上海交通大学 RL2 实验室
Reinforcement Learning & Robot Learning Lab
高岳 Gao Yue RL2 实验室


我们致力于利用深度强化学习、优化算法，实现六足机器人，服务机器人等多种机器人的智能化。

RL2实验室长期招收硕士生（计算机，自动化）、博士生与博士后，同时欢迎本科生加入我们，参与科研工作

JOIN US

Resarch Directions

多模态融合 Multimodal Fusion

多传感器信息融合 Force - IMU - Vision :

1. 建立接触力和刚度辨识方法，实现多足机器人行走主动缓冲控制
2. 视觉与力觉融合建立具有物理意义的地图
3. 创建利用力传感器的定位方法，突破传统感知传感器的局限性

An image for multimodel fusion

SLAM Simultaneous Localization and Mapping

机器人自主建图及定位 :

1. 大规模场景下机器人自主建图及定位
2. 基于力传感器的自主建图及定位

An image for multimodel fusion

深度强化学习 Deep Reinforcement Learning

建立基于强化学习的机器人控制算法框架

1. Sim-to-real 将虚拟环境中训练的策略移植到实际机器人上
2. Model based RL 基于模型的强化学习
3. Multi-Agent RL 多智能体强化学习

An image for multimodel fusion

服务机器人知识图谱 Knowledge Graph

基于知识图谱构建智能服务机器人

1. Knowledge graph
2. Service robots
2. Robot arms

An image for human Interaction

Our Robots

六足巡检机器人


导盲犬六足机器人


车底检修六足机器人


智能陪护轮椅


智能制造六足机器人


消防救援六足机器人


移动机器人平台


PEPPER机器人

An image for human Interaction

Welcome to join us!

欢迎加入我们！

Contact us