报告题目：面向挑战性场景的无人系统鲁棒感知技术

演讲摘要：无人系统在挑战性环境中的鲁棒精确感知是无人系统能够长期自主运行的核心基础。本报告将结合传感器技术、智能感知技术以及计算技术的发展趋势，介绍课题组在无人系统多模态感知方面的一些研究进展情况。首先，将介绍基于多源信息融合及滤波/优化框架的无人系统内在状态感知技术，包括里程计估计、自主定位和场景识别等；其次，将介绍基于深度学习的外在环境感知技术，包括从实例到场景的鲁棒感知；再次，将介绍课题组基于神经形态视觉和神经形态计算的全神经形态感知技术的进展情况。最后，报告将探讨相关技术在实际应用中存在的挑战以及未来发展趋势等。

讲者简介：方正，现为东北大学机器人科学与工程学院教授、博士生导师，机器人视觉与自主导航研究所所长。先后在东北大学获得自动化专业学士学位、模式识别与智能系统专业博士学位，曾在美国卡耐基梅隆大学机器人研究所从事博士后研究工作。长期从事移动机器人“环境感知与自主导航”核心技术研究，作为项目负责人承担国家自然科学基金、国防科技创新特区项目等省部级以上课题15项以及企业科技攻关项目10多项。近年来，在机器人相关领域著名期刊IEEE 汇刊（TITS、TPAMI、TMM、TIM、TVT、TGRS等）、JFR、RA-L和顶级会议（ICLR、ICRA、IROS）等上发表论文100余篇，曾获机器人顶会ICRA 2024机器视觉最佳论文提名奖1项、国家技术发明二等奖1项、教育部优秀成果奖一等奖1项。