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张晓林    博士,研究员
张晓林,1963年9月生,博士,研究员,中组部千人计划特聘专家,东京工业大学客座教授,日本临床生理学会评议员,中科院上海微系统与信息技术研究所仿生视觉系统实验室主任。1985年毕业于东北电力学院动力系,1985-1986年在上海电力建设局任助理工程师,1989年于日本横滨国立大学工学研究科获硕士学位,1995年获博士学位,1989-1992年任日本横滨国立大学生产工学研究科智能机械研究室助教。1995-2003年在日本东京医科齿科大学任文部教官助教、讲师,2003-2013年任东京工业大学精密工学研究所准教授、教授,2012年起任中科院上海微系统与信息技术研究所研究员、博士生导师,2013年获上海市千人计划特聘专家称号,2014年中组部第十批千人计划特聘专家。2016年5月1日任中国科学院上海微系统与信息技术研究所 仿生视觉系统实验室主任。获得奖项及荣誉称号包括:日本临床生理学会2000年度论文奖、国际学会ICARCV2006“Best Paper Award”等多次国际学会论文奖、IEEE东京支部干事(2005-2006)、创立仿生双眼视觉控制理论并研发了全自动3D摄像系统系列产品获2013年北京BIRTV国际影视器材展产品奖、2007-2009年担任日本科学振兴机构(JST)大学创新项目(1亿5千万日元)首席科学家,2011-2013年担任日本科学振兴机构(JST)AStep(2亿8千万日元)首席科学家。2013年起担任上海市科委科技创新行动计划负责人。2009年在日本成立Bi2-Vision株式会社;2012年成立上海弼智仿生高科技有限公司。
主要研究方向及内容

1、仿生眼
眼球是延伸到体表的大脑组织,眼球的视觉及运动控制系统是大脑通过感觉器官(传感器)和肌肉(驱动器)来控制器官运动以完成其感知、分析、判断、决策、行动等一系列智能活动的最直接、最典型、最完整的系统。正像寒武纪眼睛诞生以后出现了物种进化的大爆炸一样,如果智能机器人能够有完善的视觉系统,其实用性就会有质的飞跃,各种用途的机器人将会大量产生。本人课题组通过研究开发仿生眼视觉控制系统这条主线顺次研究①具有自适应功能适合双眼立体视的仿生眼球;②具有双眼自标定功能的嵌入式视觉控制系统;③开发脑干与中脑(丘脑)神经系统芯片,实现仿生双眼视觉运动控制中枢;④开发具有定位(自身的位姿测量)、测速(自身的速度测量)、显著性检测(注视目标的自动设定)、路径识别等具有双眼周边视功能的仿生眼;⑤实现视标的位姿测定、平移旋转测速、物体三维重构、物体识别等具有双眼中心视功能的仿生眼;⑥以及具有周边视与中心视协同工作可进行意识空间构建的类人眼及类鹰眼仿生眼。

2、智能机器人仿生脑中枢运动控制系统
很多低等动物虽然只有脑干没有大脑和小脑,但是仍然具备在复杂的大自然环境中生存的能力。可见脑干是生命体的核心和基础。通过对脑干上的视觉运动控制神经系统的解析,可以了解脑干作为生体的生命运动控制系统基干的功能,而由于脑干上的中脑部位(对眼球运动来讲,主要是上丘)是大脑和小脑产生之前的原始生物的行动命令中枢,通过解析由上丘控制的跳跃性眼球运动的原理,可以较深刻理解上丘的功能,进而根据上丘的神经系统的结构得到上丘神经系统,甚至整个中脑的数学模型。该模型有望为智能机器人的运动控制提供理论基础。

3、神经细胞及小脑的数学模型与等价电路
小脑的神经系统结构具有高度的均一性,神经细胞的种类也只有5种,而且通过脑生理学领域的研究人员的长年工作,积累了大量的实验数据和解析结果,各种神经细胞的特性已经逐渐明了。因此,如果通过数学和控制学理论对小脑结构进行严密的理论分析,划分最小功能单元,并对该单元进行数学建模,有望解开小脑这样一个适用于各种运动控制系统的万能学习器官的原理之谜。由于目前的人工神经网络没有考虑微积分等时间关联元素,因此不适合具有时间响应的机电控制,我们希望能够通过我的小脑神经结构具有频率响应功能这一见解去构建一种具有频域学习功能的神经网络数学模型。

代表性论文

Zhang, X., Hu, K., Wang, L., Zhang, XL.*, Wang, YG. (2014) Salient Region Detection Based on Color Uniqueness and Color Spatial Distribution, IEICE TRANSACTIONS on Information and Systems. Vol.E97-D No.7: 1933-1936.

Kato, Y., Zhang, XL.* (2014) Development of a Non-contact Multi-DoRF Rotary Encoder, 2014 4th IEEE International Conference on Information Science and Technology.(Best Paper Award)

Li, J., Zhang, XL.* (2013) The Performance Evaluation of A Novel Methodology of Fixational Eye Movements Detection. 2013 5th International Conference on Bioinformatics and Biomedical Technology, Macau,Vol.3, No.3:262-266. ( Excellent Paper Award )

Zhang, XL.*, Li, J. (2012) A Novel Methodology for High Accuracy Fixational Eye Movements Detection, 2012 4th International Conference on Bioinformatics and Biomedical Technology, Vol.2, No.3:133-140. (Excellent Paper Award)

Song, Y., Zhang, XL.* (2012) “An Integrated System for Basic Eye Movements”, Journal of The Institute of Image Information and Television Engineers, Vol 66, No11: 453-460. (Japanese)

Zhang, XL.*, Sato, Y. (2008) Cooperative Movements of Binocular Motor System, IEEE CASE 2008, pp375-380a. (Best Conference Paper Finalist)

Zhang, XL.*(2008)A Mathematical Model of a Neuron with Synapses based on Physiology, Nature Precedings: hdl:10101/npre.2008.1703.1

Zhang, XL.* (2006/12) An Object Tracking System Based on Human Neural Pathways of Binocular Motor System, Proc. ICARCV 2006: 285-292.(Best Paper Award)

Zhang, XL.*, Wakamatsu, H. (2002) Mathematical model for binocular movements mechanism and construction of eye axes control system, Journal of the Robotics Society of Japan (JRSJ), Vol.20, No.1, 89-97. (Japanese)

Zhang, XL.* (2002) And H. Wakamatsu: A new equivalent circuit different from the Hodgkin-Huxley model, and an equation for the resting membrane potential of a cell. Artificial Life and Robotics, 6, 140-148, (2002)

Zhang, XL.*, Wakamatsu, H. (1999) A mathematical model for binocular vestibular-ocular reflex and its application on topographic diagnosis,” Japanese Journal of Applied Physiology, Vol.29, No.2: 123-131. (Excellent Paper Award)

Zhang, XL.*, and Wakamatsu, H. (1999) An Unified Adaptive Oculomotor Control Model. Int. J. Adaptive Control and Signal Processing, 15, 7, 697-713 (1999).

Zhang, XL.*, Todo, I. (1995) Automatic Teaching Method of Task Trajectories for a Sealing Robot Using a Vision Sensor, Trans. JSME, Vol.62-C, No.593: 194-201.

实验室网址:http://www.sim.cas.cn/zzjg/kybm/wlwjssys/index.html
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