商慧亮,复旦大学信息科学与工程学院副教授,于1995年9月考入复旦大学,2002年6月,毕业于复旦大学电子工程系电路与系统专业,获得硕士学位,留校任教至今。2005年9月至2009年6月在职攻读并获得电子工程系电路与系统专业博士学位。
先后承担或参与国家、省部级及产学研课题30余项。包括承担国家自然科学基金1项,上海市自然科学基金1项,教育部博士点基金1项。在国内外核心期刊发表论文30余篇,其中8篇论文被SCI收录,17篇论文被EI收录;申报发明专利6项,已获得授权3项。
研究方向围绕机器人自主系统与感知,包含:3D视觉,移动机器人,SLAM,自动驾驶,多传感器融合,云端机器人,机器人抓取,工业视觉检测,嵌入式系统,智能系统,机器人设计等。
课题组研究领域:
1. 基于视觉的机器人抓取与操作引导:为了完成机器人的抓取任务,机器人首先需要感知物体。随着传感器设备的不断发展,目前的机器人都配备了RGB摄像机和深度摄像机来获取丰富的环境信息。然而,原始的RGB-D图像对于机器人来说是简单的数字网格,在那里需要提取高层次的语义信息来实现基于视觉的感知。要抓取的目标对象的高层信息通常包含位置、方向和抓取位置。然后计算抓取规划以执行物理抓取。赋予机器人感知能力一直是计算机视觉和机器人学科的一个长期目标。机器人抓取不仅意义重大,而且早已被研究。机器人抓取系统由抓取检测系统、抓取规划系统和控制系统组成。
2. 多传感器融合SLAM(即时定位与地图构建) , 将一个机器人放入未知环境中的未知位置,让机器人一边移动一边逐步描绘出此环境完全的地图,同时在自身定位的基础上建造增量式地图,实现机器人的自主定位和导航。
3. 基于多传感器融合的复杂场景动态避障 , 障碍物检测、人群行为预测与可通过性评估、动态障碍物轨迹预测、避障路径规划等。
4. 环境和图像的自然语义描述 , 用于生成图像的自然语言描述
5. 人体姿态估计与行为检测 , 人体骨骼关键点检测是计算机视觉的基础性算法之一,在计算机视觉的其他相关领域的研究中起到了基础性作用,如行为识别、人物跟踪、步态识别等相关领域。
欢迎有计算机、电子信息、自动化、机械设计与机电一体化等相关背景的同学加入课题组
课题组研究领域:
1. 基于视觉的机器人抓取与操作引导:机器人抓取系统由抓取检测系统、抓取规划系统和控制系统组成。随着传感器设备的不断发展,目前的机器人都配备了RGBD摄像机和深度摄像机来获取丰富的环境信息。要抓取的目标对象的高层信息通常包含位置、方向和抓取位置。然后计算抓取规划以执行物理抓取。赋予机器人感知能力一直是计算机视觉和机器人学科的一个长期目标。机器人抓取意义重大,应用广泛,为本课题组的核心研究方向。
2. 多传感器融合SLAM(即时定位与地图构建) , 将一个机器人放入未知环境中的未知位置,让机器人一边移动一边逐步描绘出此环境完全的地图,同时在自身定位的基础上建造增量式地图,实现机器人的自主定位和导航。
3. 基于多传感器融合的复杂场景动态避障 , 障碍物检测、人群行为预测与可通过性评估、动态障碍物轨迹预测、避障路径规划等。
4. 环境和图像的自然语义描述 , 生成图像的自然语言描述,讲机器认知的环境信息传达给人,使人和机器能够互相理解。
5. 人体姿态估计与行为检测 , 人体骨骼关键点检测是计算机视觉的基础性算法之一,在计算机视觉的其他相关领域的研究中起到了基础性作用,如行为识别、人物跟踪、步态识别等相关领域。
课题组研究方向包含:自主机器人,SLAM,自动驾驶,机器视觉,3D视觉,机器人系统,自动化,移动机器人,机器人抓取,视觉检测,人工智能,语义地图,嵌入式系统,智能系统,移动机器人等