Chenguang Yang
South China University of Technology, Imperial College London, Swansea University, University of the West of England, University of Plymouth, Bristol Robotics Laboratory, University of Liverpool, National University of Singapore, Shanghai Jiao Tong University, Foshan University, Chinese Academy of Sciences, Beijing Institute of Technology, Harbin Institute of Technology, Tongji University, Zhongyuan University of Technology
论文数
415
总引用数
16,414
H-Index
67
关于
杨晨光教授是机器人控制与人机交互领域的杰出研究者，其研究涵盖自适应控制、神经网络学习、滑模控制以及物理人机交互等核心方向。他的学术成就在机器人领域产生了深远影响，十篇代表性论文累计引用次数逾3600次，充分彰显其研究的广泛影响力。 在水下机器人控制领域，他提出了基于扩展状态观测器的积分滑模控制方法，有效解决了未知扰动与非线性动力学建模难题，该成果已被引用逾550次。在机器人学习与操控方面，他将动态运动基元与自适应神经网络相结合，构建了高效的机器人技能学习系统；针对双臂机器人，他开发了具有有限时间收敛特性的模糊自适应控制方案，显著提升了协作操作的精度与鲁棒性。 在人机交互领域，杨教授的贡献尤为突出。他提出了基于导纳控制的物理人机交互框架，成功应用于外骨骼机器人系统，并深入研究了人类在稳定与非稳定环境中的力与阻抗自适应机制。此外，他在遥操作控制领域将波变量技术与神经网络相融合，有效克服了通信时延与动力学不确定性的双重挑战。杨教授的研究成果为智能机器人系统的设计与应用提供了坚实的理论基础与实践范式。
研究焦点
主要成就
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