11月10日晚，南方科技大学张巍教授做客学院博士高端论坛，通过腾讯会议作了题为“模型驱动与强化学习相结合的机器人控制与决策”的学术报告。报告由学院控制系主任宋勇教授主持。

随着深度学习和计算机硬件的快速发展，机器学习算法被广泛地应用在工程的各个分支领域中，基于数据驱动的深度学习算法已经在机器人感知方面取得了较大成功。然而在控制与决策问题方面，由于机器人自身的物理与动力学特性，单纯的机器学习算法仍有较大局限性，很难在实际系统中成功应用。张巍教授以单机器人和多机器人等复杂动力学系统为应用背景，重点讲述了基于模型的最优控制算法与数据驱动的强化学习算法的深层关系，同时结合多智能体博弈、人机混合智能、混杂系统最优控制、足式机器人步态控制等多个具体应用问题，探讨了几种将最优控制理论嵌入强化学习算法的策略，为学院师生提供了机器人控制与决策方面的新思路和新方法。

张巍，南方科技大学长聘教授、博士生导师、机器人研究院副经理，深圳市鹏城学者特聘教授，美国国家科学基金职业奖（NSF CAREER Award）获得者。研究方向包括控制理论与应用、机器学习理论和算法、机器人、无人系统、智能电网等。曾获美国国家科学基金NSF CAREER 奖和美国俄亥俄州立大学Lumley杰出科研奖，曾担任IEEE Transactions on Power Systems编委（Editor），IEEE控制系统协会会议编委会副主编，现为IEEE高级会员和IEEE Transactions on Control System Technology 副主编。

作者/郭楠 编辑/李倩