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5月 2022
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许老师

PhD-Aerospace - Cranfield University

MSc Computational Fluid Dynamic - Cranfield University

 

我的简介:

我于2021年四月拿到关于《Multi-Target Tracking for Sensor Networks》的Aerospace博士学位,于2022年四月入职Cranfield University 从事Autonomous Navigation 的研究。我在硕士毕业后曾在某国内小民企从事一年的CFD 工程师工作,主要承接大型制造业企业的流体仿真分析项目。

 

关于我的课程:

教学经验:

  1. 负责SensorFusion的教学,答疑,批改作业
  2. 负责Statistical Learning Methods的教学,答疑,批改作业

博后及项目:

  1. Euroswarm,无人机集群探测跟踪

此项目中熟悉了Pixhawk无人机建模,仿真,硬件搭建,以及二次开发(独立完成PX4 位置控制的修改)

  1. RelyMapEnhance,GNSS在城市街道中的性能提升

此项目中熟悉了Ublox, GNSSSDR等软件的使用, 独立开发基于Recurrent Neural Network 的传感器融合算法

博士课题:

多目标跟踪,一般简称为MOT (Multiple Object Tracking),也有一些文献称作MTT (Multiple Target Tracking)。在事先不知道目标数量的情况下,对场景内的行人、汽车、飞行器等多个目标进行检测并赋予ID进行轨迹跟踪。不同的目标拥有不同的ID,以便实现后续的轨迹预测、精准查找等工作。MOT是计算机领域的一项关键技术,在自动驾驶、智能监控、行为识别等方向应用广泛。多目标跟踪中即要面对在单目标跟踪中存在的遮挡、变形、运动模糊、拥挤场景、快速运动、光照变化、尺度变化等挑战,还要面对如轨迹的初始化与终止、相似目标间的相互干扰等复杂问题。因此,多目标跟踪当前仍然是图像处理中的一个极具挑战性的方向,吸引了不少研究人员的长期投入。

MTT研究中涉及的:

  1. 数据融合算法
  2. 数据关联算法
  3. 应用统计学
  4. 传感器建模
  5. 传感器网络
  6. 分布式算法
  7. 基于RNN以及其变种的机器学习算法

等方面的知识我都有涉猎。相关的工具有Matlab, Python, Tensorflow

硕士及工作课题:

关于计算流体力学,我主要进行应用方面的研究。我的硕士论文是车辆的流体力学仿真分析,工作后也主要从事汽车行业的研究分析包括:

  1. 油动阀门的动态仿真 (fluent动网格)
  2. 白车身电镀的滚浸机构流体仿真 (fluent多相流)
  3. 某集团货车刹车系统专项仿真分析工具的开发(Hypermesh, Fluent的定制化开发)
  4. 某车企畅销车型的空气动力学优化 (Hypermesh, Sculpter, Fluent, Isight 的全流程分析)

曾经在多本国际期刊,会议上发表论文,让我对国际期刊的发表流程深有体会,也愿意分享我的经历给有论文发表需求的同学们。

我目前负责院里的教学任务超过二年,对学生如何提高报告,考试成绩有第一手信息。

 

辅导课程

传感器信息融合Sensor Fusion

计算流体力学Computational Fluid Dynamics

统计学习方法Statistical Learning Methods

无人系统建模于仿真UAS Modelling and Simulation

自动系统的人工智能Artificial Intelligence for Autonomous Systems