一、基本情况

孙炜，男，1975年生，中共党员，博士，教授、博士生导师，湖南大学党委常委、组织部部长，机器人视觉感知与控制技术国家工程实验室机器人控制技术学术带头人，电子制造业智能机器人技术湖南省重点实验室主任，被授予“有突出贡献中青年专家”荣誉称号。



联系方式：
邮箱：david-sun@126.com
电话：


二、研究方向
机器人及人工智能，目前重点研究移动机器人室内定位导航、工业机器人三维视觉成像及引导作业、服务机器人智能化等领域。


三、研究业绩
先后获得国家技术发明二等奖1项、国家科技进步二等奖2项，省部级科技奖励12项。先后主持和参与科研项目29项，其中国家级项目13项，省部级项目10项。发表学术论文100多篇，获得发明专利10余项，出版教材和专著3部，研发出电子元器件自动装配和检测机器人系统、汽车零配件视觉辅助装配系统、基于三维视觉的复杂部件自动上料系统、基于视觉的高精密工件表面缺陷检测系统、高压输电线路除冰与巡检作业机器人、智能自主风管清扫机器人、智能安防机器人、医药制造智能机器人系统等装置、装备，取得了良好的经济效益和社会效益。


1、主要科研获奖
2019年湖南省科技进步奖一等奖：机器人智能引导与协作技术及其应用，排名第1.
2018年国家技术发明奖二等奖：高端制药机器人视觉检测与控制关键技术及应用，排名第3。
2018年中国产学研合作创新成果奖一等奖：机器人视觉感知及控制技术，排名第1。
2015年高等学校科学研究优秀成果奖(科学技术)二等奖：混合动力汽车电控系统关键技术，排名第1。
2013年中国机械工业科学技术奖二等奖：高压输电线路除冰巡检机器人关键技术及应用，排名第2。
2010年中国机械工业科学技术奖二等奖：《智能控制系统》[第2版]，排名第2。
2009年第7届湖南省青年科技奖。
2007湖南省科技进步二等奖：现代电驱动车辆先进控制技术及其应用，排名第7。
2007中国机械工业科学技术奖二等奖：大型复杂机电系统建模与智能优化控制技术及其工程应用，排名第8。
2006年国家科学技术进步奖二等奖：高速灌装生产线智能检测分拣成套装备研制及其推广应用，排名第3。
2006年湖南省自然科学优秀学术论文一等奖：A Robust Robotic Tracking Controller Based on Neural Network，排名第1。
2005年湖南省科技进步奖一等奖：复杂工业系统的综合集成智能控制理论方法、算法、实时控制软件及其应用，排名第6。
2004年国家科学技术进步奖二等奖: 智能图像信息处理方法及其在工业系统中的应用，排名第6。
2004年中国包装工业科技进步奖一等奖：包装生产线上的智能检测机器人，排名第4。




2、主要科研项目
国家自然科学基金联合基金重点项目：多源信息融合的室内移动机器人定位与导航关键技术。
国家科技支撑计划：大型医药制造机器人自动化生产线关键技术与成套装备。
国家科技支撑计划：220kV及以上输电线路在线除冰机器人关键技术与装备研究。
国家自然科学基金重点项目：高速精密制造生产线的视觉检测与智能优化控制技术研究。
国家863计划：冷凝器清洗智能机器人。
国家863计划：大型高速医药自动化生产线上的产品检测包装机器人。
国家自然科学基金项目：复杂管道环境下风管清扫机器人的智能导航控制关键技术研究。
教育部新世纪优秀人才计划：复杂环境下的机器人智能视觉伺服控制方法。
湖南省自然科学基金项目：复杂环境下移动机械臂的视觉导航控制关键技术研究。
高校博士点基金项目：冰雪环境下电力线除冰机器人自主越障控制方法研究。
湖南省自然科学基金项目：机器人视觉伺服系统的智能鲁棒控制方法研究。
长沙市科技计划重大专项：先进工业机器人研发及应用示范—面向制造业的机器人视觉检测与控制关健共性技术。


3、代表性论文
Locate the Mobile Device by Enhancing the WiFi-Based Indoor Localization Model.IEEE Internet of Things Journal,2019,6(5):8792 - 8803.(SCI)
Global genetic learning particle swarm optimization with diversity enhancement by ring topology.Swarm and Evolutionary Computation,2019,44:571-583.(SCI)
Adaptive comprehensive learning particle swarm optimization with cooperative archive.Applied Soft Computing,2019,77:533-546.(SCI)
A novel hybrid algorithm based on PSO and FOA for target searching in unknown environments.Applied Intelligence, 49(7): 2603-2622.(SCI)
A regression method with subnetwork neurons for vigilance estimation using EOG and EEG.IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems,2019,doi: 10.1109/TCDS.2018.**.(SCI)
Augmentation of Fingerprints for Indoor WiFi Localization Based on Gaussian Process Regression. IEEE Transactions on Vehicular Technology,2018,67(11): 10896-10905.(SCI)
Multi-Leader Comprehensive Learning Particle Swarm Optimization with Adaptive Mutation for Economic Load Dispatch Problems.Energies,2018,12(1):1-27.(SCI)
Calibration and decoupling of multi-axis robotic Force/Moment sensors. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 2018,49:301-308. （SCI）
Modified clustering-based differential evolution with a flexible combination of exploration and exploitation.Soft Computing,2018,22(18): 6087-6098 .（SCI）
All-dimension neighborhood based particle swarm optimization with randomly selected neighbors.Information Sciences, 405(2017):141-156.（SCI）
Adaptive robust control based on RBF neural networks for duct cleaning robot. International Journal of Control, Automation, and Systems, 2015, 13(2): 475-487(SCI)


4、主要专利：
一种基于机器视觉的透明对象端面缺陷检测方法
基于机器人视觉伺服的汽车白车身焊点定位方法及装置
一种塑料输液瓶挤吹灌封装置及具有该装置的一体机
一种基于二维和三维摄像机融合的三维视觉信息获取方法
汽车车身网络控制系统教学实验平台
中央空调风管清扫机器人可调平衡滚动式毛刷总成
基于光电传感器的电子排挡检测机构
中央空调风管清扫机器人多自由度立体毛刷清扫装置
一种6挡手自一体电子排挡及其设计、控制方法
汽车前照灯自适应控制方法及装置
高压输电线在线除冰机器人的组合式行走除冰机构
高压输电线上机器人的行走机构


四、博士后招聘


1应聘条件
1. 具有博士学位或者即将获得博士学位，在站期间须全职从事博士后研究工作；
2. 在以下研究方向具备相关的研究基础：
（1）移动机器人室内定位导航
（2）三维视觉成像、识别、检测及引导作业
（3）服务机器人
3. 已发表SCI论文两篇以上（含录用）。

1工作待遇
1. 薪资
视情况税前年薪18-36万（面议）。
2. 保障措施
（一）全职博士后在站期间计算工作年限，进站前无工作经历的博士后人员参加工作时间从进站之日起计算。博士后期间经评审后可认定为副研究员。
（二）学校特设“杰出博士后”奖，用于表彰具有良好的思想品德和学术道德、在本学科领域取得突出研究成果的优秀博士后，每年评选一次。“杰出博士后”入选者出站后可直接申请学校的教师副教授岗位职务。
（三）入选“博士后创新人才支持计划”、“博士后国际交流计划”（引进、派出项目）或同等竞争程度的博士后人才项目且研究成果突出者，出站后直接入选“杰出博士后”，申请留校不受本校来源比例限制。
（四）学校对在站期间未能安排博士后公寓的全职博士后按 1800 元/月提供租房补贴。



1应聘方式
有意者请将个人简历（包括教育和工作经历、学术成果、主持和参与的科研项目等）发到：david-sun@126.com，邮件标题请注明“博士后申请”。