主要从事深度学习、深度强化学习、离线强化学习算法研究以及在机器人及无人系统中的应用研究

欢迎对人工智能、强化学习及机器人方向感兴趣的同学报考！

我们期望你有但不局限于以下专业背景：

计算机专业、自动化专业、人工智能专业、电子信息专业、导航制导专业等。

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欢迎对研究方向感谢兴趣的同学联系：lihaoran2015@ia.ac.cn

081101-控制理论与控制工程

深度强化学习，智能无人系统，具身智能

2015-09--2020-08   中国科学院自动化研究所   博士
2011-09--2015-07   中南大学   学士

2022-05~现在, 中国科学院自动化研究所, 副研究员
2020-10~2022-05,中国科学院自动化研究所, 助理研究员

计算智能

   

（1） NeuronsMAE: A Novel Multi-Agent Reinforcement Learning Environment for Cooperative and Competitive Multi-Robot Tasks, 2023 International Joint Conference on Neural Networks(IJCNN), 2023, 通讯作者
（2） ABCP: Automatic Block-wise and Channel-wise Network Pruning via Joint Search, IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems, 2022, 通讯作者
（3） Neurons Perception Dataset for RoboMaster AI Challenge, 2022 IEEE World Congress on Computational Intelligence (WCCI), 2022, 第 1 作者
（4） BiFNet: Bidirectional Fusion Network for Road Segmentation, IEEE TRANSACTIONS ON CYBERNETICS, 2021, 第 1 作者
（5） Deep Reinforcement Learning-Based Automatic Exploration for Navigation in Unknown Environment, IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS, 2020, 第 1 作者
（6） Deep Kalman Filter with Optical Flow for Multiple Object Tracking, 2019 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON SYSTEMS, MAN AND CYBERNETICS (SMC), 2019, 第 3 作者
（7） A Temporal-based Deep Learning Method for Multiple Objects Detection in Autonomous Driving, 2018, 第 2 作者
（8） A temporal-based deep learning method for multiple objects detection in autonomous driving, 2018 INTERNATIONAL JOINT CONFERENCE ON NEURAL NETWORKS (IJCNN), 2018, 第 3 作者
（9） Hybrid Deep Learning Based Moving Object Detection via Motion prediction, 2018 CHINESE AUTOMATION CONGRESS (CAC), 2018, 第 4 作者
（10） Comparison of methods to efficient graph SLAM under general optimization framework, YAC 2017, 2017, 第 2 作者

   

（ 1 ） 复杂动态环境下基于深度强化学习的机器人导航策略, 负责人, 国家任务, 2022-01--2024-12
（ 2 ） 多智能体对抗博弈仿真及实体验证, 负责人, 国家任务, 2023-01--2027-12
（ 3 ） 中国科学院特聘研究助理项目, 负责人, 中国科学院计划, 2022-01--2023-12