基本信息Personal Information
教授博士生导师
硕士生导师
主要任职：无
性别：男
毕业院校：大连理工大学
学位：博士
在职信息：在职
所在单位：控制科学与工程学院
学科：模式识别与智能系统 控制理论与控制工程 导航、制导与控制
办公地点：大连理工大学 创新园大厦 A611室
联系方式：办公电话：**
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个人简介Personal Profile
庄严，教授，博士生导师，大连理工大学“智能机器人实验室”负责人，致力于UGV/UAV等机器人系统面向复杂场景的自主感知、环境建模、建图导航及自主理解。担任中国自动化学会机器人专业委员会委员，辽宁省人工智能学会理事，是辽宁省高等学校杰出青年学者成长计划入选者，目前担任IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement副编、IET Cyber-systems and Robotics副编、International Journal of Advanced Robotic Systems专刊编辑，还曾先后担任IEEE ICSSE、IEEE CYBER、IEEE ROBIO、IEEE RCAR等国际会议的副主席及程序委员会委员。主持及合作完成多项国家自然科学基金重点项目、面上项目、重点研发计划等项目十余项，在IEEE汇刊及IEEE ICRA、IROS等会议发表论文60余篇，申请国家技术发明专利20余项（授权12项），软件著作权2项，是国际机器人开源项目ROS及国际开源软件PCL项目参与者。已培养博士硕士毕业50余人，博士后3人。教育经历Education Background
工作经历Work Experience
2001.42004.12
大连理工大学
控制理论与控制工程
博士
1997.92000.4
东北大学
控制理论与控制工程
硕士
1993.91997.7
东北大学
自动化
学士
1990.91993.7
沈阳二中
无
2011.12至今
大连理工大学控制科学与工程学院
教授
2007.122011.12
大连理工大学电信学院自动化系
副教授
2005.42007.12
大连理工大学电信学院自动化系
讲师
研究方向Research Focus
社会兼职Social Affiliations
智能机器人与自主系统技术，具体包括：
无人驾驶车自主定位、导航及地图构建
多旋翼飞行器复杂环境建模、重构与理解
无人车与无人机的多机器人空地协作
基于三维点云的复杂环境感知与建模
面向机器人应用需求的模式识别与机器学习技术
2009.1至今
辽宁省人工智能学会理事
2014.1至今
中国自动化学会机器人专业委员会委员
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教授博士生导师
硕士生导师
主要任职：无
性别：男
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学位：博士
在职信息：在职
所在单位：控制科学与工程学院
学科：模式识别与智能系统 控制理论与控制工程 导航、制导与控制
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当前位置: 庄严中文主页 >> 科学研究
研究领域
庄严，教授，博士生导师，大连理工大学“智能机器人实验室”负责人，一直致力于无人驾驶智能车、多旋翼飞行器面向复杂场景的自主环境感知、三维环境建模与重构、自主场景理解等方向的研究。
研究领域具体包括：
1）智能机器人技术
2）智能环境感知与信息处理
3）模式识别与图像处理
4）机器学习，重点是深度学习及迁移学习
部分研究成果视频资料如下（http://i.youku.com/i/UMzY0MTAwNjY4/videos）：
1）小型无人机在复杂室外环境中的目标跟踪-1
2）小型无人机在复杂室外环境中的目标跟踪-2
3）大范围室外三维环境（大范围废墟场景）的在线重构
4）小型无人机基于视觉的室外环境探索与场景理解
5）小型无人机面向地面移动平台的自主跟踪与降落
6）小型无人机基于二维激光的三维场景重构
论文成果 More>>
Liu, Yisha,Gu, Yufeng,Yan, Fei,Zhuang, Yan.Outdoor Scene Understanding Based on Multi-Scale PBA Image Features and Point Cloud Features[J],SENSORS,2019,19(20)
Liu, Yisha,Zhuang, Yan,Wan, Long,Guo, Ge.Binocular Vision-based Autonomous Path Planning for UAVs in Unknown Outdoor Scenes[A],2018,492-498
张雪松,庄严,闫飞,王伟.基于迁移学习的类别级物体识别与检测研究与进展[J],自动化学报,2018,45(7):1224-1243
Yan, Fei,He, Guojian,Zhuang, Yan,Chang, Huan.Scene Understanding and Semantic Mapping for Unmanned Ground Vehicles Using 3D Point Clouds[A],2018,341-347
Wang, Fei,Zhuang, Yan,Gu, Hong,Hu, Huosheng.Automatic Generation of Synthetic LiDAR Point Clouds for 3-D Data Analysis[J],IEEE TRANSACTIONS ON INSTRUMENTATION AND MEASUREMENT,2019,68(7):2671-2673
Qiu, Zengshuai,Zhuang, Yan,Yan, Fei,Hu, Huosheng,Wang, Wei.RGB-DI Images and Full Convolution Neural Network-Based Outdoor Scene Understanding for Mobile Robots[J],IEEE TRANSACTIONS ON INSTRUMENTATION AND MEASUREMENT,2019,68(1):27-37
专利 More>>
三维激光传感器与二维激光传感器的联合标定方法
一种三维激光点云数据的二维图像化表述方法
一种车载二维激光运动中三维环境扫描成像方法
一种移动机器人运动中三维激光测距数据动态补偿方法
一种360度全景激光与多个视觉系统间的联合标定方法
一种基于单目视觉系统的多尺度空-地参数自动标定方法
著作成果
暂无内容
科研项目 More>>
空地跨域多机器人协作理论与系统研究, 国家自然科学基金项目, 2017/03/01, 进行
智能服务机器人三维激光导航技术研发, 企事业单位委托科技项目, 2015/09/05-2016/11/30, 进行
人机协作型新一代工业机器人基础研究, 国家自然科学基金项目, 2015/09/08, 进行
三维测量和建模与多传感器融合技术, 省、市、自治区科技项目, 2015/01/01, 进行
基于多传感器的野外环境实时建模与自主控制--基于多传感器的野外环境实时建模, 2008/10/01, 完成
面向复杂环境的主动感知和适应技术, 其他课题, 2013/11/01, 进行
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研究领域
当前位置: 庄严中文主页 >> 科学研究 >> 研究领域庄严，教授，博士生导师，大连理工大学“智能机器人实验室”负责人，一直致力于无人驾驶智能车、多旋翼飞行器面向复杂场景的自主环境感知、三维环境建模与重构、自主场景理解等方向的研究。
研究领域具体包括：
1）智能机器人技术
2）智能环境感知与信息处理
3）模式识别与图像处理
4）机器学习，重点是深度学习及迁移学习
部分研究成果视频资料如下（http://i.youku.com/i/UMzY0MTAwNjY4/videos）：
1）小型无人机在复杂室外环境中的目标跟踪-1
2）小型无人机在复杂室外环境中的目标跟踪-2
3）大范围室外三维环境（大范围废墟场景）的在线重构
4）小型无人机基于视觉的室外环境探索与场景理解
5）小型无人机面向地面移动平台的自主跟踪与降落
6）小型无人机基于二维激光的三维场景重构
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论文成果
当前位置: 庄严中文主页 >> 科学研究 >> 论文成果[1]Liu, Yisha,Gu, Yufeng,Yan, Fei,Zhuang, Yan.Outdoor Scene Understanding Based on Multi-Scale PBA Image Features and Point Cloud Features[J],SENSORS,2019,19(20)
[2]Liu, Yisha,Zhuang, Yan,Wan, Long,Guo, Ge.Binocular Vision-based Autonomous Path Planning for UAVs in Unknown Outdoor Scenes[A],2018,492-498
[3]张雪松,庄严,闫飞,王伟.基于迁移学习的类别级物体识别与检测研究与进展[J],自动化学报,2018,45(7):1224-1243
[4]Yan, Fei,He, Guojian,Zhuang, Yan,Chang, Huan.Scene Understanding and Semantic Mapping for Unmanned Ground Vehicles Using 3D Point Clouds[A],2018,341-347
[5]Wang, Fei,Zhuang, Yan,Gu, Hong,Hu, Huosheng.Automatic Generation of Synthetic LiDAR Point Clouds for 3-D Data Analysis[J],IEEE TRANSACTIONS ON INSTRUMENTATION AND MEASUREMENT,2019,68(7):2671-2673
[6]Qiu, Zengshuai,Zhuang, Yan,Yan, Fei,Hu, Huosheng,Wang, Wei.RGB-DI Images and Full Convolution Neural Network-Based Outdoor Scene Understanding for Mobile Robots[J],IEEE TRANSACTIONS ON INSTRUMENTATION AND MEASUREMENT,2019,68(1):27-37
[7]Zhang, Xuesong,Zhuang, Yan,Wang, Wei,Pedrycz, Witold.Online Feature Transformation Learning for Cross-Domain Object Category Recognition[J],IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS,2018,29(7):2857-2871
[8]Cao, Fengkui,Zhuang, Yan,Zhang, Hong,Wang, Wei.Robust Place Recognition and Loop Closing in Laser-Based SLAM for UGVs in Urban Environments[J],IEEE SENSORS JOURNAL,2018,18(10):4242-4252
[9]Liu, Yisha,Xu, Wenhao,Dobaie, Abdullah M.,Zhuang, Yan.Autonomous road detection and modeling for UGVs using vision-laser data fusion[J],NEUROCOMPUTING,2018,275:2752-2761
[10]Yisha Liu,庄严,Long Wan,Ge Guo.Binocular Vision-Based Autonomous Path Planning for UAVs in Unknown Outdoor Scenes[A],2018 Eighth International Conference on Information Science and Technology (ICIST),2018,492-498
[11]庄严.Witold Pedrycz. Transfer Boosting With Synthetic Instances for Class Imbalanced Object Recognition[J],IEEE Transactions on Cybernetics,2018,48(1):357-370
[12]Zhang, Xuesong,Zhuang, Yan,Wang, Wei,Pedrycz, Witold.Transfer Boosting With Synthetic Instances for Class Imbalanced Object Recognition[J],IEEE TRANSACTIONS ON CYBERNETICS,2018,48(1):357-370
[13]Wang, Liyuan,Guo, Ge,Zhuang, Yan.Networked control of battery-powered systems with communication scheduling and power allocation[J],INTERNATIONAL JOURNAL OF ROBUST AND NONLINEAR CONTROL,2017,27(17):3488-3507
[14]Liu, Yisha,Wang, Qunxiang,Zhuang, Yan,Hu, Huosheng.A Novel Trail Detection and Scene Understanding Framework for a Quadrotor UAV With Monocular Vision[J],IEEE SENSORS JOURNAL,2017,17(20):6778-6787
[15]Liu, Yisha,Wang, Fei,Dobaie, Abdullah M.,He, Guojian,Zhuang, Yan.Comparison of 2D image models in segmentation performance for 3D laser point clouds[J],NEUROCOMPUTING,2017,251:136-144
[16]Wang, Liyuan,Guo, Ge,Zhuang, Yan.Transmission power allocation of NCSs with Markov channel assignment[J],JOURNAL OF THE FRANKLIN INSTITUTE-ENGINEERING AND APPLIED MATHEMATICS,2017,354(9):3885-3905
[17]刘教,连捷,庄严.一类具有输入时滞的切换系统的正性镇定[J],控制与决策,2017,32(6):1001-1006
[18]吴振宇,庄严. Modeling and cascade PID control of six-rotor aircraft[A],2017,685-689
[19]Lu, Zibao,Zhuang, Yan,Yuan, Lei.Random Sampling and performance analysis for Networked Systems[A],PROCEEDINGS OF THE 36TH CHINESE CONTROL CONFERENCE (CCC 2017),2017,7847-7851
[20]Yang, Qifeng,Xu, Fang,Qu, Daokui,Hong, Yilin,Zhuang, Yan.Ground Moving Target Tracking for a Patrol Robot Based on Monocular Vision[A],2017 IEEE 7TH ANNUAL INTERNATIONAL CONFERENCE ON CYBER TECHNOLOGY IN AUTOMATION, CONTROL, AND INTELLIGENT SYSTEMS (CYBER),2017,159-163
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专利
当前位置: 庄严中文主页 >> 科学研究 >> 专利三维激光传感器与二维激光传感器的联合标定方法
一种三维激光点云数据的二维图像化表述方法
一种车载二维激光运动中三维环境扫描成像方法
一种移动机器人运动中三维激光测距数据动态补偿方法
一种360度全景激光与多个视觉系统间的联合标定方法
一种基于单目视觉系统的多尺度空-地参数自动标定方法
点云样本分析及标注软件
一种基于Kinect与三维激光协同的工件位姿在线检测方法
一种360度全景激光与多个视觉系统的联合标定方法
一种基于车载单目视觉室外道路自适应分类器生成方法
一种基于椭圆切线构造的机器人路径规划方法
一种基于激光数据的导航标识图识别方法
一种无序三维点云的无畸变成像方法
一种三维激光和单目视觉间的自动标定方法
三维激光传感器与二维激光传感器的联合标定方法
一种车载二维激光运动中三维环境扫描成像方法
一种移动机器人运动中三维激光测距数据动态补偿方法
一种基于单目视觉系统的多尺度空-地参数自动标定方法
一种三维激光点云数据的二维图像化表述方法
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科研项目
当前位置: 庄严中文主页 >> 科学研究 >> 科研项目空地跨域多机器人协作理论与系统研究, 国家自然科学基金, 2017/03/01, 进行
智能服务机器人三维激光导航技术研发, 2015/09/05-2016/11/30, 进行
人机协作型新一代工业机器人基础研究, 国家自然科学基金, 2015/09/08, 进行
三维测量和建模与多传感器融合技术, 辽宁省科技创新重大专项, 2015/01/01, 进行
基于多传感器的野外环境实时建模与自主控制--基于多传感器的野外环境实时建模, 863 计划项目, 2008/10/01, 完成
面向复杂环境的主动感知和适应技术, 一般纵向, 2013/11/01, 进行
移动机器人三维环境的自主辨识与重构, 辽宁省高等学校科研计划项目, 2008/01/01-2011/08/09, 完成
2013年度辽宁省高等学校优秀人才支持计划（第二层次）, 辽宁省高等学校优秀人才支持计划项目, 2013/06/20-2016/01/18, 完成
移动机器人基于三维激光测距的室内场景认知与物体识别, 国家自然科学基金, 2013/09/25-2017/12/31, 完成
面向野外场景的移动机器人三维环境建模与自主运动规划, 国家自然科学基金, 2010/09/25-2013/12/31, 完成
野外环境下移动机器人实时建模与自主行为优化方法研究, 国家自然科学基金, 2010/09/25-2014/12/31, 完成
移动机器人自主环境建模和协作定位研究, 国家自然科学基金, 2006/09/25-2009/12/31, 完成
灾难复杂环境感知和伤员搜救与识别系统, 国家重点研发计划, 2017/07/01, 进行
面向室外三维环境的移动机器人认知地图构建, 一般纵向, 2015/03/02, 进行
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