王高，1978年10月，河南郑州人，博士毕业于华南理工大学机械学院机器人研究室，目前专注于工业人工智能与具身智能的应用开发。从机器人空间结构学与控制，到多体动力学与视觉多模态，技术轨迹横跨自动化、机械、计算机与人工智能。从教期间，开发出多款JNU系列多款运控、视觉、感知与辨识产品，从嵌入式硬件到定制化软件，成功在多家合作单位实现了理论到实践落地的全过程。从信息化、自动化到智能化与大模型，我始终聚焦在工业制造领域，真正的加工与生产制造，是将物料、人力、工具产品化的过程，集中了人类发展的所有智慧。秉持学习理论并实践具象化，从信息和人工智能出发，将传统制造流程更进一步，将大模型与制造、控制规律相结合，是我未来课题的方向。

1998.9~2002.7 江西理工大学机电工程学院，机械电子工程专业，本科；

2002.9~2007.12 华南理工大学机械工程学院，机械设计专业，机器人及空间机构学方向，工学博士（硕博连读）。

参加工作：

1. 2008.6~2019.7，暨南大学信息科学技术学院电子工程系，讲师；

2. 2019.9~现在，暨南大学信息科学技术学院电子工程系，副研究员；

3. 2020.1至今，暨南大学机器人智能技术研究院，副院长；

期间：2010~2011年，佛山市源田床具机械有限公司，科技特派员。

获得奖项：

1. 广东省科技进步二等奖。智能视觉感知与控制一体化技术及多行业智能装备的研发及应用，2019年度，排名2/10；

2. 广东省专利优秀奖。主从式相机配置的智能激光切割系统及其切割方法。2017年度，排名3/5；

3. 东莞市专利金奖。主从式相机配置的智能激光切割系统及其切割方法。2014年度，排名3/5；

团队研究课题：

1.智能机器人。致力于单臂协作、多臂协同、群控群智等方面的臂式串联、并联及地面移动智能体研究，主要关注于工业场景及其他合理化范式下的生活服务场景。面向多维运动与空间物理机理与数据模型/机器人大模型，开展工业智能化、流程信息化等方面工作。

2.数控与嵌入式控制。致力于传统数控机床/控制系统强化，关注高阶一体化数控与物理机理的控制律研究，包括多类异构/同构嵌入式控制与数据训练模式的开发，在JNU数控与机器人系统框架下，开展高档数控系统与各构型控制器的国产化工作。

3.机器视觉与感知理解。致力于多构型视觉与动力学多模态认知、融合、进化与智能涌现研究工作，聚焦于各构型视觉与力/位混合控制律、机器人大模型相结合的工具研究，开展视觉理解与环境感知的定制化场景开发工作。

4.智能制造与管控技术。致力于离散制造业全流程管控及生产制造建模，聚焦在多机联控报产、排产、物流管控等决策模型构建与分析，开展多领域、多行业定制型生产-物流模型的研发与产业化工作。

招收研究生信息：

电路与系统080902，电子与通信工程（电子信息）085400/085403及人工智能方向的学术型/专业型硕士。欢迎自动化、机械制造、机器人工程、人工智能、计算机科学与技术方向的考生报考。

中文期刊：

[1] 李德平,洪楷宣,柳宁,王高*. 复杂场景下机械臂多动作协同抓取策略方法研究[J/OL].信息与控制,1-11[2025-05-12].https://doi.org/10.13976/j.cnki.xk.2024.4221.

[2] 柳宁,华天标,王高*,等. 面向部分工序无序加工的柔性作业车间批量调度方法[J].华南理工大学学报(自然科学版),2024,52(10):51-63.

[3] 柳宁,张嘉欢,李德平,王高*. 基于切换控制的双相机视觉伺服方法[J].计算机集成制造系统,2023,29(10):3258-3268.

[4] 王高,陈晓鸿,柳宁,李德平*. 一种基于视角选择经验增强算法的机器人抓取策略[J].华南理工大学学报(自然科学版),2022,50(09):126-137.

[5] 柳宁,张治国,李德平,王高*. 基于视觉跟踪实时引导的传送带跟随方法[J].计算机集成制造系统,2024,30(07):2350-2363.

[6] 邓振宇,柳宁,闵飞炎,王高*. 基于自由度约束与正弦摩擦补偿的遥控器装配策略[J].计算机集成制造系统,2023,29(05):1429-1442.

[7] 徐进,柳宁,李德平,林龙新,王高*. 一种基于抓取簇和碰撞体素的工业零件抓取姿态检测算法[J].机器人,2022,44(02):153-166.

[8] 柳宁,赵焕明,李德平,王高*. 基于L0稀疏先验的运动模糊标签图像盲复原[J].华南理工大学学报(自然科学版),2021,49(03):8-16.

[9] 王高,叶文生,柳宁.“新工科”背景下机器人行业实践型人才知识构建与培养方法探讨[J].机电工程技术,2018,47(08):25-30.

[10] 雷泰,柳宁,李德平,王高. 激光刻写零件瑕疵图像在线检测算法[J].计算机集成制造系统,2020,26(02):356-365.

[11] 张斌洪,柳宁,王高,李德平. 基于RTV模型的木板缺陷分割算法[J].小型微型计算机系统,2018,39(03):562-566.

[12] 周小龙,柳宁,王高. 基于角点角度特征串的RSI多目标识别[J].计算机工程与应用,2016,52(04):151-157.

[13] 柳宁,王高. 改进的预估校正NURBS实时插补算法[J].华南理工大学学报(自然科学版),2010,38(01):119-123+127.

[14] 王高,柳宁,谢存禧. 插补轨迹预补偿交叉耦合控制算法研究[J].微计算机信息,2008,(10):51-53.

[15] 王高,谢存禧,柳宁. 基于DSP的数字PID伺服控制系统设计[J].微计算机信息,2008,(07):84-86.

[16] 占乐,柳宁,王高,等. 微型钻头钻芯尺寸测量的研究[J].机床与液压,2006,(06):181-183.

英文期刊：

[1] Li, D., Zhang, H., Liu, N. and Wang, G*., 2024. Multi-Scale Residual and Attention Guidance for Low-Light Image Enhancement in Visual SLAM. IEEE Internet of Things Journal. 11(23), pp:38370 - 38379, 2024.12.

[2] Min, F., Cai, Y., She, Y., Wang, G. and Li, D., 2024. Robot collisions classification based on variational mode decomposition of vibration measurements. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement. Vol(73), 3518616.

[3] Min, F., Wang, G. and Chen, X., 2024. ℒ1adaptive resonance ratio control for series elastic actuator with guaranteed transient performance. ISA transactions, 154, pp.285-298.

[4] Zhang, T., Luo, H., Liu, N., Min, F., Liang, Z. and Wang, G*., 2024. Real-time collision detection based on external torque mutation suppression and time series analysis. Industrial Robot: the international journal of robotics research and application, 51(4), pp.640-657.

[5] Wang, G., Wang, Z., Huang, B., Gan, Y. and Min, F., 2023. Active compliance control based on EKF torque fusion for robot manipulators. IEEE Robotics and Automation Letters, 8(5), pp.2668-2675.

[6] Min, F., Wu, Z., Li, D., Wang, G. and Liu, N., 2023. Coeb-slam: A robust vslam in dynamic environments combined object detection, epipolar geometry constraint, and blur filtering. IEEE Sensors Journal, 23(21), pp.26279-26291.

[7] Liu, N., Li, C., Wang, G., Wu, Z. and Li, D., 2023. A Dense Mapping Algorithm Based on Spatiotemporal Consistency. Sensors, 23(4), p.1876.

[8] Yang, F., Wang, G., Li, D., Liu, N. and Min, F., 2022. Research on repetition counting method based on complex action label string. Machines, 10(6), p.419.

[9] Qiu, C., Wu, X., Luo, Z., Yang, H., Wang, G., Liu, N. and Huang, B., 2021. Simultaneous inverse design continuous and discrete parameters of nanophotonic structures via back-propagation inverse neural network. Optics Communications, 483, p.126641.

[10] Min, F., Yang, F., Wang, G. and Ye, X., 2020. Research on the heading control of underwater vehicle under hover condition. IEEE Access, 8, pp.220908-220920.

[11] Zhang, K., Liu, N. and Wang, G*., 2020. A Dual‐Thread Method for Time‐Optimal Trajectory Planning in Joint Space Based on Improved NGA. Journal of Robotics, 2020(1), p.6859589.

[12] Min, F., Wang, G. and Liu, N., 2019. Collision detection and identification on robot manipulators based on vibration analysis. Sensors, 19(5), p.1080.

[13] Wang, G., Zhu, D., Liu, N. and Zhao, W., 2017. Multi-objective topology optimization of a compliant parallel planar mechanism under combined load cases and constraints. Micromachines, 8(9), p.279.

软件著作权：

1.JNU离散车间数据采集与建模软件[简称：JNU-WDDS]V1.0

2.JNU数字孪生车间可视化系统[简称：JNU数字孪生车间可视化]V1.0

3.JNU离散制造系统智能物流调度系统[简称：JNU-DMSTS]V1.0

4.JNU离散制造车间数据管理软[简称：离散制造车间数据管理系统]V1.0

5.JNU机器人动力学控制软件V2.0

6.JNU端-边-云结合的视觉智能感知与分析系统V1.0

7.JNU机器人半物理仿真平台V1.0

8.JNU工业产品外观及缺陷检测系统（CAT）V1.0

9.JNU智能工厂电子看板软件V1.0

10.JNU工业物联网数据综合管控平台V1.0

11.JNU端-边-云数据采集软件V1.0

12.JNU-3DV配置与标定软件V1.0

13.JNU-3DV离线训练软件V1.0

14.JNU-3DV Bin-Picking控制系统V1.0

15.JNU机器人动力学控制软件V1.0

16.JNU工业物联网数据采集程序软件V1.0

17.JNU-VR虚拟数字机器人系统V1.0

18.JNU机器人主站控制系统[简称：JNU-Robot]V1.0

19.JNU机器人示教器集成开发环境软件[简称：JNU-TPC]V1.0

20.JNU机器人离线编程系统V1.0

21.JNU智能数控系统开发环境软件V1.0

22.JNU智能数控系统控制软件V1.0

主持项目：

1.(34423001)家电产品智能组装生产线关键技术研究与产业化，2020年市局级科技攻关专项，300万元；

2.(34423002)离散制造业智能物流AGVs关键技术研究与产业化，2021年市局级产学研科技专项，80万元；

3.(34423024)机器人集成一体化模具生成单元研究与应用，2022年市局级产学研科技专项，50万元；

4.(34424007)面向离散制造业的多源实时数据建模与可视化创新应用，2023年地市级基金类项目，10万元；

5.(40116071)三角琴视觉定位钻弦轴孔机研发，企业委托项目，39万；

6.(40122110)基于运动学工业机器人性能提升平台研究开发，企业委托项目，60万；

7.(40122253)在线云边协同智能检测机器人，企业委托项目，15万；

8.(34216011)包装行业多机器人协同作业关键技术研究及产业化，2017年广州市属区级科技攻关重点项目，80万；

9.(33518003)木工专用数控系统与木材复合加工中心的研发及产业化，2016年东莞工业攻关（数控一代）项目，80万；

10.(33518004)智能收料机器人关键技术研究与产业化，2015年东莞工业攻关（数控一代）项目，70万；

11.(34216010)智能包装机器人关键技术研究及产业化，2015年广州市科技攻关重点项目，200万；

12.(32415012)木工装备开放式专用数控系统与板式家具柔性生产装备开发，2013年数控一代专项重点项目，180万；

参与项目：

1.面上项目：基于超复数网络的分布式优化算法研究（编号：62172188），2022~2025；

2.协作机器人关节检测控制器的开发，企业委托课题，2021~2024；

3.空调行业AI视频流作业分析技术的研究与应用，企业委托课题，2024~2025；

4.高档机器人控制系统的研发与产业化，2017年广东省科技计划重点项目智能机器人专项；

5.多机器人协同作业调度软件系统，企业委托课题，2016~2017年；

6.工业机器人智能控制系统产业化与行业应用解决方案推广，2015年广东省应用科技专项；

7.工业机器人专用智能机器视觉系统的研发，2014年数控一代专项；

8.轴承套圈车削柔性生产单元，2013年广州市南沙区高新技术产业化项目；

9.导光板数控激光加工装备开发与平面显示行业数控一代应用示范，2012年数控一代专项；

10.直角坐标型机器视觉工业机器人研发及产业化，2011年广东省产学研重点项目；

11.在线图案拟合大型数控绗缝机系统的研发及产业化，2007年佛山粤港关键领域重点突破招标项目；

1.基于深度强化学习的机器人自动化手眼标定方法及系统. CN119658701A, 2025.02.18

2.用于桶形贴标机的圆桶特征定位方法及装置. CN119295540A, 2024.08.21

3.一种从三维点云中提取二次曲面的方法, CN110111430A, 2019.04.11

4.一种基于二维几何轮廓的点云姿态识别方法, CN110443199A, 2019.08.06

5.一种基于二次曲面特征的工件位姿识别方法, CN110443851A, 2019.08.06

6.一种基于PVFH特征的三维物体位姿估计方法. CN110097598A, 2019.04.11

7.一种视觉智能数控系统的数据变换方法, CN104298169A, 2014.08.29

8.一种视觉智能数控系统及其视觉计测方法, CN104385282A, 2014.08.29

9.一种视觉智能数控系统的数据融合方法, CN104200469A, 2014.08.29

10.一种视觉智能数控系统的数据交换方法, CN104267665A, 2014.08.29

11.一种基于运动伺服校正的高精度机器视觉二维定位方法, CN101788805A, 2010.01.27

12.主从式相机配置的智能激光切割系统及其切割方法. CN101733558A, 2010.01.19

13.激光切割加工程序的生成方法, CN101776882A, 2010.01.19

14.一种复杂轨迹的轮廓控制方法, CN101114166A, 2007.09.13

15.一种非均匀有理B样条曲线插补与位置跟踪方法, CN101109948A, 2007.08.01

16.一种多轴联动运动控制器, CN101101486A, 2007.08.01

17.一种连续变刚度床网及其制造方法。CN101785612A

18.一种数控绗缝加工工序的生成方法。CN101781833B

本科：

1. 《单片机原理与应用》，必修，第5学期，72（理论）+36（实验）；

2. 《嵌入式系统基础》，选修，第7学期，36（理论）+18（理论）；

3. 《机器人与智能控制》，选修，第4学期，36（理论）+12（实验）；

研究生：

1. 《嵌入式系统与应用》，非学位课，第1学期，36（理论）；

2. 《机器人学概论》，非学位，第2学期，36（理论）；