近日，我校电气工程与自动化学院仲训杲副教授团队聚焦“机器人任务理解与任务操作”研究前沿，在国际顶级期刊IEEE TRANSACTIONS ON AUTOMATION SCIENCE AND ENGINEERING（《IEEE自动化科学与工程汇刊》，影响因子5.9）与IEEE TRANSACTIONS ON INSTRUMENTATION AND MEASUREMENT（《IEEE仪器仪表与测量汇刊》，影响因子5.6）发表两篇高水平论文，这是该团队在机器人智能技术领域的又一标志性成果，充分展示了我校科研创新机制的活力。

仲训杲团队与国内外知名学府合作，深入研究机器人基础理论与应用。论文RIGNet: Robot Intention Grasp for Dense Stacked Targets With Multi-Task Siamese Schema Through RoIs Learning（《RIGNet：基于多任务孪生框架与感兴趣区域学习的机器人密集堆叠目标意图抓取研究》）和SS-ARGNet: A Novel Cascaded Schema for Robots’ 7-DoF Grasping in Adjacent and Stacked Object Scenarios（《SS-ARGNet：一种用于相邻及堆叠物体场景的机器人七自由度抓取新型级联架构》）分别探讨了多任务孪生深度网络及机器人意图操作，以及面向复杂工件的机器人BIN-PICKING通用AI技术，均获得国际专家高度评价，并有企业技术转让意向。

此前，该团队将科研成果应用于“现代无人驾驶叉车系统”，攻克关键技术难题，推动企业产品迭代升级，获得2024年度厦门市科学技术进步奖二等奖。团队注重科学研究与学科建设相结合的人才培养模式，近年来屡获国内外奖项，学生参与课题研究，发表多篇论文，取得授权发明专利，毕业生专业对口就业率高达95%。（电气学院）

论文链接1：https://xplorestaging.ieee.org/document/10818974

论文链接2：https://xplorestaging.ieee.org/document/10900610