杨志柳，男，云南省“兴滇英才支持计划”青年人才。2021年8月毕业于美国克拉克森大学电子与计算机工程专业，获工学博士学位。2022年1月加入云南大学信息学院。现聚焦机器人感知、定位、建图、路径规划问题，开展基于视觉和激光雷达的多模态场景重建与生成、场景精细语义理解、动态场景四维建图、位姿估计与后端捆集优化等研究，同时在智能体端到端路径规划、数字人三维重建与生成、具身智能等新方向开展前沿探索。目前发表会议及期刊论文14篇，其中SCI检索4篇、EI检索10篇，其中1篇论文发表于高影响因子JCR 1区/SCI 2区期刊IEEE Network，3篇论文收录于国际机器人顶级会议IROS。曾担任2项美国国家科学基金（NSF）项目的科研骨干，主持省级科研基金项目4项。曾参与我国首个在轨图像实时处理器的研制工作，获2015年北京理工大学雷达所“毛二可院士、龙腾院士创新团队”科研贡献奖。获2021年美国克拉克森大学Ben Schilling杰出博士生奖。

总体方向：

视觉感知与场景理解，地图构建与三维生成，路径规划与轨迹预测，深度学习与最优化理论

具体技术：

Ÿ   针对彩色图、深度图等视频流，基于辐射场、光流场、动力场进行多场统一化建模，采用Transformer深度学习网络、三维渲染算法，实现统一化全景语义地图构建、目标跟踪、目标位姿估计与目标运动轨迹预测；

Ÿ   基于神经辐射场（NeRFs）、高斯泼溅（3D Gaussian Splatting）等算法，实现刚体、连接体、变形体等动态目标的高精度位姿估计与精细化四维重建，并支持大规模场景动静分离等下游任务；

Ÿ   基于全景点云分割网络、神经辐射场与后端捆集优化算法处理激光雷达点云数据，进行多尺度点云三维重建、点云语义识别以及智能体定位；

Ÿ   基于Diffusion扩散模型与3D高斯表达，实现单张图像视频生成、三维物体生成、三维场景生成、Avatar数字人生成；

Ÿ   基于模仿学习、强化学习，结合Transformer、大模型（LLMs），将路径规划与自动驾驶问题转换为序列预测建模问题，采用端到端思路进行目标物体轨迹预测与本体路径规划；

Ÿ   More arts are coming soon.

2016.08-2021.08 美国克拉克森大学     电子与计算机工程专业      工学博士

2013.09-2016.06 北京理工大学           信息与通信工程专业          工学硕士

2009.09-2013.06 云南大学                   通信工程专业                   工学学士

[1]. 云南省科技厅科技计划项目，⾯向室内机器⼈的动态刚体⽬标数字孪⽣技术，5万元，2023-01-01至2025-12-31，主持

[2]. 云南省教育厅科学研究基金项目，⾯向复杂环境的机器⼈地图构建技术研究，2万元，2023-01-01至2023-12-31，主持

[3]. 云南省智能系统与计算重点实验室开放课题项目，面向动态刚体目标场景的机器人地图数字孪生技术研究，2万元，2022-07-20至 2023-07-20，主持

[4]. 美国国家科学基金（NSF）, BRIGE: OS-Specific Many-Core Design，154万元，2012-09-01至2017-04-30, 参与

[5]. 美国国家科学基金（NSF）, MRI: Acquisition of a Heterogeneous Computing Platform For Biometrics Research，278万元，2016-10-01至2020-09-30，参与

期刊代表作：

[1]. Zhiliu Yang*, Chen Liu, Unified Perception and Collaborative Mapping for Connected and Autonomous Vehicles, IEEE Network-Special Issue on Connected and Autonomous Vehicles, 0890-8044, 2023-07, 10.1109/MNET.017.2300121.（JCR Q1/ SCI 2区, IF: 10.294） 

[2]. Chen Liu, Zhiliu Yang*, Yijun Jiang, Energy-aware automatic tuning on many-core platform via adaptive evolution, International Journal of Embedded Systems,14-1, 72 - 78, 2021-01-13, （SCI，IF: 1.15） 

[3]. Zhiliu Yang, Zachary I. Rauen, Chen Liu*, Automatic tuning on many-core platform for energy efficiency via support vector machine enhanced differential evolution, Scalable Computing: Practice and Experience, 18-2, 2017-06-19, （SCI，IF: 1.46） 

[4]. Tien-Hsiung Weng*, Kuan-Ching Li, Zhiliu Yang, Chen Liu, On the code modernization of shared sampling alpha matting with OpenMP, Future Generation Computer Systems, Volume 107, Issue C, pp 177–191, Jun 2020, （SCI 2区，IF: 6.2）

会议代表作：

[1]. Chengyao Duan and Zhiliu Yang*, "TivNe-SLAM: Dynamic Mapping and Tracking via Time-Varying Neural Radiance Fields," 2024 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), 14 Oct 2024 - 18 Oct 2024, EI (机器人领域国际顶级会议、中国自动化学会推荐A类会议) 

[2]. Zhiliu Yang* and Chen Liu, "TUPPer-Map: Temporal and Unified Panoptic Perception for 3D Metric-Semantic Mapping," 2021 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), 27 Sep 2021 - 01 Oct 2021, pp. 1094-1101, Prague, Czech Republic, 2021, EI (机器人领域国际顶级会议、中国自动化学会推荐A类会议) 

[3]. Zhiliu Yang*, Bo Yu, Wei Hu, Jie Tang, Shaoshan Liu and Chen Liu, "π-Map: A Decision-Based Sensor Fusion with Global Optimization for Indoor Mapping," 2020 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), 24 Oct 2020 - 24 Jan 2021, pp. 4821-4827, Las Vegas, NV, USA, 2020, EI (机器人领域国际顶级会议、中国自动化学会推荐A类会议) 

[4]. Zhiliu Yang* and Chen Liu, "2D Map Estimation via Teacher-Forcing Unsupervised Learning," 2020 International Conference on Connected and Autonomous Driving (MetroCAD), 27-28 February 2020, pp. 91-97, Detroit, MI, USA, 2020, EI 

[5]. Zhiliu Yang*, Zhu Yang, Shan Dong, and Liang Chen. "Implementation of memory architecture for real-time spaceborne SAR imaging system." In IET International Radar Conference 2015, pp. 1-5. IET, 2015，EI

联系方式：  

欢迎对场景理解、智能移动机器人、无人驾驶、具身智能、三维重建、三维生成、深度学习等相关研究领域感兴趣的同学报考本课题组硕士研究生。本课题组优势：

（1）    本组与美国克拉克森大学CAMEL实验室、北京理工大学雷达所、北京理工雷科公司、深圳PerceptIn自动驾驶初创公司保持有良好的合作关系。

（2）    导师可推荐本组优秀毕业生到部分合作美国高校攻读博士学位（含奖学金）。

（3）    通过三年训练，毕业生可在数学解析能力、编程能力、英语能力方面得到进步，具备到国内智能机器人/无人驾驶公司、研究所从事算法、软硬件研发工作的能力。