2022年6月1日，国防科技大学智能科学学院，国家杰出青年科学基金获得者，徐昕教授应我院邀请做客欧博第十八届研究生博力学术论坛—汽机学院分论坛。汽机学院多名相关领域老师和100多名研究生出席，讲座由胡林教授主持。

徐昕教授的讲座主题是无人系统智能感知与优化控制的小样本学习方法。首先徐教授从无人系统的自主控制与强化学习进行讲解，他指出机器人和无人系统在各类复杂任务场景中，需要具备对环境中的各类目标进行高精度的鲁棒检测、识别和跟踪，并且具有场景和行为的语义理解能力。徐教授强调，面对环境的复杂性，如何结合环境的复杂约束条件和机器人动力学特性，进行实时运动规划和自适应优化控制是当前研究的重点和难点。其次，徐教授就鲁棒性问题，提出了基于数据增广的鲁棒深度半监督超限学习方法，该方法具有强抗噪能力，在多个半监督学习分类数据集上优势明显。之后，徐教授对机器人三维目标对称性检测的弱监督学习，提出了利用单视角RGB-D图像实现物体对称性预测的弱监督学习方法，且此方法已在两类三维对称性预测数据集上取得了最佳的性能。此外，徐教授还对强化学习的多核特征表示进行了讲解，利用多个核函数的线性组合，用典型的核函数宽度来表征大范围数据特性，能够把初始样本特征映射到高维空间，提高值函数与策略的逼近精度。最后，徐教授对未来提出了诸多展望，他提出，结合领域知识的自主学习，进一步完善机器人感知与决策的特征学习理论；复杂环境中机器人系统的在线持续学习，从数据中学习自我评价函数，减少算法对网络结构和参数敏感性。

通过徐昕教授的这次分享会，让在座的各位老师及同学受益匪浅，此外，徐教授也对老师和同学的提问，进行了一一解答。本次博力学术论坛分享会在老师和同学们积极参与中圆满结束。

                                                            （文/吴霖滔 图/王开心 审/宋新、胡林）