IEEE Fellow, Prof. Ming Cao (格罗宁根大学) 在课题组作学术报告

我们非常荣幸地邀请到格罗宁根大学的 IEEE Fellow, Prof. Ming Cao 在我们课题组作了题为 “Angle rigidity graph theory and its applications to formation movement of multi-agent systems” 的精彩学术报告。

个人简介 (Biography)

Prof. Ming Cao (IEEE fellow) 自2016年起担任荷兰格罗宁根大学工程与技术研究所（ENTEG）的网络与机器人学教授，他于2008年在此开始担任助理教授。自2022年起，他担任该校 Jantina Tammes 数字社会、技术与人工智能学院院长。他于1999年和2002年分别获得清华大学的学士和硕士学位，并于2007年获得美国耶鲁大学的博士学位。2007年至2008年，他在美国普林斯顿大学担任研究助理。2006年，他曾在美国IBM T. J. Watson研究中心实习。他是2017年国际自动控制联合会（IFAC）首届Manfred Thoma奖章的获得者，以及2016年由欧洲控制协会（EUCA）赞助的欧洲控制奖的获得者。他是《Systems and Control Letters》的高级编辑，《IEEE Transactions on Automatic Control》、《IEEE Transaction of Control of Network Systems》和《IEEE Robotics & Automation Magazine》的副编辑，并曾是《IEEE Transactions on Circuits and Systems》和《IEEE Circuits and Systems Magazine》的副编辑。他是IFAC会议委员会成员，以及IFAC大规模复杂系统技术委员会的副主席。他的研究兴趣包括自主机器人与多智能体系统、复杂网络和决策过程。

报告摘要 (Abstract)

部分受到动物群体运动，特别是迁徙鸟群的启发，我们的研究小组探索了利用局部角度传感信号实现全局集体运动协调的有趣机制。移动机器人团队的编队控制策略设计可以从更好地理解动物如何在群体内实现传感或通信拓扑中受益。刚性图论被证明是一个强大的工具，有助于深入了解多智能体结构在智能体间的角度约束下如何变得刚性。在本次报告中，我将报告我们最近的发现，即与文献中其他的方位和方向相关的刚性概念相比，二维和三维空间中的角度刚性是一个局部属性。我们还利用角度刚性结构的构建，为移动智能体团队开发了编队控制算法。