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您当前的位置: 中心团队 教师 王鲁佳 Lujia Wang

王鲁佳 Lujia Wang

副研究员 博导
Associate Professor
lj.wang1@siat.ac.cn

Interests 研究方向

王鲁佳,博士,副研究员,博导。于2015 年获香港中文大学电子工程系博士学位,2015-2016在新加坡南洋理工大学从事博士后研究,以及2012年作为访问学者赴瑞士苏黎世联邦理工大学(ETHZ) 研究。主要研究方向为机器人终生学习算法,多机器人协同算法,以及基于联邦学习的云机器人系统。目前承担国家自然科学基金项目,广东省粤港创新平台项目,深圳市学科布局,与国家科技部项目各一项。曾参与新加坡国防研究与技术(DRTech)项目一项、香港政府基础研究(RGC)项目一项以及国家863项目一项。发表EI/SCI 检索论文40余篇,以第一作者获得2017年IEEE 国际信息与自动化大会(ICIA 2017)最佳自动化论文奖;以第一作者获得2012 年IEEE 国际传感器与信息融合大会(MFI 2012) 会议最佳论文提名奖; 以第二作者获得MFI 2012 大会最佳论文奖; 以第一作者获得2013 年IEEE 国际信息与自动化大会(ICIA 2013) 获最佳论文提名奖。入选深圳市海外高层次人才“孔雀计划”。

机器人终生学习算法,多机器人协同算法,以及基于联邦学习的云机器人系统

主持包括国家重点研发子课题、国家自然科学基金面上、青年项目在内的科研项目共10余项。

  1. 1.广东省粤港澳创新平台,基于MEMS激光传感器的无人驾驶关键技术研究创新平台,主持

  2. 2.深圳市基础研究学科布局项目,基20170001基于知识驱动的云机器人服务机制研究,在研,主持

  3. 3.国家自然青年科学基金,动态异构云机器人实时感知的资源分配算法的研究,主持

  4. 4.广东省省级科技计划,智能云服务机器人核心关键技术研发,参加

  5. 5.科技部重点研发专项,软件定义的云计算资源管理,参加

代表性论文:

  1. Boyi Liu; Lujia Wang*; Ming Liu; Chenghzong Xu; Federated Imitation Learning: A Novel Framework for Cloud Robotic Systems with Heterogeneous Sensor Data, IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L), 2020, 5(2).

  2. Boyi Liu; Lujia Wang*; Ming Liu; Cheng-zhong Xu; Lifelong Federated reinforcement Learning: A Learning Architecture for Navigation in Cloud Robotic Systems, IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L), 2019, 4(4): 4555-4562.

  3. Lujia Wang; Ming Liu; Max Q.-H Meng; A Hierarchical Auction-based Mechanism for Real-time Resource Allocation in Cloud Robotic Systems, IEEE Transactions on Cybernetics, 2017, 47(2): 473-484

  4. Lujia Wang; Ming Liu; Max Q.-H Meng; Real-Time Multisensor Data Retrieval for Cloud Robotic Systems, IEEE Transactions on Automation Science and Engineering (T-ASE), 2015, 12(2): 507-518

  5. Yandong Liu; Lujia Wang*; Ming Liu; Cheng-zhong Xu; A Novel Labour Division Strategy based on Fixed Response Threshold Model for Warehouse Systems, International Journal of Robotics and Automation, 2020, 35(2): 642-647

代表性专利:

王鲁佳;陈明;刘延东;须成忠,基于Docker容器的云机器人导航系统,CN201821300765.7,2018-08-10,授权 

刘延东;韩东;王鲁佳;须成忠,多智能体强化学习仿真环境MAE, CN202011442726.2,初审  

王鲁佳;李朝冉;韩东;黄乐雄;须成忠,一种基于生成式对抗网络的终生语义SLAM系统和方法, CN202011452939.初审

李朝冉;王鲁佳;须成忠,一种分布式SLAM系统及其学习方法, CN202011435113.6,初审 

张中劲;刘延东;王鲁佳;须成忠,多车任务分配与路径优化仿真平台及其实现方法, PCT/CN2020/134253,初审 

张中劲;刘延东;王鲁佳;须成忠,多车任务分配与路径优化仿真平台及其实现方法, CN202011400672.3,初审 

李朝冉;王鲁佳;须成忠,异步联合架构的模型训练方法、终端、服务器及存储装置, CN201911285291.2,实审 

王鲁佳;李朝冉;须成忠,一种视频监控系统, CN201911271811.4,初审

刘博艺;王鲁佳;刘明;须成忠,基于云平台共享学习系统及方法、共享平台及方法、介质, CN201910248301.9,实审 

刘延东;王鲁佳;须成忠;刘明,一种基于云/边计算的智能仓储系统, CN201811425439.3,实审  

王鲁佳;陈明;刘延东;须成忠,基于Docker容器的云机器人导航系统及其工作方法, CN201810906387.5,实审



Introduction 简介

王鲁佳,博士,副研究员,博导。于2015 年获香港中文大学电子工程系博士学位,2015-2016在新加坡南洋理工大学从事博士后研究,以及2012年作为访问学者赴瑞士苏黎世联邦理工大学(ETHZ) 研究。主要研究方向为机器人终生学习算法,多机器人协同算法,以及基于联邦学习的云机器人系统。目前承担国家自然科学基金项目,广东省粤港创新平台项目,深圳市学科布局,与国家科技部项目各一项。曾参与新加坡国防研究与技术(DRTech)项目一项、香港政府基础研究(RGC)项目一项以及国家863项目一项。发表EI/SCI 检索论文40余篇,以第一作者获得2017年IEEE 国际信息与自动化大会(ICIA 2017)最佳自动化论文奖;以第一作者获得2012 年IEEE 国际传感器与信息融合大会(MFI 2012) 会议最佳论文提名奖; 以第二作者获得MFI 2012 大会最佳论文奖; 以第一作者获得2013 年IEEE 国际信息与自动化大会(ICIA 2013) 获最佳论文提名奖。入选深圳市海外高层次人才“孔雀计划”。

机器人终生学习算法,多机器人协同算法,以及基于联邦学习的云机器人系统

主持包括国家重点研发子课题、国家自然科学基金面上、青年项目在内的科研项目共10余项。

  1. 1.广东省粤港澳创新平台,基于MEMS激光传感器的无人驾驶关键技术研究创新平台,主持

  2. 2.深圳市基础研究学科布局项目,基20170001基于知识驱动的云机器人服务机制研究,在研,主持

  3. 3.国家自然青年科学基金,动态异构云机器人实时感知的资源分配算法的研究,主持

  4. 4.广东省省级科技计划,智能云服务机器人核心关键技术研发,参加

  5. 5.科技部重点研发专项,软件定义的云计算资源管理,参加

代表性论文:

  1. Boyi Liu; Lujia Wang*; Ming Liu; Chenghzong Xu; Federated Imitation Learning: A Novel Framework for Cloud Robotic Systems with Heterogeneous Sensor Data, IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L), 2020, 5(2).

  2. Boyi Liu; Lujia Wang*; Ming Liu; Cheng-zhong Xu; Lifelong Federated reinforcement Learning: A Learning Architecture for Navigation in Cloud Robotic Systems, IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L), 2019, 4(4): 4555-4562.

  3. Lujia Wang; Ming Liu; Max Q.-H Meng; A Hierarchical Auction-based Mechanism for Real-time Resource Allocation in Cloud Robotic Systems, IEEE Transactions on Cybernetics, 2017, 47(2): 473-484

  4. Lujia Wang; Ming Liu; Max Q.-H Meng; Real-Time Multisensor Data Retrieval for Cloud Robotic Systems, IEEE Transactions on Automation Science and Engineering (T-ASE), 2015, 12(2): 507-518

  5. Yandong Liu; Lujia Wang*; Ming Liu; Cheng-zhong Xu; A Novel Labour Division Strategy based on Fixed Response Threshold Model for Warehouse Systems, International Journal of Robotics and Automation, 2020, 35(2): 642-647

代表性专利:

王鲁佳;陈明;刘延东;须成忠,基于Docker容器的云机器人导航系统,CN201821300765.7,2018-08-10,授权 

刘延东;韩东;王鲁佳;须成忠,多智能体强化学习仿真环境MAE, CN202011442726.2,初审  

王鲁佳;李朝冉;韩东;黄乐雄;须成忠,一种基于生成式对抗网络的终生语义SLAM系统和方法, CN202011452939.初审

李朝冉;王鲁佳;须成忠,一种分布式SLAM系统及其学习方法, CN202011435113.6,初审 

张中劲;刘延东;王鲁佳;须成忠,多车任务分配与路径优化仿真平台及其实现方法, PCT/CN2020/134253,初审 

张中劲;刘延东;王鲁佳;须成忠,多车任务分配与路径优化仿真平台及其实现方法, CN202011400672.3,初审 

李朝冉;王鲁佳;须成忠,异步联合架构的模型训练方法、终端、服务器及存储装置, CN201911285291.2,实审 

王鲁佳;李朝冉;须成忠,一种视频监控系统, CN201911271811.4,初审

刘博艺;王鲁佳;刘明;须成忠,基于云平台共享学习系统及方法、共享平台及方法、介质, CN201910248301.9,实审 

刘延东;王鲁佳;须成忠;刘明,一种基于云/边计算的智能仓储系统, CN201811425439.3,实审  

王鲁佳;陈明;刘延东;须成忠,基于Docker容器的云机器人导航系统及其工作方法, CN201810906387.5,实审



Research 科研

王鲁佳,博士,副研究员,博导。于2015 年获香港中文大学电子工程系博士学位,2015-2016在新加坡南洋理工大学从事博士后研究,以及2012年作为访问学者赴瑞士苏黎世联邦理工大学(ETHZ) 研究。主要研究方向为机器人终生学习算法,多机器人协同算法,以及基于联邦学习的云机器人系统。目前承担国家自然科学基金项目,广东省粤港创新平台项目,深圳市学科布局,与国家科技部项目各一项。曾参与新加坡国防研究与技术(DRTech)项目一项、香港政府基础研究(RGC)项目一项以及国家863项目一项。发表EI/SCI 检索论文40余篇,以第一作者获得2017年IEEE 国际信息与自动化大会(ICIA 2017)最佳自动化论文奖;以第一作者获得2012 年IEEE 国际传感器与信息融合大会(MFI 2012) 会议最佳论文提名奖; 以第二作者获得MFI 2012 大会最佳论文奖; 以第一作者获得2013 年IEEE 国际信息与自动化大会(ICIA 2013) 获最佳论文提名奖。入选深圳市海外高层次人才“孔雀计划”。

机器人终生学习算法,多机器人协同算法,以及基于联邦学习的云机器人系统

主持包括国家重点研发子课题、国家自然科学基金面上、青年项目在内的科研项目共10余项。

  1. 1.广东省粤港澳创新平台,基于MEMS激光传感器的无人驾驶关键技术研究创新平台,主持

  2. 2.深圳市基础研究学科布局项目,基20170001基于知识驱动的云机器人服务机制研究,在研,主持

  3. 3.国家自然青年科学基金,动态异构云机器人实时感知的资源分配算法的研究,主持

  4. 4.广东省省级科技计划,智能云服务机器人核心关键技术研发,参加

  5. 5.科技部重点研发专项,软件定义的云计算资源管理,参加

代表性论文:

  1. Boyi Liu; Lujia Wang*; Ming Liu; Chenghzong Xu; Federated Imitation Learning: A Novel Framework for Cloud Robotic Systems with Heterogeneous Sensor Data, IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L), 2020, 5(2).

  2. Boyi Liu; Lujia Wang*; Ming Liu; Cheng-zhong Xu; Lifelong Federated reinforcement Learning: A Learning Architecture for Navigation in Cloud Robotic Systems, IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L), 2019, 4(4): 4555-4562.

  3. Lujia Wang; Ming Liu; Max Q.-H Meng; A Hierarchical Auction-based Mechanism for Real-time Resource Allocation in Cloud Robotic Systems, IEEE Transactions on Cybernetics, 2017, 47(2): 473-484

  4. Lujia Wang; Ming Liu; Max Q.-H Meng; Real-Time Multisensor Data Retrieval for Cloud Robotic Systems, IEEE Transactions on Automation Science and Engineering (T-ASE), 2015, 12(2): 507-518

  5. Yandong Liu; Lujia Wang*; Ming Liu; Cheng-zhong Xu; A Novel Labour Division Strategy based on Fixed Response Threshold Model for Warehouse Systems, International Journal of Robotics and Automation, 2020, 35(2): 642-647

代表性专利:

王鲁佳;陈明;刘延东;须成忠,基于Docker容器的云机器人导航系统,CN201821300765.7,2018-08-10,授权 

刘延东;韩东;王鲁佳;须成忠,多智能体强化学习仿真环境MAE, CN202011442726.2,初审  

王鲁佳;李朝冉;韩东;黄乐雄;须成忠,一种基于生成式对抗网络的终生语义SLAM系统和方法, CN202011452939.初审

李朝冉;王鲁佳;须成忠,一种分布式SLAM系统及其学习方法, CN202011435113.6,初审 

张中劲;刘延东;王鲁佳;须成忠,多车任务分配与路径优化仿真平台及其实现方法, PCT/CN2020/134253,初审 

张中劲;刘延东;王鲁佳;须成忠,多车任务分配与路径优化仿真平台及其实现方法, CN202011400672.3,初审 

李朝冉;王鲁佳;须成忠,异步联合架构的模型训练方法、终端、服务器及存储装置, CN201911285291.2,实审 

王鲁佳;李朝冉;须成忠,一种视频监控系统, CN201911271811.4,初审

刘博艺;王鲁佳;刘明;须成忠,基于云平台共享学习系统及方法、共享平台及方法、介质, CN201910248301.9,实审 

刘延东;王鲁佳;须成忠;刘明,一种基于云/边计算的智能仓储系统, CN201811425439.3,实审  

王鲁佳;陈明;刘延东;须成忠,基于Docker容器的云机器人导航系统及其工作方法, CN201810906387.5,实审



Publications 研究成果

王鲁佳,博士,副研究员,博导。于2015 年获香港中文大学电子工程系博士学位,2015-2016在新加坡南洋理工大学从事博士后研究,以及2012年作为访问学者赴瑞士苏黎世联邦理工大学(ETHZ) 研究。主要研究方向为机器人终生学习算法,多机器人协同算法,以及基于联邦学习的云机器人系统。目前承担国家自然科学基金项目,广东省粤港创新平台项目,深圳市学科布局,与国家科技部项目各一项。曾参与新加坡国防研究与技术(DRTech)项目一项、香港政府基础研究(RGC)项目一项以及国家863项目一项。发表EI/SCI 检索论文40余篇,以第一作者获得2017年IEEE 国际信息与自动化大会(ICIA 2017)最佳自动化论文奖;以第一作者获得2012 年IEEE 国际传感器与信息融合大会(MFI 2012) 会议最佳论文提名奖; 以第二作者获得MFI 2012 大会最佳论文奖; 以第一作者获得2013 年IEEE 国际信息与自动化大会(ICIA 2013) 获最佳论文提名奖。入选深圳市海外高层次人才“孔雀计划”。

机器人终生学习算法,多机器人协同算法,以及基于联邦学习的云机器人系统

主持包括国家重点研发子课题、国家自然科学基金面上、青年项目在内的科研项目共10余项。

  1. 1.广东省粤港澳创新平台,基于MEMS激光传感器的无人驾驶关键技术研究创新平台,主持

  2. 2.深圳市基础研究学科布局项目,基20170001基于知识驱动的云机器人服务机制研究,在研,主持

  3. 3.国家自然青年科学基金,动态异构云机器人实时感知的资源分配算法的研究,主持

  4. 4.广东省省级科技计划,智能云服务机器人核心关键技术研发,参加

  5. 5.科技部重点研发专项,软件定义的云计算资源管理,参加

代表性论文:

  1. Boyi Liu; Lujia Wang*; Ming Liu; Chenghzong Xu; Federated Imitation Learning: A Novel Framework for Cloud Robotic Systems with Heterogeneous Sensor Data, IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L), 2020, 5(2).

  2. Boyi Liu; Lujia Wang*; Ming Liu; Cheng-zhong Xu; Lifelong Federated reinforcement Learning: A Learning Architecture for Navigation in Cloud Robotic Systems, IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L), 2019, 4(4): 4555-4562.

  3. Lujia Wang; Ming Liu; Max Q.-H Meng; A Hierarchical Auction-based Mechanism for Real-time Resource Allocation in Cloud Robotic Systems, IEEE Transactions on Cybernetics, 2017, 47(2): 473-484

  4. Lujia Wang; Ming Liu; Max Q.-H Meng; Real-Time Multisensor Data Retrieval for Cloud Robotic Systems, IEEE Transactions on Automation Science and Engineering (T-ASE), 2015, 12(2): 507-518

  5. Yandong Liu; Lujia Wang*; Ming Liu; Cheng-zhong Xu; A Novel Labour Division Strategy based on Fixed Response Threshold Model for Warehouse Systems, International Journal of Robotics and Automation, 2020, 35(2): 642-647

代表性专利:

王鲁佳;陈明;刘延东;须成忠,基于Docker容器的云机器人导航系统,CN201821300765.7,2018-08-10,授权 

刘延东;韩东;王鲁佳;须成忠,多智能体强化学习仿真环境MAE, CN202011442726.2,初审  

王鲁佳;李朝冉;韩东;黄乐雄;须成忠,一种基于生成式对抗网络的终生语义SLAM系统和方法, CN202011452939.初审

李朝冉;王鲁佳;须成忠,一种分布式SLAM系统及其学习方法, CN202011435113.6,初审 

张中劲;刘延东;王鲁佳;须成忠,多车任务分配与路径优化仿真平台及其实现方法, PCT/CN2020/134253,初审 

张中劲;刘延东;王鲁佳;须成忠,多车任务分配与路径优化仿真平台及其实现方法, CN202011400672.3,初审 

李朝冉;王鲁佳;须成忠,异步联合架构的模型训练方法、终端、服务器及存储装置, CN201911285291.2,实审 

王鲁佳;李朝冉;须成忠,一种视频监控系统, CN201911271811.4,初审

刘博艺;王鲁佳;刘明;须成忠,基于云平台共享学习系统及方法、共享平台及方法、介质, CN201910248301.9,实审 

刘延东;王鲁佳;须成忠;刘明,一种基于云/边计算的智能仓储系统, CN201811425439.3,实审  

王鲁佳;陈明;刘延东;须成忠,基于Docker容器的云机器人导航系统及其工作方法, CN201810906387.5,实审