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招生专业

学术硕士:控制理论与控制工程;

专业硕士:电子信息(控制工程);  

国家工程硕博士培养改革专项:

新一代信息通信技术-航天科技;

先进试验与测试-航天科技;

集成电路专项:智能EDA

科研方向

1.  模型预测控制及应用

2.  智能预测与优化技术

3有限时间估计与控制

4.  智能感知决策与控制

5.  基于学习的优化控制

6.  轨迹规划与跟踪控制

       科研方向说明:针对机器人、无人机、以及机电系统等领域中系统非线性、模型参数不确定、参数时变和物理约束等情况,开展优化与控制理论与应用问题研究。研究领域涉及到鲁棒模型预测控制理论及应用、智能预测与优化、有限时间估计与控制、智能感知决策与控制、基于强化学习的优化与控制、机器人与无人机系统规划和跟踪控制、机电系统建模与控制,以及算法在FPGA、DSP, ARM等硬件嵌入式系统设计与实现。

研究生指导
  • 2015年指导1名硕士生获得微软“创新杯”陕西大赛暨陕西省青年学生创新创业大赛一等奖以及中国区二等奖(徐航);
  • 2020年指导研究生完成“深度强化学习+智能机器人”工作,获得西安电子科技大学第六届校长杯创新创业大赛暨第六届“互联网+大赛”大学生创新创业大赛校内选拔赛银奖(姚俊英);

  • 2021年指导研究生完成:“基于数字孪生的工业机器人智能抓取系统”工作,获得西安电子科技大学第七届校长杯创新创业大赛暨第六届“互联网+大赛”大学生创新创业大赛校内选拔赛铜奖(王文孝);

  • 2020年指导2名硕士研究生获得“机电工程学院拔尖研究生优秀学位论文资助”(杨森和姚俊英);

  • 2022年指导研究生获得机电工程学院“研究生创新基金”重点资助:不确定系统输出反馈鲁棒MPC 研究;项目负责研究生:刘思伟;

  • 2023年指导研究生获得机电工程学院“研究生创新基金”一般资助:运载火箭在线轨迹规划技术研究;项目负责研究生:武芳芳;

  • 2024年指导研究生获得机电工程学院“研究生创新基金”一般资助:复杂环境下无人机任务分配和轨迹跟踪控制研究;项目负责研究生:江好胜;

  • 指导3名毕业硕士研究生获得“硕士研究生国家奖学金”(已毕业学生:徐航、杨森、姚俊英(科研学习事迹见西电学子榜))。

  • 2023年指导研究生完成“基于深度强化学习的高精度机器人装配系统”工作,获得“申昊杯”第五届中国研究生机器人创新设计大赛全国总决赛三等奖

  • 2023年指导研究生参加第五届全国集成电路 EDA 设计精英挑战赛获得全国总决赛三等奖

研究生第1作者论文

[1] 江好胜,武芳芳,黄泽贤,董春云,马子玥,平续斌, 动态障碍物环境下多四旋翼轨迹规划与跟踪,  信息与控制,2024. (在审) 

[2] 黄泽贤;江好胜;吴健;刘鼎;董春云;平续斌, 多无人机覆盖路径规划与轨迹跟踪控制, 系统工程与电子技术, 2024. (在审)

[3] 张权,袁文斌,史晨晰,段学超,平续斌,空间索网可展开天线有限时间振动控制研究,全国机械电子学学术会议,2024.(在审)

[4] Zexian Huang, Haosheng Jiang, Jian Wu, Ding Liu, Chunyun Dong, Xubin Ping, Multi-UAV Cooperative Path Planning via Improved Grey Wolf Optimization Algorithm, 7th IEEE International Conference on Unmanned Systems, 2024. (Under review)

[5] Yuan Wenbin, Dong Chunyun, Duan Xuechao, Polyakov Andrey, Zimenko Konstantin, Xubin Ping, Leader-Follower Tracking with Collision Avoidance for Omni-directional Mobile Robots: Linear vs Homogeneous Controller, Chinese Control Conference, Kunming China, 2024 (accepted).

[6] Jiang Haosheng, Huang Zexian, Ma Ziyue, Zhang Zhenxing, Wu Jian J, Ping Xubin, Multi-UAV Trajectory Planning and Tracking Via Improved Informed-RRT* and MPC Algorithms, 5th International Conference on Robotics, Intelligent Control and Artificial Intelligence, pp. 583-588, 2023.

[7] Wang Wenxiao, Wang Xiaojuan, Li Renqiang, Jiang Haosheng, Liu Ding, Ping Xubin, Transfer Reinforcement Learning of Robotic Grasping Training using Neural Networks with Lateral Connections, IEEE 12th Data Driven Control and Learning Systems Conference, Xiangtan China, pp. 489-494, 2023.

[8] Li Renqiang, Wang Xiaojuan, Wang Wenxiao, Jiang Haosheng, Liu Ding, Ping Xubin, Image Based Visual Servoing Model Predictive Control of Manipulator, Chinese Control and Decision Conference, Yichang China, pp. 3297-3302, 2023.

[9] Wang Xiaojuan, Wang Wenxiao, Li Renqiang, Jiang Haosheng, Ping Xubin, Manipulator Reinforcement Learning with Mask Processing Based on Residual Network, Chinese Control and Decision Conference, Yichang China, pp. 4314-4318, 2023.

[10] Cao Yu, Lv Ming, Qiu Xingbo, Liu Yongkui, Ping Xubin, Cloud Manufacturing Task Scheduling Under Machinery Breakdown Based on Deep Reinforcement Learning, China Automation Congress, pp. 3742-3747, 2023.

[11]  Qiu Xingbo, Cao Yu, Lv Ming, Liu Yongkui and Ping Xubin, Implementation of real-time robot monitoring and scheduling platform in cloud manufacturing environment, Conference on Intelligent Networked Things, 2024. (accepted)

[12] Yao Junying, Wang Xiaojuan, Li Renqiang, Wang Wenxiao, Ping Xubin, Liu Yongkui, Dual Manipulator Collaborative Shaft Slot Assembly via MADDPG, IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (ROBIO), Xishuangbanna China, pp. 1047-1052, 2022.

[13] Yao Junying, Liu Yongkui, Lin Tingyu, Ping Xubin, Xu He, Wang Wenxiao, Xiao Yingying, Zhang Lin, Wang Lihui, Robotic Grasping Training using Deep Reinforcement Learning with Policy Guidance Mechanism, International Manufacturing Science and Engineering Conference, vol. 85079, p. V002T07A015, American Society of Mechanical Engineers, 2021.

招生要求

1. 热爱科研、勤奋努力、善于思考、积极上进;

2. 对机器人、无人机、以及机电系统等研究领域的优化控制理论与应用感兴趣。对鲁棒预测控制理论及应用、智能预测与优化、有限时间估计与控制、智能感知决策与控制、基于强化学习的优化与控制、机器人与无人机轨迹规划与跟踪控制、机电系统建模与控制,以及算法在FPGA、DSP, ARM等硬件嵌入式系统设计与实现等相关问题感兴趣;

3. 具备基本编程能力以及优化控制算法设计思想,具备基本英语写作与交流能力,具有良好的沟通协作能力;

4. 对上述研究方向与领域感兴趣,或者攻读研究生需要咨询以及指导帮助的学生,请提前和本人及时沟通联系,邮箱:pingxubin@126.com

指导与联合指导研究生(已毕业)
学生姓名研究方向就业单位
徐   航基于预测控制的四轴飞行控制器设计与实现华为技术有限公司(西安)
杨   森基于观测器的输出反馈鲁棒模型预测控制

哈尔滨工业大学博士,控制科学与工程(航天学院)

姚俊英基于深度强化学习的机械臂技能操作方法研究阿里巴巴集团(杭州)
刘思伟不确定系统输出反馈鲁棒模型预测控制研究中国船舶重工第705研究所
李仁强基于模型预测控制的机械臂视觉伺服研究昆明物理研究所(211所),红外探测器中心
王文孝面向机械臂抓取任务的迁移学习算法中远海运重工科技有限公司,水下机器人研发
吴宗原采样数据输出反馈鲁棒模型预测控制方法研究联咏电子科技(西安)有限公司,芯片软硬件设计与开发
汪小娟基于强化学习的机械臂操作方法研究兰州石化职业技术大学,教师
曹   玙

云制造环境下考虑机器故障的深度强化学习重调度方法研究
特变电工(西安),系统实施工程师
邱行波云制造中基于实时监控的深度强化学习调度方法研究华为技术有限公司(上海),软件开发

 

指导与联合指导研究生(研二已开题)
学生姓名研究方向备注
黄泽贤复杂环境下多无人机任务规划技术研究国家工程硕博士专项
江好胜四旋翼无人机轨迹规划与轨迹跟踪控制方法研究 
武芳芳运载火箭轨迹规划与制导方法研究 
彭丹华基于Tube的输出反馈鲁棒模型预测控制研究 
魏鑫程卫星突发扩频信号快速捕获技术研究国家工程硕博士专项