湖南大学人工智能与机器人学院2026年首批博士生

论文预答辩会圆满举行

2026年4月11日上午，湖南大学人工智能与机器人学院2026年第一批博士生论文预答辩会议在机器人视觉感知与控制国家工程研究中心305会议室顺利召开。本次预答辩委员会由张辉教授、刘海波教授、周易教授、钟杭教授、刘立成副教授五位老师组成，对四位博士生的学位论文进行全面评审与专业指导，会议组织严谨、评议充分，为博士生学位论文质量提升与正式答辩顺利开展奠定坚实基础。

梁嘉诚博士生（导师：王耀南教授）首先进行汇报，其博士学位论文题目为《空中接触式作业机器人耦合建模与柔顺控制方法研究》。论文面向国家重大工程基础设施对空中机器人技术与装备的重大需求，聚焦复杂环境下空中接触式作业机器人物理接触任务的关键科学问题与工程挑战，针对系统耦合建模困难、接触过程稳定性不足、工程应用落地难等问题，开展耦合理论建模、柔顺接触控制方法、系统实现与工程验证的体系化研究，通过理论分析、仿真研究与实验验证，提出多项关键技术，完成多类空中接触式作业机器人系统设计与工程应用验证。

图1 梁嘉诚博士生汇报

答辩委员会综合评议认为，该论文结构完整、写作规范、条理清晰，体现出作者坚实全面的基础理论、系统深入的专业知识与独立科研能力，研究成果具备创新性。同时委员会提出优化建议：精简PPT中外部团队研究现状与已有期刊内容介绍；修改第五章标题以明确“工程复杂曲面”界定；清晰标注各章节控制算法的承接、依赖与复用关系；PPT单独呈现各章研究背景与动机，补充控制器设计思路及同类实验对比；绪论按基金撰写规范拆分段落。梁嘉诚同学在读期间以第一/通讯作者发表论文10篇，授权/实审发明专利7项，合作出版学术专著1本；入选中国科协青年人才培育工程博士生专项计划、湖南省优秀毕业生，主持湖南省研究生科研创新重点项目1项。

随后，陈波博士生（导师：张辉教授）以《双臂共融机器人运动规划方法及其在医药实验场景中的应用研究》为题进行汇报。论文围绕双臂共融运动规划核心问题，从机器人—环境、机器人—机器人、机—机—环境耦合三层安全约束出发，延伸至任务空间姿态约束，依次提出基于环境体素间隙学习、成对间隙学习、耦合间隙学习、末端姿态约束的双臂笛卡尔空间四类运动规划方法，系统解决医药实验场景双臂机器人共融操作难题。

答辩委员会评议指出，该论文选题理论意义与实用价值突出，研究方法科学规范，可为双臂共融机器人系统方案设计提供重要参考。同时建议：摘要补充性能指标基线算法以提升严谨性；强化四种技术方法的逻辑递进关系；明确间隙学习对几何体形状的适应性及动态障碍物影响；分析体素大小对规划方法的作用效果。陈波同学在读期间以第一作者发表高水平期刊论文8篇（含IEEE TMECH、TIE、TASE、TSMC、TCDS等IEEE Trans论文6篇、自动化学报1篇）；以导师第一、本人第二申请国家发明专利13项，授权国家发明专利11项（含国际PCT专利1项）；荣获博士研究生国家奖学金、湖南省优秀毕业研究生、湖南大学优秀研究生标兵等荣誉。

图2 陈波博士生汇报

紧接着，李景行博士生（导师：周易教授）围绕《神经拟态视觉感知在自动驾驶主动安全系统中的关键技术研究》展开汇报。论文面向自动驾驶主动安全系统高可靠视觉感知需求，以事件相机神经拟态感知原理为核心，聚焦极端视觉工况下碰撞时间估计与三维目标检测两大核心任务，针对帧相机固有局限、事件视觉数据匮乏、开放场景几何方法适用性不足等挑战，开展数据构建、几何建模、几何先验引导学习、多模态三维感知的体系化研究，并在高速预警、极端光照、车载边缘部署等工程场景完成验证。

图3 李景行博士生汇报

答辩委员会认为，该论文结构规范、研究深入，作者具备扎实理论基础与独立科研能力，在神经拟态视觉感知领域取得创新成果。同时建议：补充同类研究现状与代表性文献梳理；充分呈现数据集构建难度与工作量，深化实验结果分析；阐释Garl-TTC多传感器融合机制；明确三维检测传感器模态，将数据集内容调整至第二章；精准规范学术表述，明晰几何方法适用边界。李景行同学在读期间以第一作者发表论文2篇（IEEE T-RO 1篇、ECCV 1篇），合作发表论文4篇（ECCV 2篇、IEEE RA-L 1篇，1篇ECCV在审）；授权发明专利1项（含PCT国际申请）。

最后，范文培博士生（导师：刘立成副教授）进行汇报，论文题目为《基于时空建模的手术流程识别与错误检测方法研究》。论文面向腔镜手术机器人智能化需求，针对现有视频手术流程分析方法在长序列建模、小样本过拟合、多任务特征冲突、多尺度时空特征提取不足等问题，依次开展手术阶段识别、阶段与步骤联合识别、手术错误检测研究，提出CMANet、AHD TCN、DBML Net、MRFLNet等深度学习模型，在多个国际公开数据集上取得优于现有方法的精度与效率，并开发智能手术流程分析系统，验证算法实际应用价值，为智能辅助手术系统提供关键技术支撑。

图4 范文培博士生汇报

答辩委员会评价，该论文选题聚焦行业关键技术，问题聚焦、应用价值明确，技术路线清晰、创新点突出，研究形成算法到系统实现的完整闭环，工作量充分，学术与应用价值较高。同时建议：优化论文题目与内容匹配度；强化数据集价值呈现；明确同类手术流程通用性；补充数据分析可视化；厘清与国际前沿VLA和LLM研究的关联；规范图表文字字号，精化学术表述。范文培同学在读期间以第一作者发表论文3篇（TCSVT 1篇、T-Mech 1篇、RAS 1篇），1篇ESWA、1篇JBHI在投，申请发明专利2项。

图5 答辩老师与答辩博士生合影

本次预答辩会严格落实博士人才培养质量要求，答辩委员会从论文结构、学术规范、研究逻辑、创新凝练、工程应用等方面提出精准务实的修改意见，四位博士生认真听取建议、积极交流探讨，明确了论文优化方向。此次会议不仅有效提升了学位论文质量，更充分展现了学院在人工智能与机器人领域高水平博士生培养的扎实成效。未来，学院将持续严把人才培养质量关口，强化学术规范与创新能力培育，不断提升博士生培养质量，助力学科高质量发展。