为提升师生科研创新能力，增进交流合作，9月17日学院邀请德国慕尼黑工业大学（Technische Universität München，TUM）戴小兵博士来校交流，并作题为“Safe Learning and Control”的学术报告，学院部分教师及研究生参加了报告会。

戴博士分享了其在“Learning-based Control”与“Control-guided Learning”两个方向的最新研究成果。在“Learning-based Control”方面，他重点介绍了基于高斯过程的控制方法，该方法是保证系统稳定性与安全性的重要理论基础，并已被拓展应用于网络化在线学习、事件触发机制及多智能体协同学习等场景，相关成果论文发表在《IEEE TNNLS》等权威期刊。在“Control-guided Learning”领域，他创新性地提出了基于控制屏障函数的安全流匹配方法，用于机器人运动规划，有效确保了复杂环境下生成轨迹的安全性与平滑性，该研究已发表于arXiv预印本平台。

报告内容深入浅出，逻辑清晰，既有理论深度，又兼顾工程应用背景，激发了在场师生的浓厚兴趣。在互动环节，戴小兵博士就师生提出的关于学习与控制协同机制、安全保证的实时性、多智能体系统鲁棒性等问题进行了细致解答，现场气氛热烈。

本次学术报告为我校师生提供了与国际前沿研究者深入交流的机会，拓宽了学术视野，对新葡萄官网在智能控制、机器人学等方向的科研与教学发展起到了积极作用。

报告人简介：

戴小兵，2018年本科毕业于同济大学机械与能源工程（创新试验区），主方向为机械设计制造及其自动化专业，并辅修土木工程；2021年获慕尼黑工业大学机械制造、机电与机器人方向双硕士学位，硕士期间主要研究物流系统优化与刚柔耦合动力学建模与控制。2022年起，在德国慕尼黑工业大学信息导向控制教席担任科研助理并攻读博士学位，导师为IEEE Fellow Sandra Hirche教授，研究方向为具有安全保证的机器学习与控制。博士期间已发表SCI期刊论文9篇，发表学术会议论文12篇。