本论坛将于CNCC2019中国计算机大会第三天（10月19日）下午在苏州金鸡湖国际会议中心A214会议室举行，邀请北大、清华、中科大、大连理工、浙大、港大等高校的专家与你探讨。
智能机器人论坛：
智能机器人是系统软件、机器学习和人机交互等多学科交叉的新兴领域，与产业界密切相关，已广泛应用于教育、医疗、旅游、银行等行业，研究领域主要涉及机器人操作系统和软件、感知理论和方法、机器人学习的理论和方法、地图构建与定位导航、人机自然交互与和谐共融等。本次论坛将组织智能机器人领域的专业人才，聚焦研讨机器人感知理论和方法、机器人学习的理论和方法、地图构建与定位导航，以及人机自然交互与和谐共融等领域的发展。
论坛主席
屠长河
屠长河，山东大学计算机科学与技术学院教授，博士生导师，山东大学计算机学院常务副院长，山东大学泰山学堂功勋教授，CCF青岛分部副主席。教育部动漫与数字媒体教学指导委员会委员，中国工业与应用数学学会几何设计与计算专委会副主任，中国计算机学会CAD/Graphics 专委会常务委员。研究兴趣为计算机图形学、三维视觉、智能机器人等。在SIGGRAPH、Eurographics、TOG、TVCG、CAGD等发表论文多篇，获国家科技进步二等奖1项，教育部和山东省科技进步二等奖多项。主持包括国家自然基金重点项目，863高性能计算机重大应用课题，国家重点专项课题等项目多项。
吕琳
吕琳，山东大学计算机科学与技术学院副教授，博士生导师，山东大学未来计划青年学者，CCF青岛分部执委，CCF YOCSEF 青岛主席（2019-2020）。研究兴趣为智能制造中的3D打印、几何计算，尤其关注三维模型结构优化与创新设计。在ACM TOG，IEEE TVCG等国际著名期刊发表30余篇研究论文，出版专著一部，获授权国家发明专利14项，软件著作权3项，获2017年度陆增镛CAD&CG高科技奖二等奖。作为课题负责人主持国家自然科学基金三项，作为核心骨干参与团队科技部973项目、863重大专项项目、国家自然科学基金重点项目等多项。
讲者和报告简介
陈宝权
报告一：面向机器人的三维视觉智能
报告人：陈宝权 北京大学
报告人简介：陈宝权，北京大学博雅特聘教授，前沿计算研究中心执行主任，CCF会士，长江学者，兼山东大学教授，北京电影学院未来影像高精尖创新中心首席科学家。获2014年中国计算机图形学杰出奖，担任973项目“城市大数据计算理论与方法”首席科学家。
摘要：本报告讨论三维视觉如何支持机器人视觉智能的提高，同时机器人的能动性如何帮助提升三维场景的理解，从而不断提升三维视觉智能。
刘利刚
报告二：机器人自主三维场景扫描与重建
报告人：刘利刚 中国科技大学
报告人简介：刘利刚，中国科学技术大学教授，中国科学院“百人计划”，曾获首届国家自然科学基金“优秀青年”项目资助。于2001年在浙江大学获得应用数学博士学位，曾于微软亚洲研究院、浙江大学、美国哈佛大学工作或访问。从事计算机图形学研究，已在该领域顶级(TOP)期刊ACM Transactions on Graphics上发表论文近三十篇。曾获得“微软青年教授”奖(2006)、陆增镛CAD&CG高科技奖一等奖(2010)、国家自然科学奖二等奖(2013)等奖项。曾任国际会议GMP 2017大会共同主席，SPM 2014, SGP 2015, CVM 2016, CAD/Graphics 2017, GMP 2018, SIAM GD 2019的论文共同主席。现任国际学术期刊IEEE TVCG, IEEE CG&A, CGF, CAGD, C&G及The Visual Computer编委，中国计算机学会计算机辅助设计与图形学专委会副主任，中国工业与应用数学学会几何设计与计算专委会副主任及中国图像图形学学会智能图形专委会副主任。
摘要：利用移动机器人对未知室内场景进行自主三维扫描与重建是机器人与计算机图形学领域共同关注的重要研究方向。相比于人手持扫描，机器人自动扫描具有不易疲劳、稳定性好、控制精度高等优点。我们提出了一种全新的自主场景三维重建的方法，通过为自动扫描提供基于物体感知的引导，使得对未知场景的探索、重建和理解能在一次扫描规划中完成。该方法交替进行物体分析和基于物体感知的信息增益分析，从而为机器人的全局探索和局部扫描确定了下一个最佳物体以及下一个最佳视点。此外，该研究还针对不完全重建点云的语义理解问题，提出了通过多类图割最小化方法来同时求解物体分割和物体识别的新思路。虚拟与真实场景的实验结果展现了所提出方法的可行性和高效性。
刘永进
报告三：UR3/UR5机器臂的一些智能应用
报告人：刘永进 清华大学
报告人简介：刘永进，清华大学计算机系长聘教授，人机交互与媒体集成研究所所长。1998年获天津大学学士学位，2000年和2004年分别获香港科技大学硕士和博士学位。主要研究方向为计算几何、认知计算以及智能信息处理。
摘要：本报告将介绍课题组在机器人手臂智能应用方向的一些工作。包括机器人辅助3D打印系统RoboFDM，一套生物3D打印原型系统和一套植物基因表型采集的多臂系统。RoboFDM 3D打印系统可以将模型分解为无支撑部件，不仅可以打印复杂的模型，而且可以应用于低成本的四轴打印设备中。生物3D打印原型系统通过在血管支架上打印干细胞得到了一些令人鼓舞的结果。对于农业自动化的应用，我们提出了一种新的多臂系统，其中多个机器人臂可以根据我们基于深度学习的规划器的轨迹同时执行任务。研究工作发表在ACM SIGGRAPH, ICRA, IROS, IEEE T-ASE等国际著名会议期刊。
罗钟铉
报告四：基于海洋强国的人工智能实践与探索-水下敏捷机器人目标抓取
报告人：罗钟铉 大连理工大学
报告人简介：罗钟铉，大连理工大学软件学院教授，博士生导师。大连理工大学校长助理，大连理工大学开发区校区党工委书记、管委会主任，计算几何与图形／图像、计算机视觉方面专家，大连理工大学软件工程一级学科博士点点长，兼任辽宁省泛在网络与服务软件重点实验室主任。承担包括负责三项国家自然科学基金重点项目在内的国际、国家、省部级科研项目二十余项。在学术刊物TIP、TSE、TOC、JMAA和SCIENCE CHINA(Mathematics)等国内外顶级或核心学术期刊发表学术论文120余篇。合作出版英文专著一部，编著中文专著两部，获得国家教学成果二等奖1项，辽宁省教学成果一等奖1项，国际应用智能学会杰出学者奖、辽宁省优秀科技工作者、大连市领军人才培养工程人选（首批）等十余项省部级科技奖励和学术荣誉称号。推动并主持承办由国家自然科学基金委主办的“水下机器人目标抓取大赛”及高端论坛，获得中央电视台等国内多家媒体深入报道，在国际水下机器人领域引起广泛关注。
摘要：本报告主要介绍了海洋人工智能领域的研究背景与意义，水下机器人目标抓取大赛的详细情况等。在此基础上，详细分析了目前海洋人工智能技术发展所面临的技术瓶颈与挑战。最后，介绍了水下评测平台的规划与展望。
潘佳
报告五：密集人群场景下的自主机器人避障
报告人：潘佳 香港大学
报告人简介：潘佳，香港大学计算机系助理教授。主要研究兴趣是机器人控制和深度强化学习的结合，尤其是在自主机器人导航和机械手抓取方面的应用。潘佳于2005年获得清华大学自动化系学士学位，于2008年获得中国科学院自动化研究所硕士学位，2013年获得美国北卡罗莱纳大学博士学位。
摘要：密集人群场景下的自主机器人避障是一个尚未解决的问题，成为移动服务机器人实用的重要瓶颈。目前的解决方案大多基于针对静态场景的传统定位建图和运动规划的修修补补，而很少针对动态场景本身的特点去设计对应的新的解决方案。这里将介绍如何从提高机器人躲避动态障碍物的能力出发，从新的角度解决密集人群场景下的自主机器人避障额问题。
章国锋
报告六：视觉SLAM技术
报告人：章国锋 浙江大学
报告人简介：章国锋，浙江大学教授，博士生导师，国家优秀青年科学基金获得者。主要从事三维视觉与增强现实方面的研究，尤其在同时定位与地图构建和三维重建方面取得了一系列重要成果，研制了一系列相关软件，如ACTS、LS-ACTS、RDSLAM、RKSLAM等(http://www.zjucvg.net)，并开源了基于非连续特征跟踪的大尺度运动恢复结构系统ENFT-SfM、分段集束调整SegmentBA和高效的增量式集束调整EIBA、ICE-BA等算法的源代码(https://github.com/zju3dv/)。获全国百篇优秀博士学位论文奖、计算机学会优秀博士学位论文奖以及教育部高等学校科学研究优秀成果奖科学技术进步奖一等奖(排名第4)。
摘要：虽然视觉SLAM技术在过去十多年里取得了很大的进展，但要满足实际的应用需求仍需要解决两方面的关键性挑战：1）复杂环境下的定位精度和稳定性；2）大尺度场景下在低功耗移动设备上的实时性。本报告主要与大家分享我们为了解决这两方面挑战提出的一些关键思路，以及对应所做的一些研究工作。最后展示我们在AR和自动驾驶方面所做的一些应用，并展望了视觉SLAM技术的未来发展趋势。
