2024-09~现在, 中国科学院自动化研究所, 副研究员
2021-07~2024-08,中国科学院自动化研究所, 助理研究员

2023-01-01-今,SCI国际期刊Robotic Intelligence and Automation, Editorial Assistant（编委会助理）
2021-12-25-今,中国自动化学会机器人智能专业委员会, 副秘书长
2021-01-01-2022-12-31,SCI国际期刊Assembly Automation, Editorial Assistant（编委会助理）
2019-01-01-2021-12-31,IEEE Robotics and Automation Society学生活动委员会, 全球联合主席

奖励信息：

【1】IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems杰出论文奖, 2025,第一作者

【2】中国科学院优秀博士学位论文奖, 2022

【3】国际会议IEEE International Conference on Advanced Robotics & Mechatronics 最佳机电一体化论文奖, 2022,第一作者

【4】北京市优秀博士学位论文提名奖,  2022

专利成果：

【1】肌肉骨骼机器人控制方法及装置, 发明专利, 2025, 第 1 作者, 专利号: CN114952791B

【2】基于临界状态循环网络的肌肉骨骼机器人控制方法及装置, 发明专利, 2024, 第 1 作者, 专利号: CN114872042B

【3】基于小脑预测与修正的肌肉骨骼机器人控制方法及装置, 发明专利, 2024, 第 2 作者, 专利号: CN114872040B

【4】基于脑启发多任务学习的肌肉骨骼机器人控制方法及系统, 发明专利, 2021, 第 1 作者, 专利号: CN112405542B

【5】骨骼肌肉式机器人的肌肉控制和装配方法, 发明专利, 2020, 第 1 作者, 专利号: CN108422421B

【6】基于冗余肌肉骨骼系统的阶段式运动控制方法, 发明专利, 2020, 第 2 作者, 专利号: CN110515297B

【1】BioSynGrasp: Bio-inspired Structured Reinforcement Learning with Synergetic Exploration and Human Demonstration for Dexterous Grasping of Musculoskeletal Robot, IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 2026, 通讯作者

【2】Memory, attention, and muscle synergies based reinforcement and transfer learning for musculoskeletal robots under imperfect observation, IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, 2025, 第 1 作者

【3】Robust Motion Learning for Musculoskeletal Robots Based on a Recurrent Neural Network and Muscle Synergies, IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 2025, 第 1 作者

【4】A Continual Learning Method for Generalized Grasping Manipulation in a Musculoskeletal Robot, IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 2025, 通讯作者

【5】Neural Manifold Modulated Continual Reinforcement Learning for Musculoskeletal Robots, IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems, 2024, 第 1 作者,（ESI高被引）

【6】Motion Learning for Musculoskeletal Robots based on Cortex-Inspired Motor primitives and Modulation, IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems, 2024,  通讯作者

【7】A memory and attention-based reinforcement learning for musculoskeletal robots with prior knowledge of muscle synergies, Robotic Intelligence and Automation, 2024, 通讯作者

【8】Bio-Inspired Integration Model of Basal Ganglia and Cerebellum for Motion Learning of a Musculoskeletal Robot, Journal of Systems Science and Complexity, 2024, 第 2 作者

【9】A Cerebellum-Inspired Prediction and Correction Model for Motion Control of a Musculoskeletal Robot,  IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems, 2023, 第 2 作者

【10】Motor-cortex-like recurrent neural network and multitask learning for the control of musculoskeletal systems, IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems, 2022, 第 1 作者,（ESI高被引）

【11】A survey of brain-inspired intelligent robots with integration of vision, decision, motion control and musculoskeletal systems, IEEE Transactions on Cybernetics, 2022, 第 2 作者  通讯作者

【12】Motion learning and Rapid Generalization for Musculoskeletal Systems based on Recurrent Neural Network Modulated by Initial States, IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems, 2022, 第 2 作者  通讯作者

【13】Muscle-synergies-based neuromuscular control for motion learning and generalization of a musculoskeletal system, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 2021, 第 1 作者,（ESI高被引）

【14】Realizing human-like manipulation with a musculoskeletal system and biologically inspired control scheme, Neurocomputing, 2019, 第 1 作者

【1】 项目负责人, 国家自然科学基金委面上项目，面向肌肉骨骼机器人高性能操作的形态-控制协同学习与进化，2026-01--2029-12

【2】 课题负责人, 国家重点研发计划“智能机器人”重点专项，面向仿人操作的肌肉骨骼机器人形态-控制协同发育，2025-07--2025-12

【3】 课题负责人, 中国科学院基础与交叉前沿科研先导专项，多通路融合决策方法，2026-01--2030-12

【4】 项目负责人, 国家自然科学基金委青年科学基金项目（C类），面向肌肉骨骼机器人仿人操作的脑启发式运动学习，2022-01--2025-12

【5】子课题负责人,  国家自然科学基金委重大项目，果蝇幼虫多模式软体运动控制的智能仿生计算模型，2023-01--2027-12

【6】项目负责人, 多模态人工智能系统全国重点实验室青年基金，仿人肌肉骨骼机械手臂的结构设计与多目标形态优化，2025-01--2027-12

【7】项目负责人, 复杂系统管理与控制国家重点实验室青年基金，肌肉骨骼机器人的脑启发式多任务持续学习，2022-01--2022-12