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8月3日至6日,2014年度IEEE机电一体化与自动化国际会议(IEEE International Conference on Mechatronics and Automation, ICMA)在天津市举行。中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室博士生杨亮与导师齐俊桐、肖继忠、韩建达等合作完成论文Guiding Attraction based Random Tree Path Planning under Uncertainty : Dedicate for UAV 获得本年度最佳学生论文奖。
在8月5号上午举行的Vehicle Control session论文展示环节中,杨亮做了15分钟的全会报告,获得来自加拿大、日本、印度等专家学者的一致好评。论文以无人机室外复杂环境自主规划为背景机电一体化技术及应用研究,基于经典的在线随机规划思想机电一体化技术及应用研究,首次提出了一种基于局部和全局环境自适应的吸引势场(Attraction)的路径规划方法。该方法通过加入局部环境信息的诱导,使得随机性降低,同时全局的随机性又保证了最终的路径收敛。最终的仿真实验证明了,算法的收敛效率、窄通道的搜索性等性能较以往的算法有了很大的提高。
近年来,沈阳自动化所积极鼓励研究生参加国际学术会议,以开拓研究生视野和促进学术交流。研究生培养水平和学术能力不断提高,先后有多名研究生先后有多篇论文在M2VIP、 IEEE ICMA、IEEE-ROBIO、IEEE-NEMS、3M-NANO等国际会议上获得最佳会议论文奖、最佳学生论文奖、最佳会议视频奖等奖励,极大地提高了研究生从事研究工作的兴趣和积极性。
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