陈明猷 讲师

学历学位：博士

导师类别：硕士生导师

研究方向：机器人智能感知与控制

联系方式：chenmingyou1@126.com

2012-2016，华南农业大学，机械设计制造及其自动化，学士
2016-2019，华南农业大学，机械制造及其自动化，硕士
2019-2022，华南农业大学，农业电气化与自动化，博士
2022至今， JN江南官方，机电工程与自动化学院，专任教师

近五年科研项目：
1. 国家自然科学基金委员会, 青年科学基金项目, 32301704, 采摘机器人全场连贯作业的动态视觉伺服控制机制, 2024-01-01 至 2026-12-31, 30万元, 在研, 主持。
2. 广东省自然科学基金委员会，面上项目，2024A1515010199，非结构化环境下采摘机器人自主高效作业的眼-身-手行为协同机制，2024-01-01 至 2026-12-31, 15万元，在研，主持。
3. 国家自然科学基金委员会, 面上项目, 32171909, 串型水果抓切式采摘的生物-机构互作感知及低损耦合机理研究, 2022-01-01 至 2025-12-31, 58万元, 在研, 主要参与人。
4. 中华人民共和国科学技术部, 国家重点研发计划子课题, 2022YFB4702303, 机器人智能感知-动态规划-安全控制算法及系统组件研究, 2022-11至今, 280.1万元, 在研, 参与。
5. 兵团科学技术局, 兵团财政科技计划项目, 2022DB004, 基于视觉导航的酿酒葡萄收获机研制, 2022-01至今, 45万元, 在研, 参与。
6. 佛山市科学技术局, 佛山市科技创新项目, 2120001008424, 面向复杂环境的自主作业机器人关键技术研究与应用, 2021-07至今, 178万元, 在研, 参与。

1. Chen M, Chen Z, Luo L, et al. Dynamic visual servo control methods for continuous operation of a fruit harvesting robot working throughout an orchard[J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2024, 219: 108774. (SCI,中科院一区, Top)
2. Chen M, Tang Y, Zou X, et al. 3D global mapping of large-scale unstructured orchard integrating eye-in-hand stereo vision and SLAM[J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2021, 187: 106237. (SCI,中科院一区, Top, ESI高被引，2021年度期刊优秀论文，WOS被引次数：50)
3. Chen M, Tang Y, Zou X, et al. Three-dimensional perception of orchard banana central stock enhanced by adaptive multi-vision technology[J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2020, 174: 105508. (SCI, 中科院一区, Top, 2020年度期刊优秀论文，WOS被引次数：60)
4. Chen M, Tang Y, Zou X, et al. High-accuracy multi-camera reconstruction enhanced by adaptive point cloud correction algorithm[J]. Optics and Lasers in Engineering, 2019, 122: 170-183. (SCI, 中科院二区，WOS被引次：92)
5. Tang Y, Chen M, Wang C, et al. Recognition and localization methods for vision-based fruit picking robots: A review[J]. Frontiers in Plant Science, 2020, 11: 510. (SCI, 中科院二区，ESI高被引、热点论文，WOS被引次数：168)
6. Tang Y, Chen M, Lin Y, et al. Vision-based three-dimensional reconstruction and monitoring of large-scale steel tubular structures[J]. Advances in Civil Engineering, 2020: 1236021. (SCI, 中科院四区)
7. 陈明猷,唐昀超,邹湘军等.复杂环境下异形多目标识别与点云获取算法[J].激光与光电子学进展,2018,55(11):355-365. (CSCD)

1. 陈明猷,陈柯,罗陆锋,韦慧玲,王金海. 基于边缘计算的多机器人场景联合学习建模方法及系统，申请号：202410041824.7, 2024年4月.
2. 邹湘军,陈明猷,唐昀超,冯文贤,李丽娟,王成琳,叶梓峰,曹晓曼. 一种智能纤维增强复合材料夹持装置及其应用. 申请号：201710058143.1,授权公布号：106856837B, 2019年3月.
3. 邹湘军,李慧,陈明猷,王杰,王成琳,刘梓鑫,黄矿裕,张坡,林桂潮,曾泽钦,曹晓曼,李锦慧,冯昊. 基于单目视觉的双关节复合机构及柔性并联抓取机构的机械手. 申请号：201810547168.2,公开号：108789386A, 2018年11月.
4. 罗陆锋,彭昭杰,刘炳飘,韦慧玲,陈明猷,卢清华. 一种基于CGOAT算法的多自由度机械臂运动规划方法及系统. 申请号：202211096487.9,公开号：115338868A, 2022年11月.

(1)Chen Mingyou(1/6); 3D global mapping of large-scale unstructured orchard integrating eye-in-hand stereo vision and SLAM, 《Computers and Electronics in Agriculture》期刊年度优秀论文奖, 2022年,排名第1.
(2) Chen Mingyou (1/8); Three-dimensional perception of orchard banana central stock enhanced by adaptive multi-vision technology, 《Computers and Electronics in Agriculture》期刊年度优秀论文奖, 2021年,排名第1.
(3) 陈明猷(3/3); 多类复杂水果目标的通用三维感知框架, 《自动化与信息工程》期刊人气论文奖, 2022年, 排名第3.
(4) 陈明猷(5/6); 基于AdaBoost算法的级联分类器对绿色荔枝的快速检测方法,《自动化与信息工程》期刊优秀论文奖, 排名第5.
(5) 陈明猷(2/4); 木材生产线自动装夹设备三维建模与仿真, 中国人工智能学会, 第五届全国智能制造学术会议论文奖,2016年, 排名第2.

指导学生竞赛获奖：
1. 第十八届“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛“黑科技”专项赛三等奖
2. 第十七届“挑战杯”广东大学生课外学术科技作品竞赛获特等奖

其它获奖：
陈明猷(7/10); 新能源汽车动力电池模组机器人作业关键技术与应用，广东省科技进步二等奖, 2023年, 排名第7.

陈明猷，华南农业大学博士，从事机器人3D视觉感知、非结构化场景SLAM、机器人自主作业系统创成方面研究，主持国家/省级自然科学基金项目2项，参与国家重点研发计划、国家自然科学基金项目、广东省科技计划项目等5项。发表SCI/EI论文十余篇（其中1篇为ESI高被引论文，3篇为中科院一区Top期刊论文）。2021、2022年连获中科院一区期刊《Computers and Electronics in Agriculture》年度优秀论文奖(superior paper award)，2023年广东省科技进步二等奖（7/10）。指导研究生先后获第十八届“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛“黑科技”专项赛三等奖、第十七届“挑战杯”广东大学生课外学术科技作品竞赛获特等奖，作品成果受广州电视台采访报道。担任《Computers and Electronics in Agriculture》、《Journal of Sensors》、《系统仿真学报》等SCI、中文核心期刊审稿专家，“科创中国”南方特色作物机器人服务团队专家。任教《机器视觉基础》、《机器视觉理论及应用》与《模式识别》等本科生/研究生课程。

围绕工业、农业机器人智能感知与控制需求，以机器视觉为核心手段，融合其它多模态感知与控制方法，开展机器人3D视觉感知、非结构化场景SLAM、复合机器人自主作业系统创成等关键技术与理论研究：
① 机器人3D视觉感知：基于机器视觉、深度学习与机器人学基础理论，研究具备通用性与高适配性的机器人3D视觉识别、测量与认知系统，应用于工业零部件定位及测量、农业水果目标识别及采摘等场合。涉及关键技术包括：双目视觉、多目视觉、SFM、卷积神经网络、注意力机制、复合误差分析及其动态补偿等。
② 非结构化场景SLAM：基于视觉SLAM与立体视觉理论，结合IMU、GNSS、Lidar等多源数据，探索复杂户外干扰下的稳定视觉里程计、回环检测与后端优化理论，研究非结构化场景地图的全方位、高精度与自适应构建方法。涉及关键技术包括：多模态数据融合、图优化、大规模点云拼接、点云后处理与数据挖掘等。
③ 机器人自主作业系统创成方法研究：基于臂式机器人、轮式机器人、履带式机器人等基础构型，研究机器人自主作业的眼-身-手行为协同机制，建立多模块协同作业的基础感知与控制框架，研究复杂环境下自适应、自学习与自主进化的新型视觉伺服控制方法，构建具备稳定、鲁棒和实用性的面向真实用户需求的新一代复合机器人系统。涉及关键技术包括：复合硬件系统搭建与测试、手-眼标定理论、深度强化学习、最优调度方法、避障路径规划与轨迹规划等。