2023-10-01 -2025-06-01浙江工业大学博士后

博士后研究经历 • 核心研究方向：聚焦机器人协同与操作领域，深耕机器人编队控制与抓取控制两大核心技术，创新应用基于强化学习的PID控制算法突破技术瓶颈。在编队控制中，通过该算法动态优化多机器人运动参数，解决复杂环境下多机动态避障、队形同步性差的问题，提升编队响应速度与稳定性；在抓取控制中，结合机器视觉，利用该算法实现抓取力的自适应调节，精准应对不规则物体姿态变化，攻克传统PID控制鲁棒性不足的难点。 • 科研项目推进：独立承担2项纵向科研课题的全流程工作，以“基于强化学习的PID控制在机器人控制中的应用”为核心技术路线，完成课题立项论证、实验平台搭建（如基于ROS系统的多机器人测试平台）、数据采集分析与结题报告撰写，相关成果已在《XX》（可补充期刊/会议名称）等领域内核心刊物发表。 • 知识产权产出：围绕基于强化学习的PID控制算法优化、机器人编队协同策略、自适应抓取机构设计等关键技术，牵头完成4项发明专利的申报与撰写（专利申请号：XXXXXXX，可补充具体编号），形成“算法-硬件-系统”一体化的自主知识产权体系，为技术成果转化提供核心支撑。 • 技术成果验证：搭建六轴机械臂抓

2017-09-01 - 2023-01-01浙江工业大学控制科学与工程博士

聚焦机器人编队控制技术，深耕多机器人协同决策、动态避障及分布式算法优化，构建“理论-仿真-实验”研究体系。深度参与省部级课题，独立主导核心算法设计，突破多机同步、环境适应难题。成果获认可，发表多篇SCI一区期刊论文，以第一发明人申报多项相关发明专利，为技术转化奠定基础。