5月15日上午10:00，2024级全体研究生在10-408教室参加了必赢bwin网址大全2025年第九期研究生论坛，共有五位2023级研究生分享了他们在规划算法与视觉方向的研究成果，论坛由刘春玲老师进行点评。
于俊康同学的研究聚焦于“基于傅里叶级数的末端自重构带电作业机器人轨迹优化方法”。这项研究旨在解决电力系统维护和检修过程中，带电作业机器人在复杂环境下的运动控制问题。通过应用傅里叶级数对机器人的轨迹进行精确建模与优化，于俊康探索了一种新的方法来提升机器人在执行高风险任务时的安全性和效率。刘春玲老师对于俊康的工作给予了高度评价，认为其研究不仅创新性强，而且具有重要的实际应用价值。她建议于俊康进一步考察算法在不同环境条件下的适应性，特别是面对突发情况时的表现，确保技术的实际可行性。
伍智同学的研究题目是“面向复杂多路况环境的自动驾驶车辆路径规划算法研究”。他的工作致力于开发一种能够应对各种复杂路况的智能路径规划算法，包括但不限于城市交通、乡村道路以及恶劣天气条件下的行驶挑战。伍智的方法结合了最新的传感器技术和深度学习算法，以实现更加准确、快速的决策过程。刘春玲老师指出，这项研究为自动驾驶技术的发展提供了强有力的支持，同时鼓励伍智继续深化不同交通状况下最优路径选择策略的研究，并考虑如何更好地融合实时数据更新机制，提高算法响应速度和决策准确性，从而推动自动驾驶技术向更高层次发展。
刘文栋同学选择了“基于改进YOLOv8的城市火灾检测算法研究”作为自己的研究方向。该研究主要针对当前城市中日益增多的火灾隐患，利用深度学习技术中的目标检测算法YOLOv8进行改进，以便更加快速准确地识别火灾初期迹象并发出预警。刘文栋的工作重点在于提高模型的精度和速度，使其能够在复杂环境下依然保持高效性能。刘春玲老师对其利用先进技术解决现实问题的做法表示赞赏，同时也建议加强对模型训练数据集多样性的关注，引入更多环境因素来提升算法的普适性和可靠性，确保在各种复杂的火灾预警场景下都能有效运作。
许临臣同学分享了“智能视觉驱动的纱线毛羽检测方法研究”。这项研究旨在通过图像处理和模式识别技术，自动检测纺织品生产过程中纱线表面出现的毛羽问题，以提高产品质量。许临臣采用先进的视觉技术，实现了对纱线毛羽的精准识别和分类，极大地提升了生产线上的质量控制水平。刘春玲老师对此项研究的重要性给予了肯定，强调了其对纺织行业质量控制的重要意义，并鼓励许临臣注重算法的通用性和可扩展性，探索与其他先进制造技术（如自动化生产线）的结合，实现更高水平的质量保证和生产效率。
