近日，澳大利亚新南威尔士大学Mohammad Deghat教授与美国哈佛大学黄文辉博士受邀来访，分别就自主机器人控制和强化学习决策两大前沿方向做专题报告。
Deghat教授介绍了在感知受限、存在不确定性与约束下的自主机器人闭环控制问题。通过多个实际案例，揭示了系统估计与控制之间的耦合关系，探讨了系统鲁棒性与精度保障，并将研究拓展至分布式控制下的机器人集群协同，展望了相关技术在智能制造领域的应用前景。
黄文辉博士则聚焦强化学习与大模型当前面临的问题与挑战，重点分享了如何提升探索效率、利用基础模型增强泛化能力，以及在已泛化的策略上实现持续学习等关键技术路径，为强化学习在复杂现实环境中实现高效、可靠部署提供了新思路。
交流期间，我方团队与Deghat教授还围绕合作的项目开展了系统而深入的沟通。双方团队分别介绍了在认知障碍数字化评估、多模态数据融合分析、机器人辅助非药物干预等方面的研究进展，并就技术实现路径和验证方案等关键问题交换了意见，为后续项目顺利推进奠定了坚实基础。
