个人简历

博士，讲师，硕士生导师。研究方向为虚拟现实与飞行仿真，任职于自动化科学与电气工程学院，虚拟现实技术与系统国家重点实验室固定研究人员，主要从事高等级飞行模拟机关键技术研究与工程化。2002年7月毕业于北京航空航天大学飞行器设计与应用力学系获工学学士学位，2010年1月毕业于北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院获工学博士学位，2010年3月起留校工作至今。发表论文30多篇，主持或参与课题20余项，其中与航空、航天科研院所合作的横向课题10余项，课题成果服务于航空航天重大型号工程。

教育经历

[1] 2004.9-2010.1
北京航空航天大学 | 导航制导与控制 | 博士学位 | 博士研究生毕业
[2] 2002.9-2004.7
北京航空航天大学 | 导航制导与控制 硕博连读
[3] 1998.9-2002.7
北京航空航天大学 | 飞行器设计 | 本科学位 | 大学本科毕业

工作经历

[1] 2010.3-至今
北京航空航天大学 |自动化科学与电气工程学院 |讲师

[2] 2016.2-2017.2
英国密德塞克斯大学 |计算机科学系 |访问学者

研究方向

[1] 飞行仿真：飞机系统建模与仿真，高等级飞行模拟机关键技术工程化

[2] 虚拟现实与增强现实：综合自然环境、传感器建模与仿真，本体与复杂环境感知（SLAM），可视化，虚实融合，行为识别

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研究领域

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一、飞行仿真
飞行器本体动力学/运动学建模与仿真
飞机系统建模与仿真
高等级飞行模拟机综合视景生成与显示
任务与航迹规划
二、混合现实（虚拟现实与增强现实）
大范围多波段综合自然环境建模、仿真、可视化
面向智能体行为的混合现实验证
本体与复杂场景感知（SLAM）
多模态行为识别（视觉/听觉/动作/步态）
虚实融合

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开授课程

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[1]虚拟现实技术

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科研项目

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论文

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[1] 赵永嘉, 胡雪蕊, 雷小永, 戴树岭. 一种合成孔径雷达图像的高度重建方法. 北京航空航天大学, 中国, CN**5[P], 2015-11-04.
[2] 赵永嘉, 张宁, 雷小永, 戴树岭. 一种全周期采用CNNs特征检测的视觉SLAM算法. 北京航空航天大学, 中国, CN**9[P], 2019-02-15.
[3] 赵永嘉, 陈昌杰, 雷小永, 戴树岭. 基于稀疏SLAM框架的低纹理平面场景重建方法. 北京航空航天大学, 中国, CN**7[P], 2018-11-09.
[4] 戴树岭，雷小永，赵永嘉. 一种面向多投影拼接显示的参数化自动几何校正方法. 北京航空航天大学, 中国, **0.7[P], 2017-11-14.
[5] 雷小永、杜玮、戴树岭、赵永嘉、刘卫华. 一种基于下视传感器的多路径完整性检测算法.北京航空航天大学, 中国, **5.2[P], 2018-08-03.
[6] 戴树岭，赵永嘉，赵帅和. 一种基于平头锥形背投影屏幕的多通道广角无限显示设备. 北京航空航天大学, 中国, ZL**9.3[P], 2016-06-08
[7] Zhu Rui，Zhao Yongjia.Real-Time Plane Segmentation for Scene Understanding in Robot Navigation. The 2017 10th International Congress on Image and Signal Processing, BioMedical Engineering and Informatics (CISP-BMEI 2017), V: 2018-January, Pages: 1-5, Conference date: October 14, 2017 - October 16, 2017, Conference location: Shanghai, China
[8] Zhu R and Zhao Y.Real-Time Moving Objects Segmentation based on RGB-D camera[C].2018 IEEE/CSAA Guidance, Navigation and Control Conference(IEEE CSAA GNCC),Xiamen,2018.
[9] Zhang Ning (State Key Laboratory of Virtual Reality Technology and Systems, Beihang University, Beijing; 100191, China); Zhao Yongjia. 3D recognition based on ordered images reconstruction. Source: MATEC Web of Conferences, v 232, November 19, 2018, 2018 2nd International Conference on Electronic Information Technology and Computer Engineering, EITCE 2018, Conference date: October 12, 2018 - October 14, 2018, Shanghai, China
[10] Chen Changjie, Zhao Yongjia. Efficient Plane Extraction Based on Hierarchical Clustering[C]. IEEE/CSAA Guidance, Navigation and Control Conference. 2018,
[11] 赵子豪，赵永嘉. 电动式操纵负荷系统多余力抑制技术研究[J].计算机仿真, 2017.
[12] Yuecheng Liu, Yongjia Zhao, A virtual-waypoint based artificial potential field method for UAV path planning , CGNCC 2016 - 2016 IEEE Chinese Guidance, Navigation and Control Conference, p 949-953, January 20, 2017
[13] Liu Weihua, Zhao Yongjia, Lei Xiaoyong. An Efficient Algorithm Unifying MHT and Multiple Model Approaches. 12th International Conference on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery, AUG 15-17, 2015, Zhangjiaiie, PEOPLES R CHINA, 2015, PP: 607-611.IEEE, NEW YORK
[14] Liu Weihua, Zhao Yongjia, Lei Xiaoyong.Design and Implementation of Target Tracking Software Development Environment. 2015 12th International Conference on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery (FSKD). PP:2261-2265.AUG 15-17, 2015.Zhangjiaiie, PEOPLES R CHINA.IEEE.
[15] Zhao Yongjia, Hu Xuerui, Liu Weihua.2015 8TH INTERNATIONAL CONGRESS ON IMAGE AND SIGNAL PROCESSING (CISP). OCT 14-16, 2015. Shenyang, PEOPLES R CHINA, PP:727-731.
[16] Meng, Zhijun, Zhou Yaoming, Zhao Yongjia. learning low-rank tensor from incomplete and grossly corrupted data. Source: Neural Computing and Applications, 2018.ISSN: **, Article in Press
[17] Changhong Lin, Daiwei Li and Yongjia Zhao, Tensegrity robot dynamic simulation and kinetic strategy programming, 2016 IEEE Chinese Guidance, Navigation and Control Conference (CGNCC), Nanjing, 2016, pp. 2394-2398
[18] Yongjia Zhao*, Zhou Suiping, Changhong Lin, Daiwei Li. An Efficient Locomotion Strategy for Six-strut Tensegrity Robots.13th IEEE International Conference on Control & Automation (ICCA 2017): 413-418
[19] Yongjia Zhao, Suiping Zhou, Wearable Device-Based Gait Recognition Using Angle Embedded Gait Dynamic Images and a Convolutional Neural Network, Sensors, 2017, 17(3), 478

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荣誉及奖励

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