姚伟嘉，副院长、教授、博士生导师，国家高层次青年人才，机器人国际期刊IEEE Transactions on Robotics以及IEEE Robotics and Automation Letters编委（Associate Editor），机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心成员，湖南大学岳麓学者。致力于将严谨的数学理论与具体的实际应用相结合，使机器人应用具备严格的数学保证，从而实现安全、稳定、高效的机器人系统。研究成果成功应用在轮式移动机器人、固定翼无人机、水面无人舰艇等实际系统上。团队研究方向：1. 多机器人控制、 机器人运动规划； 2. 人工智能、视觉感知、视觉-语言多模态学习； 3. 系统与控制、博弈论。
在智能机器人、自动控制、机器学习、智能交通等领域发表了1部专著以及40多篇同行评审的期刊和会议论文，其中包括领域内国际顶级期刊和顶级会议，如IEEE Transactions on Robotics（TRO）、IEEE Transactions on Automatic Control（TAC）、Automatica、IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)、IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots (IROS)、IEEE Conference on Decision and Control (CDC)等。荣获荷兰格罗宁根大学博士论文最高荣誉cum laude(前5%)、机器人领域国际顶级会议ICRA最佳会议论文提名奖（前0.2%）、欧洲euRobotics George Giralt PhD award 提名奖、欧洲系统与控制优秀博士论文提名奖、湖南省优秀硕士学位论文奖、RoboCup 中型组足球机器人技术挑战赛冠军、中国工程科技发展战略行业研究院(中心)青年智库学者沙龙(科学猜想专题)一等奖等。姚伟嘉是多个国际知名期刊和会议的邀请审稿专家，如TRO、TAC、Automatica、RAL、TMECH、AIAA Journal of Guidance, Control and Dynamics (JGCD)、TNNLS、ICRA、IROS、CDC、ACC等。
欢迎加入AIM课题组：探索智能机器人前沿，共创未来科技
姚伟嘉教授领衔的湖南大学AIM课题组诚挚邀请对智能机器人、多智能体协同控制、强化学习与博弈论等前沿领域充满热情的学子加入！作为国家高层次青年人才和国际期刊编委，姚教授带领团队在机器人运动规划与控制领域取得了多项国际领先成果，研究成果已成功应用于无人机、无人舰艇等实际系统。在机器人技术爆发式发展的关键时期，我们特别关注具身智能、人形机器人控制、多机协同等前沿方向，课题组提供一流的科研平台、丰厚的奖学金支持以及与全球顶尖实验室的合作机会。无论您是寻求博士、硕士深造机会，还是希望从事博士后研究，AIM课题组都将是您实现科研理想的最佳选择！选择AIM课题组，意味着您将站在机器人研究的最前沿，参与定义未来的关键技术。我们提供的不只是科研训练，更是塑造未来机器人技术的机会。无论您对理论探索还是应用开发感兴趣，都能在这里找到适合自己的研究方向，并为这个快速发展的领域贡献独特价值。
课题组为学生提供系统化的科研训练，从基础理论到前沿探索循序渐进。新生将首先学习机器人运动控制、多智能体系统等核心理论，通过研读经典论文，打下坚实理论基础。随后，学生将参与实际科研项目，在师兄师姐的指导下掌握文献调研、问题提出、方法设计、实验验证、论文撰写等完整的研究流程。课题组定期举办组会、专题研讨和论文分享，培养学生的批判性思维和学术表达能力。这种循序渐进的培养方式使得AIM课题组的学生能够快速成长。
国际化的科研视野是AIM课题组的另一大特色。姚伟嘉教授作为IEEE Transactions on Robotics编委，与全球众多顶尖机器人实验室保持密切合作。课题组学生有机会参与国际会议(如ICRA、IROS、CDC等)、海外交流访问，以及与国外专家合作研究，这种国际化的 exposure 不仅拓宽了学生的学术视野，也为他们日后的事业发展奠定了坚实基础。
在工程实践能力培养方面，课题组拥有完善的实验平台和充足的科研经费支持。学生可以接触到最先进的机器人系统，包括人形机器人、无人机集群、水面无人艇等，将算法从仿真环境部署到实际系统，获得宝贵的工程经验。课题组与多家知名企业保持合作关系，学生有机会参与实际产品研发，了解产业需求和技术趋势。这种理论与实践相结合的训练模式，使得AIM课题组的毕业生既具备深厚的理论功底，又拥有解决实际工程问题的能力，在就业市场上极具竞争力。
课题组注重学生的综合素质培养，鼓励参与学术服务、科普活动和社会实践。学生有机会协助审稿、组织学术会议、参与科普讲座，锻炼组织协调和沟通表达能力。课题组氛围开放包容，师生关系融洽，定期组织文体活动，促进身心健康和团队凝聚力。这种全面发展的培养理念，使得AIM课题组的学生不仅学术优秀，而且综合素质出众，为未来职业生涯做好充分准备。
总而言之，AIM课题组为所有成员提供全方位的研究支持和舒适的工作环境：
科研经费与设备支持：课题组科研经费充足，能够支持学生的研究需求，包括购买设备、参加学术会议、发表论文等。实验室配备先进的机器人实验平台和高性能计算集群，为研究提供硬件保障。
学术交流机会：课题组支持学生参加国内外顶级会议（如ICRA、IROS、CDC等），并提供全额资助。定期邀请国内外知名学者来访交流，组织学术研讨会，拓展学生的学术视野。
职业发展指导：课题组将根据每位学生的兴趣和特长，提供个性化的职业规划建议。课题组与学术界和产业界保持广泛联系，能够为学生的未来发展提供有力支持。
生活保障：除学校提供的奖学金外，课题组还提供额外的助研津贴，确保学生能够专心科研。湖南大学校园环境优美，生活设施完善，课题组氛围融洽和谐，为科研生活提供舒适保障。
国际合作机会：课题组与荷兰、新加坡、美国等多所知名高校保持合作关系，可推荐学生赴海外深造。
在AIM课题组，我们相信每一位学生都有潜力成为机器人领域的杰出人才。通过系统的科研训练、丰富的实践机会和开放的国际视野，我们将帮助您发掘这一潜力，实现学术理想和职业抱负。加入我们，让我们一起推动机器人技术的边界，为这个智能时代贡献力量。
部分研究工作
机器人集群（多机器人系统）
▶ 视频1（BV16e4y147xp）
▶ 视频2（BV1R2W3eCEDG） ▶ 视频3（BV1dmtBeaE6C）
W. Yao, H. G. de Marina, Z. Sun and M. Cao, “Distributed coordinated path following using guiding vector fields,” in IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2021, Best Conference Paper Award Finalist [PDF][Slides][Talk].
无人机导航
▶ 视频4（BV1Bh411275T） ▶ 视频5（BV1J6tBeMER6）
W. Yao, H. G. de Marina, B. Lin and M. Cao, “Singularity-free guiding vector field for robot navigation,”IEEE Transactions on Robotics (TRO), pp. 1206–1221, vol. 37, no. 4, 2021, [PDF][Video][Code].
W. Yao and M. Cao, “Path following control in 3D using a vector field,”Automatica, pp. 108957, vol. 117, 2020, [PDF]
无人车自动驾驶
▶ 视频6（BV1VGtBe4EVw） ▶ 视频7（BV1YGtBe4EnU）
Y. Lu, X. Zhang, X. Xu, W. Yao, “Learning-based Near-optimal Motion Planning for Intelligent Vehicles with Uncertain Dynamics,” IEEE Robotics & Automation Letter (RAL), 2023, [PDF]
Y. Lu, W. Yao, Y. Xiao, X. Xu, , “Vector Field-Guided Learning Predictive Control for Motion Planning of Mobile Robots with Unknown Dynamics“, arXiv preprint arXiv:2405.08283024, 2024, [PDF]
移动机器人路径跟踪
▶ 视频8（BV1gA411H7Ae） ▶ 视频9（BV1Xo4y1d7Yn）
W. Yao, B. Lin, Brian D. O. Anderson and M. Cao, “Guiding Vector Fields for Following Occluded Paths,”IEEE Transactions on Automatic Control (TAC), 2022, [PDF].
W. Yao, B. Lin, Brian D. O. Anderson and M. Cao, “Topological Analysis of Vector-Field Guided Path Following on Manifolds,”IEEE Transactions on Automatic Control (TAC), 2022, [PDF].
人-集群交互与混合智能
▶ 视频10（BV1iNtBewEfa）
P. Zhu, Z. Zeng, W. Yao, W. Dai, H. Lu, Z. Zhou. “DVRP-MHSI: Dynamic Visualization Research Platform for Multimodal Human-Swarm Interaction”, arXiv preprint arXiv:2408.10861, 2024,, [PDF]
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