- 主学科0812 计算机科学与技术【硕士生导师】
- 二级学科081203|计算机应用技术
- 研究方向
无人车自动驾驶;强化深度学习;地图创建;多机器人协同
- 跨学科0811 控制科学与工程【硕士生导师】
- 二级学科081104|模式识别与智能系统
-
研究方向
无人车自动驾驶;强化深度学习;地图创建;多机器人协同
- 专业学位0854 电子信息
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研究方向无
工作经历
2007.11——至今 南京理工大学计算机学院。
2017.9——2018.9 美国卡耐基-梅隆大学(CMU)机器人研究所访问学者
人工智能学会机器人文化艺术专委会委员,江苏省自动化学会大学生机器人竞赛专委会委员。
《Robotics and Autonomous Systems》,《Journal of Information Technology》,《International Journal of Engineering and Technology Innovation》、《Discrete Event Robots》、《机器人》《哈尔滨工程大学学报》等学术期刊审稿人。
国家自然基金面上项目,基于场景-拓扑的多机器人协作环境搜索研究(No.61371040),2013.1—2017.12,74万元,负责人
此外,承担其他多项国家级、省部级研究课题,包括机器人运动规划、多机器人协同环境感知、轮式机器人研制等。
[1] Yiming Gao, Chaoxia Shi, Yanqing Wang. End-to-End Motion Planning Based on Visual Conditional Imitation Learning and Trajectory-guide[C]. The 2023 International Conference Artificial Intelligence Conference (2023 IAIC). 2024, Nanjing, China
[2]Yujia Liu, Chaoxia Shi, Yanqing Wang. Stable Monocular Visual Odometry based on Optical Flow Matching[C]. The 2023 International Conference Artificial Intelligence Conference (2023 IAIC). 2024, Nanjing, China
[3] Mingsu Yan; Chaoxia Shi; Yanqing Wang, A Monocular Visual Odometry Combining Edge Enhance with Deep Learning, 2019 IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (ROBIO), 2019.12
[4]Chaoxia Shi; Yanqing Wang; Li He; Feature matching using Sequential evaluation on Sample Consensus, 2017 International Conference on Security, Pattern Analysis, and Cybernetics (SPAC), Shenzhen, China,
[5] Motion planning by adding geometric constraint of roadside to beam curvature method, IEEE-CYBER 2013, Nanjing,China
[6] Online topological map building and qualitative localization in large-scale environment[J], Robotics and Autonomous Systems, 2010,58(5):488-496(SCI)
[7] A local obstacle avoidance method for mobile robots in partially known environment, Robotics and Autonomous Systems[J],2010,58(5):425-434(SCI)
[8] Cooperative Exploration by Multi-robots without Global Localization[J]. International Journal of Advanced Robotic Systems. 2007, 3(4): 339-348 (SCI)
在《Robotics and Autonomous Systems》、《International Journal of Advanced Robotic System》、《计算机研究与发展》、《机器人》等国内外期刊及国际会议上发表论文30余篇,其中SCI收录4篇,EI收录20篇。
1. 国家发明专利,CN202310155139.2,一种基于层次化深度感知的无人车运动规划方法
2. 国家发明专利,CN202111301912.9,基于语义分割的无人驾驶车辆运动规划方法及系统
3. 国家发明专利,CN202010360548.2,一种基于无监督深度学习的闭环检测方法
承担课程:
本科生课程:《计算思维》、《智能机器人课程设计》、《智能车无人驾驶技术前沿》
研究生课程:《机器人自主导航与环境建模》《人工智能原理及应用》
目前已指导硕士研究生32名,留学生5名,已毕业硕士研究生24名,现就职于华为、中兴、字节跳动等单位。
近几年的学生就业情况如下:
2024 —— 高 * 鸣(北京-理想汽车) 高 * 锋(合肥-芯碁微) 刘 * 佳(上海-华为)
2023 —— 王 * 星(苏州-汇川联动) 李 * 屹(北京-理想汽车) 王 * 豪(北京-Xreal)
2022 —— 胡 * 超(南京-华为研究所)
2021 —— 冯 * 天(上海-华为) 张 * 波 (西安-华为) 黄 * 前(北京-字节跳动)
团队获奖情况:
1.2019年参加第21届机器人及人工智能大赛,获得"室外无人车智能挑战赛"项目冠军。
2.2020年参加第22届机器人及人工智能大赛,获得"室外无人车智能挑战赛"项目冠军。
3.2021年参加第23届机器人及人工智能大赛,获得"室外无人车智能挑战赛"项目冠军。
4.2022年参加第24届机器人及人工智能大赛,获得"室外无人车智能挑战赛"项目二等奖。
5.2023年参加江苏省研究生科研创新实践大赛,获得"野外无人车"项目一等奖。
项目团队的主要研究方向包括:
1.无人车自动驾驶
2.强化深度学习
3.同时定位与地图生成
4.多机器人协同。
欢迎计算机、数学、自动化、机电相关专业的优秀学子加入我们团队!