【时间】2026年4月23日（周四）下午14：30 开始

【地点】线下讲座，9A103会议室

【主题】基于 3D Box 的单目目标运动估计与可观测性增强

【主讲人介绍】

  姜鸣，博士，副教授，电气与自动化系专任教师，2012年博士毕业于大连理工大学控制理论与控制工程专业。教学方面，主讲本科《自动控制原理》课程；科研当面，主要研究智能控制系统、深度强化学习等方向，累计完成各级科研项目8项，发表SCI论文10余篇。

【内容简介】

  本次报告汇报一种基于 3D 盒的 bearing-box 单目视觉目标运动估计方法，旨在解决传统仅方位、方位角估计对观测者侧向高阶机动、目标各向同性球形假设的严格限制。该方法充分挖掘 3D 检测中的方位、尺寸比例与姿态信息，通过归一化深度建模与伪线性卡尔曼滤波，实现目标位置、速度与物理尺寸的联合估计。针对高机动多旋翼飞行器，进一步利用姿态与加速度的强耦合特性，引入姿态观测方程，大幅放宽观测条件，即使观测者静止仍可稳定估计。通过实验验证，所提方法相比传统方案观测性更强、收敛更快、精度更高，在无侧向机动、观测者静止等极端场景下仍能可靠工作，适用于自主追踪、动态 SLAM 等机器人视觉任务。

诚挚欢迎广大师生参加。