基本信息

王鹏    研究员、博士生导师  

中国科学院自动化研究所

多模态人工智能系统全国重点实验室

中国科学院人工智能创新研究院

中国科学院香港创新研究院人工智能与机器人创新中心

邮件: peng_wang@ia.ac.cn

电话: (010)62554330

地址: 北京市海淀区中关村东路95号     

  王鹏,研究员、博士生导师。中国科学院自动化研究所,多模态人工智能系统全国重点实验室研究员,中国科学院人工智能创新院“2035创新任务”负责人,中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心特聘研究员,中国科学院青年创新促进会会员。曾先后在德国慕尼黑工业大学、美国加州大学伯克利分校访问与合作研究。中国计算机学会智能机器人专业委员会常务委员、中国自动化学会混合智能专业委员会委员、全国信息技术标准化技术委员会信息技术服务分技术委员会委员、中国自动化学会机器人智能专业委员会委员、中国计算机学会高级会员等。

  作为负责人承担和完成包括:国家自然科学基金重大研究计划、国家科技重大专项、国家重点研发计划课题、国家自然科学基金面上等项目30余项。

  发表人工智能与机器人领域国际期刊和国际会议论文80余篇,包括IEEE Trans.Robotics(T-RO)、IEEE Trans.Cybern.IEEE Robotics and Automation Letters(RAL)、IEEE Trans.CDS、iScience、IEEE Trans.CSVTIEEE Trans.IM、Frontiers in Neurorobotics等国际期刊论文,以及机器人领域ICRA、IROS等顶级国际会议论文,授权发明专利30余项。

  研发了Casia Hand系列化灵巧手及通用类人灵巧操作机器人。

  获北京市科学技术一等奖、北京市科学技术二等奖、中国自动化学会技术发明一等奖、日内瓦国际发明展金奖、第三届中国创新挑战赛优胜奖等。  

招生信息

招生专业

081104--模式识别与智能系统(博士生、硕士生,中科院自动化所

081101--控制理论与控制工程(博士生、硕士生,中科院自动化所

085400--电子信息(非全日制硕士,国科大人工智能学院


招生方向

具身智能(机器人视觉-学习-操作)

灵巧抓取与操作学习类人灵巧操作机器人

仿人灵巧手与仿人臂、自主柔性作业机器人

类脑与神经拟态机器人、智能机器人系统

 

   欢迎申请博士后职位:CAIR香港-中科院香港创新研究院人工智能与机器人中心

   【中新社】中国团队研发系列仿人灵巧手机器人获日内瓦国际发明展金奖

   “Casia Hand系列仿人灵巧手机器人”获日内瓦国际发明展金奖

   Casia Hand:自动化所研发系列灵巧手及类人灵巧操作机器人,亮相世界机器人大会

   自动化所提出机器人类人灵巧操作方法,实现人与机器人间的类人物体交接

    人形机器人:从“形似”到“神似”

      

  1、类人灵巧操作机器人

  类人灵巧操作能力是目前机器人亟待突破的瓶颈之一,对制造、服务、国防等具有重要的应用意义,许多对人类而言异常简单的灵巧操作任务,对机器人来讲是极其困难的。人类的灵巧操作能力来源于长期进化过程:独特的结构与驱动、灵敏的视-触感知、强大的学习能力,类人灵巧操作机器人需具备类人的结构、传感和学习能力,通过与机器学习、机器视觉等交叉融合,研究具有通用性的类人灵巧操作机器人,实现对操作‘对象-环境-任务’的类人适应能力,完成多样化物体的抓取、交接、整理、处置,以及对人类工具的使用等灵巧操作任务

  2、灵巧抓取与操作学习

  使机器人能够像人一样通过监督/模仿学习、与环境交互的探索学习、持续/终身学习,以及视-力-触等多模态融合学习,实现对自主灵巧操作等能力的智能学习、持续增长和进化,是机器人领域的亟待解决的问题和研究热点之一,得到了Stanford University、University of California Berkeley、OpenAI等众多国内外研究机构的关注。

  3、仿人灵巧手与仿人臂

  人手的高度灵巧性来自其独特结构、驱动和感知能力,通过借鉴人手的机制,研制具有类人自由度、仿筋腱驱动和多模态感知能力的灵巧手,是实现类人灵巧操作能力的关键。研制了具有类人动作完成能力的五指灵巧手 Casia Hand®,以及轻量化和高速度版本,建立了自主知识产权体系,针对制造、服务和特种应用等多样化需求,形成多样化的系列版本。

  4、机器人视觉深度学习模型

  基于大量样本的视觉深度网络已在诸多领域获得了成功应用,机器人视觉由于其搭载平台、应用场景等特殊性,亟待研究面向小样本、轻量化、先验嵌入、多模态信息融合,具备增量和持续学习能力的新型深度学习模型。

  5、类脑与神经拟态机器人

  以机器人为载体,借鉴生物神经机制,对类脑感知、认知、决策、控制等计算模型进行验证和应用,研发具有自适应、自学习能力的类脑智能机器人,促进机器人与人工智能、脑与神经科学的深度交叉和融合,为类脑智能、人形机器人等前沿技术在工业、服务等领域的应用奠定基础。


欢迎申请免推直博、硕士研究生,欢迎报考博士研究生、硕士研究生!(申请:“人工智能菁英班”

欢迎报国科大人工智能学院非全日制硕士

欢迎申请博士后、助理研究员、实习生岗位!(优秀的博士后可以推荐申请:国家“博新计划”

邮箱:peng_wang@ia.ac.cn

教育及工作经历

   
工作经历

2023.01 -         中国科学院自动化所,多模态人工智能系统全国重点实验室,研究员、博士生导师

2021.01 -         中国科学院人工智能创新研究院“2035创新任务”,负责人

2017.10 - 2022.12    中国科学院自动化所,复杂系统管理与控制国家重点实验室,研究员、博士生导师

2020.07 - 2022.12    中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心,特聘研究员

2018.04 - 2018.05    美国加州大学伯克利分校,访问学者

2016.09 - 2016.10    德国慕尼黑工业大学,访问学者 

2012.11 - 2017.10    中国科学院自动化所,副研究员

2010.07 - 2012.10    中国科学院自动化所,助理研究员

教育经历

2007.09-2010.07   中国科学院自动化所,复杂系统管理与控制国家重点实验室,控制理论与控制工程,工学博士 

2005.07-2007.07   哈尔滨工业大学航天学院,控制科学与工程,工学硕士 

2000.09-2004.07   哈尔滨工程大学自动化学院,电气工程及自动化,工学学士

荣誉及社会兼职

1、北京市科学技术一等奖,2012年

2、北京市科学技术二等奖,2015年

3、中国自动化学会技术发明一等奖,2018年

4、第三届中国创新挑战赛(扬州)优胜奖,2018

5、中国科学院青年创新促进会人才计划,2014年

6、中国计算机学会智能机器人专业委员会常务委员,2019年

7、中国计算机学会高级会员,2020年

8中国自动化学会混合智能专业委员会委员,2017年

9、全国信息技术标准化技术委员会信息技术服务分技术委员会委员,2021年

10、中国自动化学会机器人智能专业委员会委员,2021年

11、杰出审稿人 Outstanding Reviewers, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2020年、2021年

12、Guest Associate Editor, Frontiers in Robotics and AI, 2021年

13、日内瓦国际发明展金奖:Casia Hand系列灵巧手,2024年

14、中国科学院自动化所“十佳员工”,2012年


主要论文

  1.  Wei Wei, Peng Wang*, Si Zhe Wang, Yongkang Luo, Wanyi Li, Daheng Li, Yayu Huang, Haonan Duan, Learning Human-like Functional Grasping for Multi-finger Hands from Few Demonstrations,  IEEE Transactions on Robotics (T-RO), 2024 (40), 3897-3916. DOI: 10.1109/TRO.2024.3420722

  2. Yongkang Luo , Wanyi Li, Peng Wang*, Haonan Duan, Wei Wei, and Jia Sun, Progressive Transfer Learning for Dexterous In-Hand Manipulation with Multi-Fingered Anthropomorphic Hand, IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems, 2024. 

  3.  Haonan Duan, Yiming Li, Daheng Li, Wei Wei, Yayu Huang, Peng Wang*, Learning Realistic and Reasonable Grasps for Anthropomorphic Hand in Cluttered Scenes, IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2024.

  4. Yiming Yang, Zechang Wang, Dengpeng Xing, Peng Wang*, Learning Playing Piano with Bionic-Constrained Diffusion Policy for Anthropomorphic Hand, Cyborg and Bionic Systems, 2024

  5. Haonan Duan, Yifan Yang, Daheng Li, Peng Wang*, Human-Robot Object Handover: Recent Progress and Future Direction , Biomimetic Intelligence and Robotics, Volume 4, Issue 1, March 2024. [paper]

  6. Yayu Huang, Zhenghan Wang, Xiaofei Shen, Qian Liu, and Peng Wang*, Human-like Dexterous Teleoperation for Anthropomorphic Hand-arm Robotic System, The 16th International Conference on Intelligent Robotics and Applications, 2023. (Best Student Paper Award)

  7. Wanyi Li, Wei Wei, Peng Wang*, Continual Learning for Anthropomorphic Hand Grasping,  IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems, 2023.  [paper]

  8. Wanyi Li, Wei Wei, Peng Wang*, Neuro-inspired Continual Anthropomorphic Grasping, iScience, Cell Press, 2023. [paper]
  9. Haonan Duan, Peng Wang*, Yiming Li, Daheng Li, Wei Wei,Learning Human-to-Robot Dexterous Handovers for Anthropomorphic Hand, IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems, 2022. [paper]
  10. Wei Wei, Daheng Li, Peng Wang*, et. al., DVGG: Deep Variational Grasp Generation for Dextrous Manipulation, IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 7, no. 2, pp. 1659-1666,2022. [paper]
  11. Yiming Li, Wei Wei, Daheng Li, Peng Wang*, et. al., HGC-Net: Deep Anthropomorphic Hand Grasping in Clutter. IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2022. [paper]
  12. Yu, Chunmiao and Wang, Peng*,Dexterous Manipulation for Multi-Fingered Robotic Hands With Reinforcement Learning: A Review,Frontiers in Neurorobotics, 2022. [paper
  13. Li, Yinlin, Wang, Peng,  Li, Rui, Tao, Mo, Liu, Zhiyong and Qiao, Hong,A Survey of Multifingered Robotic Manipulation: Biological Results, Structural Evolvements, and Learning Methods,Frontiers in Neurorobotics,2022. [paper]  
  14. Yuxin Sun, Li Su, Yongkang Luo, Hao Meng, Wanyi Li, Zhi Zhang, Peng Wang, Wen Zhang, Global Mask R-CNN for marine ship instance segmentation, Neurocomputing, Volume 480, 2022
  15. Haonan Duan, Peng Wang*, et. al., Robotics Dexterous Grasping: The Methods Based on Point Cloud and Deep Learning, Frontiers in Neurorobotics, volume 15, 2021. [paper]
  16. Wei Wei, Peng Wang*, et. al., GPR: Grasp Pose Refinement Network for Cluttered Scenes, IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2021. [paper]
  17. Chenlin Zhou, Peng Wang*, et. al., ACR-Net: Attention Integrated and Cross-spatial Feature Fused Rotation Network for Tubular Solder Joint Detection, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2021. [paper]
  18. Guangyun Xu, Peng Wang*, et. al., POIS: Policy-Oriented Instance Segmentation for Ambidextrous Robot Picking, IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2021
  19. Chenlin Zhou, Peng Wang*, et. al., BV-Net : Bin-based Vector-predicted Network for Tubular Solder Joint Detection, Measurement, Elsevier, 2021
  20. Yiming Li, Peng Wang*, et. al., Simultaneous Semantic and Collision Learning for 6-DoF Grasp Pose Estimation, IROS 2021
  21. Yiming Li, Peng Wang*, et. al., ADEL: Autonomous Developmental Evolutionary Learning for Robotic Manipulation, ICDL 2021
  22.  Wen Zhang , Xujie He , Wanyi Li , Zhi Zhang , Yongkang Luo , Li Su , and Peng Wang, A Robust Deep Affinity Network for Multiple Ship Tracking, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement,  2021
  23. Yunqian He, Guihua Xia, Yongkang Luo, Li Su, Zhi Zhang, Wanyi Li, Peng Wang, DVFENet: Dual-branch voxel feature extraction network for 3D object detection, Neurocomputing, Volume 459, 2021,Pages 201-211.

  24. Wen Zhang, Xujie He, Wanyi Li, Zhi Zhang, Yongkang Luo, Li Su, Peng Wang, An integrated ship segmentation method based on discriminator and extractor, Image and Vision Computing, Volume 93, 2020.

  25. Jia Sun, Peng Wang*, Yongkang Luo, Wanyi Li. Surface Defects Detection Based on Adaptive Multi-scale Image Collection and Convolutional Neural Networks, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, Volume: 68, Issue:12, 4787-4797, DECEMBER 2019. 
  26. Xuanyang Xi#, Yongkang Luo#*, Peng Wang, and Hong Qiao. Salient object detection based on an efficient end-to-end saliency regression network. Neurocomputing, 323:265–276, 2019. 
  27. Jia Sun, Peng Wang*, Yongkang Luo, Gaoming Hao, Hong Qiao. Precision Work-piece Detection and Measurement Combining Top-down and Bottom-up Saliency[J]. International Journal of Automation and Computing. vol. 15, no. 4, pp. 417-430, 2018.
  28. Wenjun Zhu, peng wang*, Rui Li ,  Xiangli Nie ,  Real-time 3D Work-piece Tracking with Mo-nocular Camera Based on Static and Dynamic Model Libraries, Assembly Automation, Vol. 37 Iss: 2, 219~229, 2017.
  29. Sun, Jia; Wang, Peng*; Qin, Zhengke; Qiao Hong,Effective self-calibration for camera parameters and hand-eye geometry based on two feature points motions,IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica,4(2), 370–380,2017.
  30. Xu, D., Lu, J., Wang, P., Zhang, Z., & Liang, Z. Partially decoupled image-based visual servoing using different sensitive features. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, Volume: 47, Issue: 8, 2233 - 2243 ,Aug. 2017. 
  31. Zhengke Qin, Peng Wang*, Jia Sun, Jinyan Lu, and Hong Qiao, Precise Robotic Assembly for Large-Scale Objects Based on Automatic Guidance and Alignment,IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, vol. 65, no. 6, June 2016. 
  32. Wanyi Li,Peng Wang, and Hong Qiao, Top-down Visual Attention Integrated Particle Filter for Robust Object Tracking,Signal Processing: Image Communication, 2016 ,43 ,28–41.
  33. Peng Wang et. al.,  Online appearance model learning and generation for adaptive visual tracking, IEEE Transaction on Circus and System for Video Technology, 21(2), Feb. 2011, 156-169. 
  34. Peng Wang et. al., Adaptive probabilistic tracking with reliable particle selection, Electronics Letters, 45 (23), Nov. 2009, pp. 1160-1161. 
  35. Yongkang Luo, Peng Wang, Wenjun Zhu, and Hong Qiao. Sparse-Distinctive Saliency Detection. IEEE Signal Processing Letter, Vol. 22, No.9: 1378-1382, 2015.
  36. Wei Liu, Peng Wang et. al., Part-based adaptive detection of work- pieces using Differential Evolution,Signal Processing,2012, 92(2),301-307. 
  37. Zhicai Ou, Peng Wang et. al., Sub-pattern bilinear model and its application in pose estimation of work-pieces, Neurocomputing,2012, 83,176-187.
  38. Wanyi Li、Peng Wang、Rui Jiang、Hong Qiao ,Robust object tracking guided by top-down spectral analysis visual attention ,Neurocomputing, 152, pp 170-178, 2015.
  39. Peng Wang ; Zhengke Qin; Wei Zou, Planetary Landing Point Tracking Based on Multiple Reference Points, IEEE International Conference on Mechatronics and Automation (ICMA), 2017.8.6-2017.8.10
  40. Peng Wang et al., Adaptive Probabilistic Tracking with Discriminative Feature Selection for Mobile Robot, IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC) , 2016
  41. Peng Wang, Zhengke Qin, Zhao Xiong, Jinyan Lu, De Xu, Xiaodong Yuan and Changchun Liu, Robotic Assembly System Guided by Multiple Vision and Laser Sensors for Large Scale Components, IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics, 2015.
  42. Wei Liu, Tianshi Chen, Peng Wang et. al., Pose estimation for 3D workpiece grasping in industrial environment based on evolutionary algorithm, Journal of Intelligent and Robotic Systems, (2012) 68:293-306. 
  43. Dongchun Ren, Peng Wang et. al., A biologically inspired model of emotion eliciting from visual stimuli, Neurocomputing, Volume 121, Pages 328-336, 2013. 
  44. Hong Qiao, Yanlin Li, Tang Tang and Peng Wang, Introducing Memory and Association Mechanism Into a Biologically Inspired Visual Model, IEEE Transactions on Cybernetics, Volume:44 , Issue: 9 , 1485 - 1496 , Sept. 2014 
  45. Peng Wang, et al., Salient region detection based on Local and Global Saliency, IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 1546 – 1551, 2014, Hong Kong. 
  46. Wanyi Li, Peng Wang et. al., A Survey of Visual Attention Based Methods for Object Tracking. Acta Automatica Sinica, 2014, 40(4): 561-576. 
  47. Peng Wang et. al., Adaptive probabilistic tracking with multiple cues integration for a mobile robot, IEEE International Conference on Control and Automation, 2010, pp. 713-718. 
  48. Peng Wang et. al., Object Tracking with Serious Occlusion Based on Occluder Modeling, IEEE International Conference on Mechatronics and Automation, 2012. pp. 1960-1965 
  49. Wanyi Li, Peng Wang et. al., Double least squares pursuit for sparse decomposition, International Conference on Intelligent Information Processing, 2012. 
  50. Jiuqi Han and Peng Wang et.al., Tuning of PID Controller Based-on Fruit Fly Optimization Algorithm, IEEE International Conference on Mechatronics and Automation, 2012. 
  51. Jiwu Dong, Jianhua Su, Hong Qiao and Peng Wang, Optimal Fixture Design in the Large Plates of Optical Glass Assembly, IEEE International Conference on Mechatronics and Automation, 2012.  
  52. Jing Tao, Peng Wang, et. al., Facility Layouts Based on Differential Evolution Algorithm, IEEE ROBIO 2013 
  53. Zhengke Qin, Wenjun Zhu, Peng Wang and Hong Qiao, Workpiece Localization with Shadow Detection and Removing, IEEE ROBIO 2013 
  54. Wenjun Zhu, Qinzheng Ke, Peng Wang and Hong Qiao, Model-based Work-piece Localization with Salient Feature Selection, IEEE ROBIO 2013 
  55. Peng Wang,et al., Adaptive Visual Tracking with feature selection for mobile robot, IEEE CYBER,2014, HongKong. 
  56. Wanyi Li, Peng Wang, Visual Tracking Via Saliency Weighted Sparse Coding Appearance Model, ICPR, 2014. 

授权发明专利

  1. 通用型仿人五指灵巧手, 授权号:ZL202410644334.6

  2. 双臂灵巧操作机器人系统,授权号:ZL202210449052.1

  3. 物体抓取方法、装置和系统,授权号:ZL2021105922782

  4. 类人灵巧操作移动机器人,授权号:ZL202310253700

  5. 神经拟态灵巧手机器人,授权号:ZL202210442688

  6. 仿人五指灵巧手,授权号:ZL202210442685X

  7. 五自由度全驱动仿人大拇指和仿人灵巧手,授权号:ZL2022104426258

  8. 灵巧手腱绳驱动单元、驱动装置及仿生灵巧手,授权号:ZL2022104426864

  9. 一种机器人抓取方法、装置、电子设备及计算机介质,授权号:ZL2021111077399

  10. 机器人柔性作业方法、装置及机器人,授权号:ZL2021108139309

  11. 带角度估计的管线焊点深度学习视觉检测方法,授权号:ZL2021101812482

  12. 基于视觉注意建模融合的缺陷样本自动标注方法及系统,授权号:ZL2021105556589

  13. 基于先验知识的小目标实时检测与定位方法、系统、设备,授权号:ZL202110129392.1

  14. 知识图谱的要素推测方法、装置、电子设备和存储介质,授权号:202211452684X

  15. 城市群运行状态知识图谱构建方法、系统及设备,授权号:ZL2021103377461

  16. 叶片精整作业机器人系统,授权号:ZL2021102203566

  17. 用于航空发动机叶片精整的磨抛装置,授权号:ZL2021102203443

  18. 零件表面瑕疵检测中神经网络的训练样本的合成方法,授权号:ZL2018112217192

  19. 基于深度卷积生成对抗网络样本生成的外观瑕疵检测方法,授权号:ZL2018112787622

  20. 线状工件焊点焊接质量检测系统及方法,授权号:ZL201910345423X

  21. 基于多传感器融合的机器人自动化装配方法及装置,授权号:ZL201910647544X

  22. 显著区域检测方法和检测系统,授权号:ZL2016108891003

  23. 基于图像重构卷积神经网络的零件外观瑕疵检测方法,授权号:ZL2018112787919

  24. 零件表面瑕疵检测中神经网络的训练样本的合成方法,授权号:ZL2018112217192

  25. 大口径光学元件的姿态调整装置,授权号:ZL2016107286808

  26. 一种基于视觉传感器和激光测距仪的位姿检测装置与方法,授权号:ZL2015102293711

  27. 一种智能装配序列规划方法,授权号:ZL2014103426256

  28. 自动夹持套件,授权号:ZL2016107260117

  29. 一种基于动态规划与遗传算法的装配序列规划方法及装置,授权号: ZL2014101207362

  30. 一种多边形工件检测定位方法,授权号:ZL2014103051984

  31. 一种机器人自动化装配系统,授权号:ZL2015101194206

  32. 一种显著性区域检测方法及装置,授权号:ZL2014103017979

  33. 基于遮挡物建模的有遮挡情况下的目标跟踪方法,授权号:ZL201010034354X

  34. 动态场景下基于局部背景剪除的自适应目标跟踪方法.,授权号:ZL2010100343535

主持科研项目

  1. 神经拟态机器人,2035创新任务,2021.1-2023.12

  2. 神经拟态灵巧操作机器人,中科院先导专项/交叉攻关项目,2020.1-2022.12

  3. 终身学习视觉感知,科技委基金,2022.1-2024.12

  4. 基于注意-记忆-学习的非结构环境感知与机器人自主作业,国家自然科学基金共融机器人重大研究计划,2018.01-2020.12

  5. 脑智交叉研究平台--类脑智能体验证平台,国家科学中心重点项目,2020.01-2022.12

  6. 智能服务机器人技术,2019.01-2021.12

  7. 时空大数据集成分析与认知计算,国家重点研发计划课题,2020.01-2022.12

  8. 高端磁学装备数字样机,中科院先导专项,2020.01-2022.12

  9. 光机组件视觉检测与定位算法研究,国家自然基金面上项目,2014.01-2017.12

  10. 引入视觉注意机制的视觉跟踪方法研究,国家自然科学基金青年,2012.01-2014.12

  11. 基于类脑学习的非结构化环境感知方法研究,装备预研基金,2017.01-2018.12

  12. 中科院青年创新促进会人才项目,2015.01-2018.12

  13. 数字化设计与验证,国家重大科技专项,2017.01-2018.06

  14. 数字化设计与系统集成,国家重大科技专项,2016.01-2017.06

  15. 驱动器数字化系统总体设计与系统集成,国家重大科技专项,2014.07-2015.12

  16. 激光驱动器数字样机建模与验证,重大专项,2013.07-2014.07

  17. 光机组件半自动化装校验证系统及关键技术研究,重大专项外协,2013.12-2014.12

  18. 光机组件可视化装配检测与定位技术研究,重大专项外协,2012.01-2013.10

  19. 高功率固体激光驱动器集成安装理论模型,重大专项外协,2012.01-2012.12

  20. 机器人夹持与安装系统,重大专项外协,2015.10-2016.01

毕业学生


  1. 王宇辰,硕士研究生,毕业时间:2019.7,工作单位:创新工场(北京)

  2. 孙佳,博士研究生,毕业时间:2018.7,工作单位:中科院自动化所,助理研究员

  3. 覃政科,博士研究生,毕业时间 :2017.7,工作单位:大疆科技(深圳)

  4. 罗永康,博士研究生,毕业时间:2016.7,工作单位:中科院自动化所,助理研究员

  5. 黎万义,博士研究生,毕业时间:2014.1,工作单位:中科院自动化所,副研究员

  6. 陶晶,硕士研究生,毕业时间:2014.7,工作单位:中国工商银行(深圳)

  7. 汤志鹏,硕士研究生,毕业时间:2014.7,工作单位:阿里巴巴(北京)

  8. 韩久琦,硕士研究生,毕业时间:2013.7,工作单位:军事科学院,京东数科(北京)