上海交通大学王贺升教授专访：学术会议的核心价值是交流——顶会不止“听报告”，更重要是交流！

王贺升教授简介 

王贺升，上海交通大学特聘教授，博士生导师，电子信息与电气工程学院副院长。国家杰出青年基金获得者。中国自动化学会混合智能专委会副主任，中国仪器仪表学会智能车与机器人分会副主任，中国自动化学会机器人专委会、共融机器人专委会委员，中国机械工程学会机器人分会委员，中国仿真学会元宇宙专委会、机器人系统仿真专委会委员。

担任机器人顶会IEEE/RSJ IROS 2025的大会总主席。曾担任IEEE ROBIO 2014和IEEE AIM 2019的大会程序主席，IEEE RCAR 2016和IEEE ROBIO 2022的大会主席。现/曾担任国际期刊《IEEE Transactions on Robotics》《IEEE Transactions on Automation Science and Engineering》等的Associate Editor，《IEEE/ASME Transactions on Mechatronics》的Senior Editor，《Advanced Intelligent Systems》的Editorial Advisory Board，《机器人》青年编委。

研究领域为视觉伺服，机器人控制，计算机视觉，无人驾驶。主持包括国家自然科学基金杰出青年基金、优秀青年基金、联合基金重点、面上项目等多个项目。在国内外刊物和会议上发表 SCI/EI 索引论文200余篇，Google Scholar引用5000余次。在机器人、计算机视觉和人工智能领域顶级会议ICRA, IROS, CVPR等上发表论文50余篇。获得国家发明专利授权50余项。获得上海市青年科技启明星，入选上海市曙光计划等人才计划。

摘要: 提出了一种基于关节协同控制的双足机器人设计及控制方法，提高了双足机器人的运动稳定性及运行效率。首先，结合时间和事件检测方法实现了稳定的触地检测，并通过卡尔曼滤波器融合关节编码器和IMU（惯性测量单元）信息，对双足机器人的状态进行了准确估计。仿真结果表明，相比单一时间检测方法，所提出的方案具有更好的稳定性，且在10 m范围内的位置信息误差小于1%。在此基础上，设计了基于渐进式步态控制机制和机身倾角控制机制的关节协同控制器，显著提高了机器人行走的稳定性。渐进式步态和机身倾角控制策略使得机器人能在5 s内平稳地完成从站立到行走的转换。结合仿真方法，设计了协同驱动的机器人髋关节。仿真结果表明该设计方案降低了髋关节偏航角电机的最大扭矩需求，降幅达40%。最终，搭建了完整的双足机器人实机系统，经过实验测试，证明了所提方案的有效性和实机应用的潜力。

引用信息：孙振洋, 吴楷, 王贺升. 基于关节协同控制的仿人双足机器人设计及优化[J]. 机器人, 2025, 47(4): 526-536.

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2. 基于目标检测和场景流估计联合优化的3D多目标跟踪

摘要: 大多数3D多目标跟踪方法独立优化目标检测和帧间数据关联部分, 没有考虑单帧的特征学习和帧间关联学习的耦合性。为了实现单帧检测和帧间关联的耦合学习, 提出了一种基于目标检测和场景流估计联合优化的3D多目标跟踪框架FlowDet-Track。在该框架中, 提出了一个检测引导场景流估计模块来缓解不正确的帧间关联。为了获得更准确的场景流标签, 特别是在旋转运动的情况下, 提出了一种基于框变换的场景流真值计算方法。在KITTI MOT数据集上的实验结果表明, 本文算法的车辆类别HOTA与DetA指标比PointTrackNet算法提升了25.03%和30.8%, 表明本文算法的位置跟踪精度优异; 此外, 极端旋转运动条件下的对比实验进一步证明了算法的鲁棒性。

引用信息：王光明, 宋亮, 沈玥伶, 王贺升. 基于目标检测和场景流估计联合优化的3D多目标跟踪[J]. 机器人, 2024, 46(5): 554-561.

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