钟萍

副教授 博士生导师 硕士生导师

所在单位:计算机学院

职务:Associate professor

学历:博士研究生毕业

办公地点:中南大学新校区信息楼513室

联系方式:ping.zhong@csu.edu.cn

学位:博士学位

在职信息:在职

学科:计算机科学与技术

研究方向

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人工智能与具身智能

近年来随着计算机视觉和人工智能领域的不断发展,具身人工智能(Embodied AI)受到国内外学术界和工业界的广泛关注。具身人工智能强调具身智能体(Embodied Agents)通过与环境进行多模态的、情景化的交互来主动获取物理世界的真实反馈,并通过对反馈进行学习使具身智能体更加智能。


硬件支持:

小组拥有高质量、数量充足的机器人实验平台,包括Husky移动机器人(1台)、UR5机械臂(1台)、AutoDriver自动驾驶车辆(1台)、Base物流机器人(1台)、Turtlebot4移动机器人(多台)等机器人科研平台。拥有NVIDIA Xavier AGX、NVIDIA JetSon TX2、树莓派等机器人控制器,以及三维激光雷达、Zed深度相机、IMU等传感器若干,为机器人自主探索、导航和环境感知研究提供硬件支持。


项目支持:

国家自然科学基金面上项目:面向人-机-物三元融合的运动管理和调度优化研究,2023/01-2026/12

该课题旨在对动态场景中时空-语义信息进行融合建模,对复杂社会意识下的人机物联合运动特征进行表示和学习,将学习到的人机物语义-关系特征用于自主无人系统的运动决策和调度优化。

长沙市自然科学基金:面向自主无人系统的适应性智能导航与自主探索算法,2022/01-2023/12

该课题面向轮式机器人和无人机,进行机器人路径规划和自主探索环境重建相关研究,旨在赋予机器人智能避障和高效环境勘探等能力。该课题面向机器人自主导航和汽车智能驾驶,开展基于深度学习的场景分类和地图预测相关研究,旨在利用深度学习前沿技术来辅助机器人智能导航和汽车行驶决策。


研究内容:

1. 机器人的自主探索与导航

需要掌握的知识:强化学习(PPO、SAC等算法)、计算机视觉(图像特征提取)、深度学习(Transformer、GNN等网络架构)相关技术

(1)自适应环境探索

(2)对象目标导航/视觉语义导航

(3)社会意识导航

(4)视觉语言导航


2. 车臂融合探索

需要掌握的知识:Ubuntu基本操作、ROS机器人操作系统、传统路径规划算法(基于图搜索和基于采样的路径规划算法)、3D地图构建(Octomap等地图框架)、3D点云处理(点云滤波、拼接等)。

(1)Husky+UR5 机械臂协同抓取

(2)多对象目标搜索


组内相关研究生:

陈铂垒(20硕-22博)

崔永正(21硕)

卢思怡(22硕)

崔嘉绪(23硕)

杨昊楠(23硕)

毕振耀(23硕)

刘良柏

王逸飞

邹韬


组内相关本科生课题

16级

丁远东(保研华科) 基于周界防御系统中行人检测算法设计与实现

张志宇(保研北邮) 基于深度学习的交通标志识别

朱思雨(保研浙大) 一种面向高速路行车的多传感器障碍物融合算法

陈铂垒(保研中南)

17级

赵琰(保研北航) 室内移动机器人的自主探索与路径规划研究

18级

卢思怡(保研中南) 基于深度强化学习的机器人自主探索方法

王申成                    基于ROS系统的机器人仿真同步可视化平台

罗加林(保研中南) 基于transformer的语义地图构建方法

马洪旭(保研复旦) 基于Faster R-CNN的零样本实例分割

19级

康嘉绪(保研中南) 基于室内语义关系的分层次对象目标导航算法

杨昊楠(保研中南) 基于运动元语和动态TSP的自主探索算法研究

严盛晟(英国读硕) 基于机械臂和轮式底座协同的机器人自主探索系统

20级

朱海纳(保研上交)

姚盛康(保研浙大)

欢迎学习主动且能力优秀的本科生,尤其是热爱AI技术、对计算机视觉、语音语言理解、机器人感兴趣、有一定的编程基础或硬件基础,加入我们的研究小组.


3. 智慧交通中的 交通预测与路径规划

    • 大规模交通数据分析

    • 图数据挖掘及其可视化

    • GCNGAT等新型图表征技术 

    • 面向智慧交通的异构图神经网络算法设计


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