新闻网讯(通讯员 王昊远)3月24日至26日,第四届IEEE仿生机器人与仿生系统国际会议(IEEE CBS2022)在武汉举办。本次会议由IEEE机器人与自动化学会主办,华中科技大学、名古屋大学和武汉自动化学会共同承办。校党委副书记张耀参加开幕式并致辞。
![](/__local/1/1C/42/434C32BE299872B603CCCB94B59_308F526A_4B613.png)
![](/__local/1/CF/49/C058B83E3007EC6C03B7691B731_1489B8D4_ED9D.jpeg)
校党委副书记张耀致欢迎辞
![](/__local/8/F0/EA/070FC6AF714907CE191F80A84E5_B26F467B_39ECE.png)
名古屋大学Yasuhisa Hasegawa教授致辞
张耀在致辞中表示,华中大一直致力于仿生科学领域的前沿研究和高水平人才培养,希望开发造福于人类社会的仿生科学的实际应用。未来,学校也期待与全球各地的高校院所在仿生智能机器人和康复辅助机器人方面开展合作研究,携手并进,共谋发展。
会议外方组织主席、名古屋大学工学院微纳米机械理工专业系主任Yasuhisa Hasegawa教授线上参加开幕式并致辞。Yasuhisa Hasegawa指出,仿生技术在塑造社会的未来方面发挥着重要的作用,希望与会学者利用此次机会相互学习,建立伙伴关系,推动机器人和仿生系统的研究更上一层楼。
论文分为大会报告和主旨报告环节。大会报告精彩纷呈,专家、业界代表与青年学者积极分享最新科研成果,展开了热烈的讨论。
![](/__local/5/B3/5B/BDD27CCDF2B69DD2EC0C8F4AA4E_0B140385_177C5.jpeg)
Kay Chen Tan教授作大会报告
IEEE Fellow、IEEE CIS协会副主席、香港理工大学Kay Chen Tan教授作题为“Learnable Evolutionary Algorithms for Complex Multi-objective Optimization”的大会报告。他介绍了有关对复杂多目标优化的可学习进化算法的研究进展。Kay Chen Tan教授指出,以基于种群的迭代搜索方法为特征的进化算法已被认为是解决不同场景下多目标优化问题的有效工具。他集中展示了课题组最近在可扩展和可学习的多目标优化方面的工作,以解决各种类型的复杂问题,即多目标优化问题、大规模多目标优化问题和多任务多目标优化问题。Kay Chen Tan教授还对未来的研究方向进行了讨论。
![](/__local/5/5B/35/C586A378F7E172A5468BA9B0C7C_9EB821F9_15C03.jpeg)
Fumihito Arai教授作大会报告
JSME Fellow、日本东京大学Fumihito Arai教授的作题为“Biorobotics Based on Micro-nanomachatronics for Biomedical Micro-nano Works”的大会报告。他详细讲述了基于微纳机械的生物机器人技术在生物医学微纳工程中的应用。Fumihito Arai教授指出,近年来机器人技术和系统在生命科学和生物医学工程中变得越来越重要。他分享了一些用于生物医学微纳工程自动化和评估的机器人系统的例子,例如片上机器人系统,它是一种基于机器人技术的集成了传感器和致动器的微流体芯片系统。此外,Fumihito Arai教授还介绍了微纳工程的测量和评估方法,并讨论生物机器人的未来前景。
![](/__local/4/2D/CD/EAACB5F3F7A3D528896A58C1946_429A03AC_1346C.jpeg)
李智军教授作主旨报告
![](/__local/7/1E/33/AA225C52560066BF0DC6BE71E21_FC795734_11D25.jpeg)
宋爱国教授作主旨报告
![](/__local/A/44/B0/CB209D5B7B5180AEAE27B253F89_597D6935_11853.jpeg)
刘秀云教授作主旨报告
在主旨报告环节,中国科学技术大学信息科学技术学院副院长、先进技术研究院先进机器人中心主任李智军教授针对人类运动和感觉功能重建、恢复和增强的迫切需要,描述了可穿戴机器人跨模态神经肌肉接口增强人类运动和感官功能的原理与实现方案。东南大学电仪控制学部主任、东南大学首席教授宋爱国则指出表面纹理是人类识别不同织物的重要线索之一,并提出了一种新颖的表面纹理传感器的设计,可通过触摸模仿人类的主动纹理感知。天津大学精仪学院副院长刘秀云教授分享了对新生儿重症监护临床实践的新理解,包括新生儿重症患者的主要类型、重症新生儿的大脑保护设备以及个性化最佳血液供应确定技术。
![](/__local/A/80/73/6600555CD8A36EB9AA4C6A25B99_78C37DE5_A54A.jpg)
![](/__local/7/3F/DF/ECA2FAAC92BC97A834E84A83015_790D7D09_CDB4.jpg)
各论文作者在分会场以线上线下结合方式展示研究成果
![](/__local/D/E4/12/4750A588AB76EB38603C4CC8957_B0C5E1D2_1A812.jpg)
获奖论文作者领奖
会议还开设15个分会场,包含微纳机器人、人机交互、仿生机器人、假肢和外骨骼、计算智能、视觉与检测、传感与控制、医疗康复机器人等多个领域。此外,本次会议共收到来自9个国家和地区的105份投稿,评选出最佳论文入围奖、最佳学生论文奖、最佳类生命机器人论文奖和最佳仿生系统论文奖共10篇。
闭幕式上,会议组织主席、人工智能与自动化学院黄剑教授作大会总结,北京理工大学教授Tatsuo Arai和墨西哥拉萨尔大学教授Alvaro Rios Poveda作2023 CBS大会预告。
IEEE仿生机器人与仿生系统国际会议由中国科学院外籍院士福田敏男、北京理工大学教授黄强、麻省理工大学教授Harry Asada与慕尼黑工业大学教授Alois Knoll共同发起。仿生科学致力于通过生物与机电系统交叉融合发展来提高人类生活质量,本会议为该领域的科研工作者展示、分享研究成果提供了国际交流平台,推动机器人和仿生系统的研究发展。会议受到广泛关注,来自6个国家的专家和业界代表做了专题报告,100余位代表现场参加本次会议。开幕式由我校人工智能与自动化学院党委书记耿远明主持。
本次会议属于我校人工智能与自动化学院与名古屋大学“一院一校”合作伙伴品牌活动。名古屋大学创立于1871年,为日本国立综合研究型大学。该校共诞生了6位诺贝尔奖得主,2位日本国际奖得主,1位菲尔兹奖得主,在物理学、化学、工程学等领域享有盛誉。名古屋大学工学研究科为人工智能与自动化学院“一院一校”合作伙伴单位,双方具有深厚的科研合作基础,今后将进一步深化双方在学科建设、科学研究、人才培养方面的全方位合作。