张永安

基本信息 科学研究 课程信息 招生信息 新建主栏目 基本情况 名称 张永安 博士，哈尔滨工业大学航天学院副教授。 1. 教育经历 1995年－1999年，哈尔滨工业大学，航天学院控制科学与工程系，本科/学士 1999年－2001年，哈尔滨工业大学，航天学院控制科学与工程系，研究生/硕士 2001年－2004年，哈尔滨工业大学，航天学院控制理论与制导技术研究中心，研究生/博士 2. 工作经历 2005年－2006年，哈尔滨工业大学，深圳研究生院自动控制与机电工程学部，博士后 2007年－2008年，北京航空航天大学，宇航学院制导导航与控制系，讲师 2014年-2015年，曼彻斯特大学，电气与电子工程系，访问学者 2008年至今，哈尔滨工业大学，航天学院控制理论与制导技术研究中心，副教授 研究方向 名称 1. 机器人柔顺控制 2. 智能康复机器人 论文 名称 [1] Y. T. Liu, Y. A. Zhang, and M. Zeng. Adaptive Global Time Sequence Averaging Method Using Dynamic Time Warping [J]. IEEE Transactions on Signal Processing, 2019, 67(8): 2129-2142. [2] Y. T. Liu, Y. A. Zhang, M. Zeng. Novel Algorithm for Hand Gesture Recognition Utilizing a Wrist-Worn Inertial Sensor [J]. IEEE Sensors Journal, 2018, 18(24): 10085-10095. [3] Y. T. Liu, Y. A. Zhang, M. Zeng. Sensor to segment calibration for magnetic and inertial sensor based motion capture systems[J]. Measurement, 2019. [4] Z. G. Zhou, Y. A. Zhang, and D. Zhou. Robust prescribed performance tracking control for free-floating space manipulators with kinematic and dynamic uncertainty, Aerospace Science and Technology, 2017, 71: 568-579. [5] X. N. Shi, Y. A. Zhang, D. Zhou, and Z. G. Zhou, Global fixed-time attitude tracking control for the rigid spacecraft with actuator saturation and faults, Acta Astronautica, 2019, 155: 325-333. [6] X. N. Shi, Y. A. Zhang, and D. Zhou. Almost-Global Finite-time Geometric Control of Quadrotors, IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 2017, 53(1): 91-100. [7] Z. G. Zhou, Y. A. Zhang, X. N. Shi, and D. Zhou. Robust attitude tracking for rigid spacecraft with prescribed transient performance, International Journal of Control, 2017, 90(11): 2471–2479. [8] Y. A. Zhang, Z. G. Zhou and Di Zhou. A geometric approach for modelling of unfixed-base manipulators. In Proceedings of the 2014 IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics, Dec. 5-10, 2014, Bali, Indonesia. [9] Y. T. Liu, Y. A. Zhang, and M. Zeng. Joint parameter estimation using Magneto and Inertial measurement units. 2017 36th Chinese Control Conference (CCC), IEEE, 2017: 2225-2230. [10] Z. G. Zhou, Y. A. Zhang and D. Zhou. Geometric Modeling and Control for the Full-Actuated Aerial Manipulating System, 35th Chinese Control Conference, 2016. [11] X. N. Shi, Y. A. Zhang and D. Zhou. Finite-time Attitude Stabilization for Rigid Bodies without Angular Velocity Measurement, 35th Chinese Control Conference, 2016. [12] Z. G. Zhou, and Y. A. Zhang. Robust near-hovering flight controller for model-scale helicopters, Journal of Harbin Institute of Technology, 2016, 22(5): 69-77. [13] X. N. Shi, Y. A. Zhang and D. Zhou. A geometric approach for quadrotor trajectory tracking control. International Journal of Control,2015, 88(11):. 2217-2227. [14] X. N. Shi, Y. A. Zhang and D. Zhou. Adaptive geometric trajectory tracking control of quadrotor with finite-time convergence. In Proceedings of the 2014 IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics, Dec. 5-10, 2014, Bali, Indonesia. [15] C. Y. Jiang, and Y. A. Zhang. Some results on linear equality constrained state filtering. International Journal of Control, 2013, 86(12): 2115-2130 [16] C. Y. Jiang, and Y. A. Zhang. Reduced-order Kalman filtering for state constrained linear systems. Journal of System Engineering and Electronics. 2013, 24(4): 674-682 [17] Y. A. Zhang, D. Zhou, and G. R. Duan. Sequential multiple model estimation with interrupted measurements. Transactions of Japan Society of Aeronautical and Space Science, 2007, 50(167): 18-26. 课程信息 名称 1. 非线性非高斯滤波（研究生专业课） 卡尔曼滤波是线性高斯意义下的最优滤波，由于大多数实际物理系统是非线性、非高斯的，因而卡尔曼滤波只是非线性/非高斯滤波的特例，故非线性/非高斯滤波有更重要的理论意义和应用价值。该课程的目的主要是使学生了解最优滤波的最新进展，熟悉非线性、非高斯滤波的基本概念，掌握非线性/非高斯滤波的各种常用求解算法，特别的，重点掌握序贯蒙特卡罗滤波。最后，了解非线性/非高斯滤波在跟踪、导航以及信号处理等领域中的应用。 课程主要内容 主要内容包括：最优滤波的数学基础；最优滤波的一般描述；线性高斯滤波简介；近似高斯滤波；最优滤波的全局近似——序贯蒙特卡罗滤波；非线性/非高斯滤波理论在跟踪、导航、信号处理等领域的应用。详述如下： 最优滤波的数学基础和一般描述：介绍最优滤波的数学基础，最优滤波问题的递推贝叶斯描述，线性高斯条件下的最优解——卡尔曼滤波及其局限，并在此基础上介绍最优滤波的最新进展（内容每年更新）。 近似高斯滤波：介绍非线性/非高斯滤波问题的近似高斯求解算法，包括扩展卡尔曼滤波、Unscented卡尔曼滤波等常用的滤波方法。 序贯蒙特卡罗滤波：介绍抽样原理，常用抽样算法，非线性滤波问题的序贯蒙特卡洛全局近似算法，序贯蒙特卡罗滤波中的退化问题以及解决方法。 非线性/非高斯滤波问题及其在跟踪、导航、信号处理等领域中的应用：介绍机动目标跟踪、多目标跟踪、视觉导航、信号处理中常见问题的非线性滤波解决思路。 课程讲义：《非线性/非高斯滤波讲义》 第一讲：最优滤波的一般描述 ，作业, 状态估计的一致性问题 (By Y. Bar-Shalom et al.) 第二讲：近似高斯滤波 第三讲：序贯蒙特卡罗滤波 第四讲：非线性/非高斯滤波的应用 课程设计 参考文献 A. Doucet, J.F.G. De Freitas, and N.J. Gordon. Sequential Monte Carlo Methods in Practice. Springer Series in Statistics for Engineering and Information Science. New York: Springer-Verlag, 2001. John L. Crassidis, and John L. Junkins. Optimal Estimation of Dynamical Systems, Chapman & Hall/CRC , 2004. Y. Bar-Shalom, X. R. Li, and T. Kirubarajan. Estimation with Applications to Tracking and Navigation. John Wiley & Son, Inc., 2001 IEEE、AIAA数据库相关论文，实时更新 2. 自动控制项目实践（自动化专业本科生课程） 我国产业升级亟需综合性的新工科创新人才，这类人才需要具备优良的创新者素质： 敏锐的发现机会、定义问题的能力：需要培养从实际物理现象中发现问题的意识和习惯，并能快速学习、运用多学科知识去抽象问题、定义问题的能力； 团队协作解决问题的能力：能够掌握研发项目的开发管理流程、以及具备在系统设计中与跨学科的专业人士分工协作解决问题的能力； 产品思维与系统设计能力：在问题并获得解决后，能够具备产品设计师的思维和工程师的实践能力，将问题解决快速变成实际的产品或服务原型实现。 为此，我们通过本课题的教学，变传统被动式传授模式为主动式启发式项目学习，使学生在项目开发中快速获取与运用必要的专业知识，培养学生的创新意识、动手能力、以及跨学科开展团队协作研究与创新设计的能力。 未来的创新人才必须学会如何跨学科团队工作，包括如何通过交叉学科的方法去发现机会，定义问题，以及通过团队协作去快速找到解决问题的方法，并把它变成社会需要的产品与服务。由于教学资源缺乏和经验所限，高等院校的教育输出与产业应用之间存在巨大的鸿沟，这个鸿沟体现在：高校过度强调学生专业知识的而忽视定义问题、分析问题以及解决实际问题，强调论文撰写而忽视工程实践。另外，由于学生在校缺乏系统性的项目实践以及设计开发课程培养。 我们拟通过本课程教学，使学生学会在研发中快速获取与灵活运用必要的专业知识，并具备跨学科的创新意识、团队协作能力与项目开发能力。 具体到落地，我们将以结合各种自动控制项目与产品的开发案例，从各种用户需求出发，讲解问题定义的一般方法，并生成项目的任务书，到概念生成，到项目计划，开发与验证，讲解各种自动控制项目与产品的一般开发流程，从而使本专业学生掌握提炼与定义问题、跨学科去描述与分析问题、以及解决问题的能力。 申请人根据本课程跨学科的特点，采用讲授与项目设计实践结合的方式来组织课程教学。除了本人讲授主要内容外，申请人拟根据课程内容，联合控制科学、机器人、产品设计等其他知名院校与相关工业领域的知名专家一起来组织课程的线上线下讲授与教学。 课程主要采用启发式教学，引导学生主动调研、主动思考、主动动手操作、团队协作，鼓励学生进行创新设计，学会进行学术研究总结，并培养学生创新者的意识和思维。 研究生招生信息 名称 1. 机器人柔顺控制 需求人数：1-2人 基本要求： – 具有扎实的数学基础和编程能力； – 了解机器人的运动学； – 具有保研资格者优先。 2. 康复机器人的轨迹规划与智能学习 需求人数：1-2人 基本要求： – 具有较好的数学分析能力和编程能力； – 有一定模式识别的专业基础； – 有保研资格者优先。