教授/研究员

刘成菊

职称:教授

职务:

学科/部门:控制科学与工程,模式识别与智能系统

电子邮箱: liuchengju@tongji.edu.cn

办公电话:

研究方向

机器人控制,仿人机器人,智能控制,仿生技术

学生接待时间

个人简介与工作经历

工学博士学位(同济大学,2011.03) ,2019.01 –  至今教授,博士生导师        

获奖信息:

获2017年上海市自然科学奖一等奖“生物诱导的仿人机器人行走的理论与方法”项目(排名第二)。 

作为指导老师和带队老师,带领同济大学TJArk获得RoboCup中国赛7连冠。

TJArk自2006年开始参加机器人足球世界杯RoboCup和中国机器人大赛等机器人权威比赛,获得多项优异成绩。课题研究成果成功应用于大赛指定的仿人机器人标准平台NAO,展示了机器人优秀的行走能力。机器人世界杯赛RoboCup (Robot World Cup)源于1992年,是国际上级别最高、规模最大、影响最广泛的机器人赛事。其主要目的是通过提供一个标准的易于评价的比赛平台,促进机器人技术和人工智能的研究与发展,其最终目标是经过五十年左右的研究,使机器人足球队能战胜人类足球冠军队。中国机器人大赛暨RoboCup公开赛是中国目前最具影响力、最权威的智能机器人领域的顶级赛事,基本覆盖了中国现有最高级别的机器人专家和众多知名机器人学者,是当今中国机器人尖端技术产业竞赛和人才汇集的活动之一,代表中国机器人研究的最高水平,在国内外有着较强影响力。项目成果应用于仿人机器人足球队,近几年在RoboCup中获得的部分成绩如下:

编号

比赛名称

名次

级别

1

2018 RoboCup Standard Platform League,足球正赛

季军

国际级

2018-2019年RoboCup China Open,标准平台组

冠军

国家级

2

2017年RoboCup China Open,标准平台组

冠军

国家级

2017 RoboCup Standard Platform League,足球正赛

八强

国际级

2017 RoboCup Standard Platform League,Mixed-team

第三名

国际级

2017 RoboCup Standard Platform League,Penalty-shot

四强

国际级

3

2016年世界机器人大赛RoboCup,挑战赛黑白球组

第二名

国际级

2016年世界机器人大赛RoboCup,挑战赛红球组

第三名

国际级

 

2016 RoboCup Standard Platform League,技术挑战赛

第四名

国际级

2016 RoboCup Standard Platform League,足球正赛

八强

国际级

2016年RoboCup China Open,标准平台组

冠军

国家级

4

2014 RoboCup Standard Platform League,DropIn Game

第四名

国际级

2014 RoboCup Standard Platform League,足球正赛

十二强

国际级

2014年中国机器人大赛暨RoboCup中国公开赛,技术挑战赛

冠军

国家级

2014年中国机器人大赛暨RoboCup中国公开赛,标准平台组

冠军

国家级

科研与教学

一、 科研

作为负责人主持国家自然基金项目3项,其中包含重点项目1项、主持上海市基础研究项目3项,中央高校经费项目2项。主持横向课题4项。此外作为主要成员参加5项国家自然科学基金重点项目、上海市等项目的研究。目前授权和申请专利10余项,已接收或发表学术论文40余篇,涉及机器人、自动化相关的国际刊物IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics Part B、IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics Part A,Journal of Bionic Engineering, Journal of Robotics and Autonomous Systems、中国科学等。

代表性论文

陈启军,刘成菊. 《机器人行走控制与行为优化》, 清华大学出版社,2016年 8月

1. Zhang C., Lam H. K., Qiu J., Liu C. et al., A new design of membership-function-dependent controller for TS fuzzy systems under imperfect premise matching. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 2018,DOI: 10.1109/TFUZZ.2018.2880424 (SCI) (通讯作者) IF: 8.415

2. Liu C., Chen Q., Wang D. Central pattern generator inspired control for adaptive walking of biped robots. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics-Part A: Systems and Humans. vol. 43, No. 5, 1206-1215, 2013. (SCI) IF: 5.135

3. Liu C., Chen Q., Wang D. CPG-inspired workspace trajectory generation and adaptive locomotion control for quadruped robots. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics-Part B: Cybernetics, 2011, 41(3): 867-880. (SCI) IF: 6.22

4. Liu C., Xu T., Wang D., Chen Q., Active balance of humanoids with foot positioning compensation and non-parametric adaptation. Robotics and Autonomous Systems, 2016, 75: 297-309. (SCI) IF: 2.638

5. Liu C., Xia L., Zhang C., et al., Multi-layered CPG for adaptive walking of quadruped robots. Journal of Bionic Engineering, 2018, 15(2): 341-355. (SCI) IF: 2.325

6. Liu C., Wang D., Goodman E. D., et al., Adaptive walking control of biped robots using online trajectory generation method based on neural oscillators. Journal of Bionic Engineering, 2016, 13(4): 572-584. (SCI) IF: 2.325

7. Zhang C. Shen M. Wang Z., Liu C. et al., Fuzzy-model-based controller synthesis for networked nonlinear systems with event triggering communication scheme. International Journal of Systems Science, 2019, 50(2): 379-391. (SCI) IF: 2.185 (通讯作者)

8. Liu C., Yang J., An K., et al., Rhythmic-reflex hybrid adaptive walking control of biped robot. Journal of Intelligent & Robotic Systems, 2018, 1-17. (SCI) IF: 1.583

9. Liu C., Ning J., and Chen Q., Dynamic walking control of humanoid robots combining linear inverted pendulum mode with parameter optimization. International Journal of Advanced Robotic Systems, 2018, 1-15. (SCI)

二、 教学

本科生课程:《自动控制原理》(双语课程)、《自动控制原理B》、《现代控制工程》

研究生课程:《机器人控制与自主系统》

社会兼职

社会兼

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刘成菊    教授

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实验室主页: http://rail.tongji.edu.cn/

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