报 告 人：浙江大学潘树文博士

      时      间：2012年11月14日（星期三）上午9：30

      地      点：屏峰校区广知513教工之家

      报告内容摘要：报告分为两部分。首先介绍报告人在未知输入滤波方法取得的成果，即利用状态空间模型输出的冗余性，利用最小二乘方法推导未知输入的卡尔曼滤波方法，证明了滤波结果同时具备最小二乘与最小方差估计特性，丰富了相关方向的研究，并将结果推广到非线性系统。其次介绍报告人及其研究小组在单腿跳跃机器人跳跃仿真与实验平台建设方面的进展。

 

      报告人简介：潘树文，2006年在美国University of California at Irvine获得结构工程博士学位，2001年获得浙江大学控制理论与控制工程硕士学位，1996年获浙江大学工业自动化学士学位。2007年至2009年在浙江大学控制系智能系统与控制研究所从事博士后研究，2009年加入该所机器人团队工作至今。他的研究兴趣包括未知输入滤波方法、腿式机器人运动控制等。