胡诚 博士、讲师、硕士生导师

研究领域：移动机器人、视觉感知、生物似然系统、微型机器人、群体智能

办公地点：电子信息实验楼

电子邮箱: c_hu@gzhu.edu.cn

个人简介：

胡诚，1991年出生。2018年毕业于英国林肯大学计算机科学系，获博士学位。研究领域包括移动机器人、视觉感知、生物似然系统、微型机器人、群体智能等。当前研究主要围绕机器人的视觉运动感知神经网络方面及动态环境感知展开。2022年被授予“广州市高层次人才（青年后备人才）”称号。发表学术论文20余篇，被引用次数400余次。主持国家自然科学基金一项，主持完成中国博士后科学基金一项，主要参与国家自然科学基金3项。担任国际期刊《Frontiers in Neurorobotics》客座编辑，《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》、《IEEE Transactions on Cybernetics》等国际期刊的审稿人。

教育背景:

◆2013-2018 英国林肯大学 计算机科学系 博士

◆2009-2013 重庆大学 光电信息工程 学士

职业经历:

◆.2021.09-至今 广州大学 机械与电气工程学院 讲师

◆.2018.07-2021.07广州大学 机械与电气工程学院 博士后

◆.2015.08-2016.08华中科技大学 机械工程学院 欧盟FP7计划玛丽居里副研究员

◆.2014.04-2015.04清华大学 微电子研究所 欧盟FP7计划玛丽居里助理研究员

教授课程:

《机器视觉》、《嵌入式技术》、《模式识别》

科研服务:

◆ 近年主持的研究项目

[1] 国家自然科学基金委员会，青年科学基金项目， 52202492， 复杂背景下预测碰撞的多模态超层神经网络及其低功耗优化，2023-01-01至2025-12-31，30万元，在研，主持

[2] 中国博士后科学基金会，面向无人驾驶的仿蝗虫视觉实时碰撞感知神经网络， 面上资助，2019M662837，2019-11 至 2021-09，8万元， 结题，主持

[3] 广州市博士后科研启动费， 仿蝗虫视觉热成像增强迫近感知神经网络， 20万元， 结题，主持

◆ 近年参与的研究项目：

[1] 国家自然科学基金委员会， 面上项目， 12271117， 基于多目标稀疏优化的物联网终端低功耗理论与方法研究，2023-01-01至2026-12-31，46万元，在研，参与

[2] 国家自然科学基金委员会， 面上项目， 62173102， 基于显微视觉的高密度柔性封装基板微检测的优化、控制与视觉处理， 2022-01-01至2025-12-31， 57万元， 在研， 参与

[3] 国家自然科学基金委员会， 重点项目， 12031003， 复杂动态环境下碰撞检测的生物似然性数学理论与方法， 2021-01-01至2025-12-31， 249万元， 在研， 参与

研究成果：

1.获奖及荣誉

2022. 广州市高层次人才（青年后备人才）

2021. 第一届全国博士后创新创业大赛，入围全国总决赛

2.近期发表的期刊文章

Zhang, J., Yang, Y., & Hu, C. (2023). An Adaptive Controller Design for Nonlinear Active Air Suspension Systems with Uncertainties. Mathematics, 11(12), 2626.

Liu, T., Sun, X., Hu, C., Fu, Q., & Yue, S. (2021). A multiple pheromone communication system for swarm intelligence. IEEE Access, 9, 148721-148737.

Zhao, J., Wang, H., Bellotto, N., Hu, C., Peng, J., & Yue, S. (2021). Enhancing lgmd's looming selectivity for uav with spatial-temporal distributed presynaptic connections. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems.

Wang, H., Wang, H., Zhao, J., Hu, C., Peng, J., & Yue, S. (2021). A time-delay feedback neural network for discriminating small, fast-moving targets in complex dynamic environments. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems.

Liu, T., Sun, X., Hu, C., Fu, Q., & Yue, S. (2021, May). A Versatile Vision-Pheromone-Communication Platform for Swarm Robotics. In 2021 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) (pp. 7261-7266). IEEE.

Liu, T., Sun, X., Hu, C., Fu, Q., Isakhani, H., & Yue, S. (2020, December). Investigating multiple pheromones in swarm robots-a case study of multi-robot deployment. In 2020 5th International Conference on Advanced Robotics and Mechatronics (ICARM) (pp. 595-601). IEEE.

Hu, C., Xiong, C., Peng, J., & Yue, S. (2020). Coping with multiple visual motion cues under extremely constrained computation power of micro autonomous robots. IEEE Access, 8, 159050-159066.

Fu, Q., Hu, C., Peng, J., Rind, F. C., & Yue, S. (2019). A robust collision perception visual neural network with specific selectivity to darker objects. IEEE transactions on cybernetics, 50(12), 5074-5088.

Fu, Q., Wang, H., Hu, C., & Yue, S. (2019). Towards computational models and applications of insect visual systems for motion perception: A review. Artificial life, 25(3), 263-311.

Wang, H., Fu, Q., Wang, H., Peng, J., Baxter, P., Hu, C., & Yue, S. (2019, July). Angular velocity estimation of image motion mimicking the honeybee tunnel centring behaviour. In 2019 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) (pp. 1-7). IEEE.

Sun, X., Liu, T., Hu, C., Fu, Q., & Yue, S. (2019, July). Colcos φ: A multiple pheromone communication system for swarm robotics and social insects research. In 2019 IEEE 4th international conference on advanced robotics and mechatronics (ICARM) (pp. 59-66). IEEE.

Hu, C., Fu, Q., & Yue, S. (2018, July). Colias IV: The affordable micro robot platform with bio-inspired vision. In Annual Conference Towards Autonomous Robotic Systems (pp. 197-208). Cham: Springer International Publishing.

Hu, C., Fu, Q., Liu, T., & Yue, S. (2018, July). A hybrid visual-model based robot control strategy for micro ground robots. In International Conference on Simulation of Adaptive Behavior (pp. 162-174). Cham: Springer International Publishing.

Fu, Q., Hu, C., Peng, J., & Yue, S. (2018). Shaping the collision selectivity in a looming sensitive neuron model with parallel on and off pathways and spike frequency adaptation. Neural Networks, 106, 127-143.

Hu, C., Arvin, F., Xiong, C., & Yue, S. (2016). Bio-inspired embedded vision system for autonomous micro-robots: The LGMD case. IEEE transactions on cognitive and developmental systems, 9(3), 241-254.