
姓名:汪渊
职称:教授
邮箱:yuanw@hnu.edu.cn
一、基本情况
汪渊,博士,副教授,博士生导师,硕士生导师,国家高层次青年人才,湖南省高层次青年人才,机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心骨干成员。于2019年获得东京工业大学博士学位,师从IEEE Fellow,IEEE 控制分协会副主席,石井秀明(Hideaki Ishii )教授。2019年 - 2020年在东京工业大学从事博士后研究(合作导师:石井秀明教授)。2020 - 2022年在皇家理工学院从事博士后研究(合作导师:IEEE Fellow,瑞典皇家工程院院士,欧洲控制协会主席,Karl Henrik Johansson 教授)。
汪渊副教授致力于智能制造机器人控制、弹性分布式机器学习、复杂环境移动机器人路径规划、多机器人控制安全等方面的研究。获得荣誉包括2021年国际自动控制联合会最佳论文提名奖,东京工业大学“手岛精一”博士论文研究赏。在IEEE TPDS,IEEE TCNS,IEEE TNSE,IJRNC,IEEE CDC,ACC等国际知名期刊和会议上发表论文三十余篇。担任IEEE会员,中国自动化学会青年工作委员会委员,中国指挥与控制学会青年工作委员会委员。担任IEEE TAC,Automatica,IEEE TCNS,IJRNC,Systems & Control Letters 等控制领域权威期刊审稿人。作为负责人主持多项国家级、省级自然科学基金项目/课题,作为核心骨干参与国家自然科学基金重点项目,日本学术振兴基金项目,日本战略研究推进部重点项目等多项国内外项目。
二、主要研究方向
多机器人弹性控制;鲁棒网络及弹性一致性;移动机器人路径规划导航;弹性分布式机器学习;嵌入式系统及应用
三、学生培养
课题组常年招收博士、硕士及本科实习生,欢迎对机器人控制、路径规划、分布式系统安全等领域感兴趣,数学理论基础好,编程实践能力强(ROS,Python,Matlab等),自动化、计算机、通信等相关专业的学生报考。课题组目前以科研创新为主要导向,注重联合培养并给予学生充分的指导。根据经费情况会尽量对学生进行生活补助。对于发表国际高水平会议论文的学生可全额资助参加会议,优秀学生视本人意愿可推荐到国内外著名高校读博/联培,团队氛围融洽,每周组织学术讨论,定期组织团建活动。
指导学生深造、就职单位包括清华大学、东京大学、东京工业大学、中国科学技术大学、索尼(机器人部门)、乐天、大疆等。欢迎提前联系和咨询!
联系邮箱:yuanw@hnu.edu.cn
四、担任课程
机器人专业综合设计 2023-2025
运动导航与路径规划 2023-2025
人工智能数学基础 2023-2024
智能机器人系统 2024-2025
五、科研项目
1. 国家高层次青年人才项目,项目负责人。
2. 国家自然科学青年科学基金项目(C类),项目负责人。
3. 国家自然科学基金重大研究计划,课题负责人。
4. 湖南省高层次人才项目,科技创新类青年人才,项目负责人。
5. 湖南省自然科学基金青年基金项目,项目负责人。
6. 中央高校基本科研基金项目,项目负责人。
7. 湖南省科技重大专项, 核心骨干。
8. 中国工程院战略研究与咨询(院地合作)重大项目, 核心骨干。
六、部分代表论文
[1]. Yuan Wang, Hideaki Ishii, Francois Bonnet, and Xavier Defago, “Resilient real-valued consensus in spite of mobile malicious agents on directed graphs,”IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, 2022.
[2]. Yuan Wang, Hideaki Ishii, Francois Bonnet, and Xavier Defago, “Resilient Consensus for Multi-Agent Systems under Adversarial Spreading Processes,”IEEE Transactions on Network Science and Engineering,2022.
[3]. Yuan Wang, and Hideaki Ishii,“Resilient consensus through event-based communication,”IEEE Transactions on Control of Network Systems, 2020.
[4]. Yuan Wang, and Hideaki Ishii,“An event-triggered approach to quantized resilient consensus,”International Journal of Robust and Nonlinear Control, 2020.
[5]. Yuan Wang, Jian Huang, Dongrui Wu, Zhihong Guan and Yanwu Wang,“Set-Membership filtering with incomplete observations,”Information Sciences, 2020.
[6]. Yuan Wang, Sebin. Gracy, Hideaki. Ishii, and Karl. Henrik. Johansson, Mitigation of discrete-time SIS networked epidemics: A local state feedback approach, International Journal of Robust and Nonlinear Control, 2025.
[7]. Zhongqi Deng, Yuan Wang*, , Jian Huang, Hui Zhang, and Yaonan Wang, “Coordinated Energy-Trajectory Economic Model Predictive Control for Autonomous Surface Vehicles under Disturbances”, The 2025 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems(IROS 2025), to appear
[8]. Hiroki Matsume; Yuan Wang*; Hideaki Ishii ; Resilient self/event triggered consensus based on ternary control, Nonlinear Analysis: Hybrid Systems, 2021,
[9]. Hiroki Matsume; Yuan Wang*; Hideaki Ishii; Xavier Defago ; Mixed self/event-triggered ternary control for resilient consensus against mobile adversarial agents, Nonlinear Analysis: Hybrid Systems, 2024
[10]. Jian Huang; Yuan Wang; Toshio Fukuda ; Set-Membership-Based Fault Detection and Isolation for Robotic Assembly of Electrical Connectors, IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 2018
[11]. Hideaki Ishii; Yuan Wang; Shuai Feng ; An overview on multi-agent consensus under adversarial attacks, Annual Reviews in Control, 2022.
[12]. Yuan Wang; Changxin Liu; Hideaki Ishii; Karl H. Johansson; Resilient distributed optimization under mobile malicious attacks, IFAC World Congress, 2023.
[13]. Yuhao Yi; Yuan Wang ;Xingkang He, Stacy Patterson; Karl H. Johansson; A Sample-Based Algorithm for Approximately Testing r-Robustness of a Digraph,IEEE 61st Conference on Decision and Control (CDC), 2022.
[14]. Yuhao Yi; Ronghui You; Hong Liu; Changxin Liu; Yuan Wang* ; Jiancheng Lv* ; Near-optimal resilient aggregation rules for distributed learning using 1-center and 1-mean clustering with outliers, Proc. 38th Annual AAAI Conference on Artificial Intelligence, 2024