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2022-09-29来源：萧翱瘁编辑：佚名标签：

文章导读: 一、会议背景“机器人智能”论坛是由中国人工智能学会（CAAI）和中国计算机学会（CCF）联合主办，CAAI认知系统与信息处理专委会和CCF智能机器人专业组联合承办的机器人与人工智能领域的高端学术讲堂。“机

一、会议背景

“机器人智能”论坛是由中国人工智能学会（CAAI）和中国计算机学会（CCF）联合主办，CAAI认知系统与信息处理专委会和CCF智能机器人专业组联合承办的机器人与人工智能领域的高端学术讲堂。“机器人智能”论坛第1期活动于2020年5月15日举办，参会人数达8000余人；第二期活动将于2020年6月22日线上举行，将邀请“第二届全国创新争先奖获得者”国防科技大学胡德文教授和帝国理工学院的三位优秀年轻学者，共享机器人智能方面的最新理论和技术成果。

二、组织机构

主办单位：中国人工智能学会、中国计算机学会

承办单位：中国人工智能学会认知系统与信息处理专委会、中国计算机学会智能机器人专业组

三、会议时间

2020年6月22日19:30-21:30

四、活动流程安排

时间

报告信息

主持人

19:30-20:15

题目：《脑机接口技术与应用》

讲者：胡德文教授（国防科技大学）

20:15-20:25

提问交流

20:25-20:30

休息

20:30-20:50

题目：《Image2Mesh: 传统机器学习->深度学习->图学习探索之路》

讲者：周晓云（英国帝国理工学院）

20:50-21:10

题目：《机器人辅助残疾人/老年人穿衣》

讲者：张帆（英国帝国理工学院）

21:10-21:30

题目：《软体机器人的感知及在智能医疗培训上的应用》

讲者：赫亮（英国帝国理工学院）

五、讲者及报告简介

胡德文，教授、博导、教育部长江学者特聘教授、全国优秀科技工作者、军队杰出专业技术人才、军队科技领军人才，国防科技大学智能科学学院认知科学团队创始人和带头人。长期从事脑科学与认知科学研究，主持国家重点研发计划等10多项课题研究，2012、2018年两次获国家自然科学奖二等奖，第二届全国创新争先奖获得者。在Science Advances、Brain、NeuroImage、Human Brain Mapping、Automatica、IEEE Trans.PAMI、PNAS、《中国科学》等杂志发表论文300余篇，出版专著、教材和译著10余部。胡德文教授作为科大控制科学与工程学科学术带头人、湖南省“无人作战系统”高科技创新团队负责人，在军队高端人才培养、新军事科技预先研究、基础理论研究等方面做出突出贡献，在脑控武器系统、军事场景识别、全自动狙击系统等军事创新和预先研究中取得重要进展，为未来武器装备革新提供理论和技术储备。

报告题目：脑机接口技术与应用

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周晓云，现为英国帝国理工学院博士生。博士导师是Guang-Zhong Yang院士和Su-Lin Lee博士；2014年硕士毕业于清华大学生物医学系。科研愿望是用机器学习解决机器人进手术室的技术壁垒，主要为术中导航方面，从2D/3D医学图像分割到Image2Mesh重建到机器人3D路径规划。科研方向为机器学习、深度学习、图学习、计算机视觉。在医学图像处理和机器人领域顶会顶刊（MedIA、RAL、ICRA、MICCAI、IROS）发表多篇论文。担任MICCAI-DART、MICCAI-MMMI、HSMR-DL等的Program/AreaChair。博士期间联合指导出多名优秀硕士（现就读于牛津、剑桥等名校）以及较独立完成EPSRC项目。

报告题目：Image2Mesh: 传统机器学习->深度学习->图学习探索之路

摘要：手术从传统开腔进化到微创，再到新一代机器人辅助微创，对术中导航的质量和速度要求越来越高。目前的成像设备（包括CT、MRI和超声）只能实时获取2D图像，而机器人强烈依赖于3D信息（包括点云的网格）。因此，从图像到网格，尤其是从单张图像到网格的重建在机器人辅助微创手术中至关重要。与传统的降维（比如分类问题）和等维（比如分割问题）不同，Image2Mesh是一个升维的过程。在此演讲中，本人将介绍博士期间逐步探索和追求，运用端到端学习实现Image2Mesh的工作（包含MedIA2018、MICCAI2019、MICCAI2020三篇论文）。由传统机器学习(Multi-stageImage2Mesh)->深度学习(Image2Pointcloud)->深度+图卷积学习(Image2Mesh)的探索之路。

张帆，现为英国帝国理工学院PersonalRobotics Lab博士生，分别于2014和2016年在哈尔滨工业大学机器人技术与系统国家重点实验取得学士和硕士学位。研究方向包括辅助机器人，人机交互，视觉感知与抓取等。课题导师是Yiannis Demiris教授，英国皇家工程学院前沿技术主席（Royal Academy of Engineering Chair inEmerging Technologies）。博士期间在TRO、ICRA、IROS等国际学术期刊和会议发表学术文章，并被泰晤士报、彭博社等报道。曾获得ICMA 2016 最佳学生论文奖。

报告题目：机器人辅助残疾人/老年人穿衣

摘要：机器人可以为残疾人或老年人的日常生活提供极大帮助，比如说机器人辅助穿衣。本报告将从以下三个方面进行介绍：1. 穿衣前利用深度神经网络学习衣服抓取操作；2. 针对不同用户的不同残疾情况建立隐变量空间内的个性化用户模型；3.多传感器信息融合的人体骨骼实时追踪方法。

赫亮，现为英国帝国理工学院Morphological Computation Lab 博士生。博士课题为研发创新型柔性机器人仿真模拟器用于人类触觉行为研究，用于提高医生触诊训练效率及准确率。本人研究方向包括柔性传感器与柔性执行器的研发、医疗机器人、人类触觉行为分析、人机交互以及机器人抓取与操作。参与研究项目包括英国工程与物理科学研究委员会(EPSRC) MOTION项目和RoboPatient项目. 博士期间在RAL、ICRA、EMBC等国际学术期刊和会议上发表学术论文。

报告题目:软体机器人的感知及在智能医疗培训上的应用

摘要：触诊是医生通过触觉对病人的器官及相关组织进行诊断的方法，为初步体外诊断以及开腹手术中对肿瘤及癌变组织的判断提供直观依据。当前的医学培训通常依赖于长时间的临床经验，继而导致医护人员面临着高成本，低效率以及长培训周期的困境。目前急速发展的医疗机器人以及人工智能技术不仅仅提供了新型的治疗途径，也为医生的培训提供了更安全高效的方式。通过设计软体机器人驱动器和柔性传感器，我们分析人类的触诊行为与肌肉控制，设计了包含可控制的不同阶段肿瘤及病变器官的腹腔模拟器。内置的软体传感器以及机器学习算法可以用于实时触摸力度与位置监测，进而达到在机器人指导下的量化行为训练。本研究旨在通过人与机器人的互相学习，不仅仅提高机器人的柔性感知能力也为人的触觉感知提供新的训练方法。

六、会议地点

1、扫描下方二维码，或复制下方链接，进入直播间。

https://play.itdks.com/watch/10089634