2012年11月5日晚七点，第九届研究生学术论坛自动化学院分论坛第三场宣讲会在新主楼E706举行，来自控制理论与控制工程专业的博士生彭强强和硕士生王嫣然、刘昱、朱晨晨分别为大家做了《A Modified Segmentation Approach for Synthetic Aperture Radar Images on Level Set》、《Measurement-Referenced Adaptive Kalman Filtering for GPS/SINS Integrated Navigation System》、《离轴式拖车移动机器人的任意路径跟踪控制》和《基于稀疏特征的多聚焦图像融合》的学术报告，自动化学院研究生、博士生慕名参加了该场专题报告。
彭强强博士首先为大家做了讲解，他研究方向是合成孔径雷达图像建模，合成孔径雷达图像与可见光图像匹配技术。报告会上彭强强博士本报告介绍了一种改进的基于水平集的合成孔径雷达图像分割方法。首先，他为大家介绍了此次研究的意义，接下来详细介绍了这种方法的实现过程，即为经典的基于水平集的分割方法的改进，水平集克服了关于位图上几何拓扑结构改变的描述的困难，此外，在能量方程的描述上面，引入了一个新的因子，使其更加符合分割任务的需求；最后，引入了一个关于区域边界凹凸性的算子，使得分割结果的边界光滑度有了明显的改善。
第二位为大家讲解的是硕士生王嫣然，她的研究方向是组合导航与自适应滤波。在她的论文中，以GPS/INS组合导航为对象，建立了自适应卡尔曼滤波模型。在基于双观测系统特征下，提出一种基于观测噪声方差阵的自适应估计方法，并对其工程实现方法进行详细阐述。实验验证本算法在系统噪声较大时精度高于sage-husa自适应滤波方法。
接下来为大家讲解的是硕士生刘昱，他的研究方向为非线性控制，移动机器人控制。他的宣讲以变形金刚为开始，引起了同学们广泛的兴趣。对于连轴式拖车移动机器人，已有学者将其运动学模型化为链式系统，并设计控制律跟踪指定路径。离轴式拖车移动机器人应用广泛，但其模型不能转化为链式系统，因此其控制问题引起了控制学界的普遍关注。本次报告主要介绍离轴式拖车移动机器人系统的任意路径跟踪问题。首先介绍拖车移动机器人跟踪问题的研究历史和现状，然后针对离轴式拖车移动机器人系统模型得到其运动学方程。在合理定义误差状态变量后对系统设计控制律，实现拖车移动机器人对期望路径的跟踪，并给出仿真结果证实了所提出控制律的有效性。
最后模式识别与智能系统专业的硕士生朱晨晨进行了讲解，她的研究方向是图像处理，目标检测，语音识别。她的论文题目《多聚焦图像融合》是图像融合的一个重要分支。首先，她为我们介绍了论文研究的必要性，即光学传感器对某一场景成像时，由于光学成像系统的聚焦范围有限，图像会出现一定的模糊度。多聚焦图像融合技术就是将多幅同一场景，但模糊部分不同的图像融合成整幅图像都清晰的图像。接下来她为大家介绍了论文中提出的一种基于稀疏特征的新型融合方法，利用先进技术Robust Principal Component Analysis提取源图像的稀疏特征，在稀疏空间，对图像进行分块，以标准差作为衡量块清晰度的指标，最终将图像融合为一张清晰的图像。最后，朱晨晨利用几张图片的对比显示了这种方法的实用性，并证明了本方法对灰度图像和彩色图像都适用。
四位宣讲人的报告条理清晰，简洁明快，报告会的气氛也十分活跃，在讲座进行过程以及讲座最后的提问环节中，同学们均热烈踊跃提问，本次报告会在积极融洽的氛围中结束。
图一：刘昱硕士回答现场提问
图二：朱晨晨硕士作报告
自动化研会学术部 李然/文 杨柳/摄影
自动化研会宣传部 投稿人 王露
