五邑大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院導(dǎo)師：李鶴喜 正文

[導(dǎo)師姓名]
李鶴喜

[所屬院校]
五邑大學(xué)

[基本信息]
導(dǎo)師姓名：李鶴喜
性別：男
人氣指數(shù)：1172
所屬院校：五邑大學(xué)
所屬院系：計(jì)算機(jī)學(xué)院
職稱：副教授
導(dǎo)師類型：
招生專業(yè)：計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)

[通訊方式]
電子郵件：lhx_wq@sina.com

[個人簡述]


[科研工作]
先后有三項(xiàng)科研成果通過省級鑒定，并進(jìn)入國家科技成果庫。曾獲省級科技進(jìn)步二等獎一項(xiàng)（排名2）、三等獎一項(xiàng)（排名3），廳局級科技進(jìn)步獎若干項(xiàng)。在國內(nèi)外期刊雜志與國際會議上發(fā)表學(xué)術(shù)論文12篇，其中有7篇被EI光盤檢索。目前主要從事計(jì)算機(jī)測量與控制、圖像分析與機(jī)器視覺方面的科研工作，近年來在工業(yè)機(jī)器人目標(biāo)識別、立體視覺測量、焊縫跟蹤、自主路徑規(guī)劃等研究方面取得了一定創(chuàng)新成果，主要包括以下幾方面：1）針對工業(yè)機(jī)器人尋找目標(biāo)實(shí)時性的需求，提出了2D小波導(dǎo)引的SSDA序貫相似檢測與空-頻域快速相關(guān)算法進(jìn)行目標(biāo)的的快速檢測與定位，與傳統(tǒng)SSDA方法相比提高檢測速度40%以上；2）提出了基于圖像歸一化奇異值分解的特征提取方法，解決了圖像奇異值隨目標(biāo)方向不同而變的缺點(diǎn)，將其用于剛體目標(biāo)自動識別，提高了識別的準(zhǔn)確率；3）采用組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并結(jié)合D-S證據(jù)融合理論，改善了工業(yè)機(jī)器人多目標(biāo)自動識別的健壯性；4）建立了適合6DOF工業(yè)機(jī)器人的廣義極線約束方程，采用極線約束和激光標(biāo)識結(jié)合的立體匹配技術(shù)，能夠進(jìn)行目標(biāo)及周邊結(jié)構(gòu)的立體視覺精確檢測；5）針對Broyden圖像雅可比矩陣估算法的不足，提出了基于支持向量回歸機(jī)的圖像雅可比矩陣SVR-估計(jì)模型，并成功地用于工業(yè)機(jī)器人的視覺伺服控制；6）在基于視覺的工業(yè)機(jī)器人的跟蹤控制過程中，提出將關(guān)節(jié)角增量進(jìn)行離散處理形成蟻群優(yōu)化算法ACO的圖節(jié)點(diǎn)，從而完成了關(guān)節(jié)角的蟻群優(yōu)化控制建模，并提出了基于位置和方位誤差的信息素更新策略和考慮障礙影響的啟示值計(jì)算方法，為機(jī)器人路徑自主規(guī)劃與示教提供了一種新的優(yōu)化控制策略。

[教育背景]

五邑大學(xué)

本文來源：http://www.scstrans.com/wuyidaxue/yanjiushengdaoshi_533821.html