姓名: | 孙进 | 性别: | 男 | 导师类型: | 硕导 | |
技术职称: | 讲师 | 邮箱: | sunjin@njupt.edu.cn | |||
公司: | 物联网学院 | 专业: | 仪器科学与技术 | |||
研究方向: | 机器人自主导航与控制,目标协同探测与跟踪 |
教育背景:
2013.09-2018.06 东南大学 仪器科学与技术 博士
研究方向及主要成果
目前研究方向包括:
(1)导航定位技术及应用
包括:惯性导航、惯性基组合导航、天文导航,及其在水下导航定位、深空探测等前沿领域的应用。
(2)信息融合理论与应用
包括:卡尔曼滤波、自适应滤波、多传感器数据融合算法,及其在组合导航、目标跟踪中的应用。
(3)机器人自主导航与控制
包括:同步定位与建图(SLAM),人工智能技术在机器人导航、控制中的应用。
(4)目标协同探测与跟踪
包括:多传感器交叉提示技术,机动目标的探测、识别和跟踪。
科研项目:
1、国家自然科学基金青年项目(国家级) 恶劣海况下无人船用惯性导航系统初始对准方法研究(30万)2023.1-2025.12 主持,在研
2、江苏省自然科学基金青年项目(省部级) 纬度未知下水下潜器用惯导系统自主式初始对准方法研究(20万)2020.7-2023.6 主持,结题
3、江苏高校自然科学基金面上项目(市厅级) 纬度未知下捷联式惯导系统多模式初始对准方法研究(3万) 2019.9-2021.8 主持,结题
4、中国博士后科学基金面上项目(省部级) 水下潜器用惯性导航系统初始对准方法研究(8万) 2020.11-2022.10主持,结题
5、上海交通大学海洋工程国家重点实验室开放基金(省部级) 水下机器人的水声和视觉组合导航技术研究(8万)2022.1-2023.12 主持,结题
6、横向项目 高压输电线路绝缘子机器人关键技术研究(103万)2023.09-2024.08 主持,在研
7、江苏省博士后科研资助计划资助项目(市厅级) 未知纬度下水下潜器用惯性导航系统初始对准方法研究(5万) 2021.7-2023.6 主持,结题
8、横向项目 信号串扰定位及解决方案(5万) 2023.12-2024.11 主持,在研
9、 2019年“创业江北”高层次创业人才引进计划(市厅级) 基于深度学习的菜品识别智能管理系统(50万) 2019.9-2022.8 主持,结题
主要成果简介(论文/专利/竞赛等):
1. Fast Compass Alignment for Strapdown Inertial Navigation System Computers, Materials & Continua,vol.65, no.2, pp.1349-1360, 2020. SCI,校高质量学术期刊A2
2. An effective LS SVM/AKF aided SINS/DVL integrated navigation system for underwater vehicles Peer-to-Peer Networking and Applications,vol.15, no.3, pp. 1437–1451, 2022. SCI, 校高质量学术期刊A3
3. In-Motion Alignment Method of SINS Based on Improved Kalman Filter under Geographic Latitude Uncertainty Remote Sensing, vol.14, no.11, 2581, 2022. SCI,校高质量学术期刊A2
4. In-Motion Alignment Method of SINS under the Geographic Latitude Uncertainty IEEE Transactions on Vehicular Technology SCI,校高质量学术期刊A1
5. A Novel ML-Aided Methodology for SINS/GPS Integrated Navigation Systems during GPS Outages Remote Sensing, vol.14, no.23, 5932, 2022. SCI, 校高质量学术期刊A2
6. GNSS Position-aided In-motion Coarse Alignment Method Based on Sliding Window Integral, the 42nd Chinese Control Conference (CCC 2023) EI,校高质量学术期刊A3
7. A coarse alignment method for gravity vector reconstruction based on adaptive Kalman filtering, the 42nd Chinese Control Conference (CCC 2023) EI,校高质量学术期刊A3