General Chairs

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Yang Li
Beihang University, China
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Tianrui Li
Southwest Jiaotong University, China
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Conference Chairs
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Huihua Yang
Beijing University of Posts and Telecommunications, China
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Gang Wang
Beijing Institute of Technology, China
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Xin Peng
East China University of Science and Technolgy, China
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Jo?o Manuel R. S. Tavares
Universidade do Porto, Portugal
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Conference Co-Chair
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Ming Lu
Hunan University of Science and Technology, China
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Program Chairs

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Xiaobo Zhang
Southwest Jiaotong University, China
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Hao Luo
Harbin Institute of Technology, China
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Filippo Sanfilippo
University of Agder, Norway
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Program Committee
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Ryszard S. Choras
UTP University of Sciences and Technology, Poland
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Zhiwen Chen
Central South University, China
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Guijian Xiao
Chongqing University, China
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Organizing Committee Chair

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Yuzhu Guo
Beihang University, China
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Publication Chairs

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Guijian Xiao
Chongqing University, China
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Gheorghe-Daniel Andreescu
Politehnica University Timisoara, Romania
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Publicity Chair
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Yue Zhao
Chongqing University of Posts and Telecommunications, China
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Award Chair
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Hongjing Liang
University of Electronic Science and Technology of China, China
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2023演讲嘉宾
Keynote Speaker Ⅰ
主讲人一.

谭建荣教授
浙江大学机械工程学院
中国工程院院士
主讲人二·

黄廷文教授
卡塔尔德克萨斯A&M大学
世界科学院院士、欧洲科学与艺术学院院士、国际系统与控制科学院院士,IEEE,IAPR Fellow
主讲人三·

黄广斌教授
新加坡南洋理工大学
国际知名人工智能科学家、超限学习机(ELM)理论创始人、新加坡南洋理工大学终身教授、IEEE Fellow
主讲人四.

克里斯托斯·卡桑德拉斯教授
Boston University, USA
Fellow of IEEE, IFAC
论文标题: 多智能体系统的******安全关键自主性:使自动驾驶汽车成为现实
抽象: 实现复杂动态优化问题的解决方案受到限制,因为这些解决方案通常必须始终满足硬安全约束。一个典型的例子是优化自主移动机器人(例如自动驾驶汽车)的操作,它首先必须保证安全。获得这样的解决方案会产生很高的计算成本,这限制了它们使用具有简单线性动力学、简单目标函数和忽略噪声的模型。控制屏障功能(CBF)可用于克服此类限制的安全关键控制,但代价是次优性能。我们提出了一个实时控制框架,该框架将通过******控制产生的轨迹与计算高效的CBF方法相结合,提供安全保证。首先获得具有很少或没有约束的线性或线性化系统的可处理******解。接下来,在使用CBF时,对该解决方案进行******跟踪,以保证满足所有状态和控制约束。这种******控制和CBF(OCBF)框架适用于运输系统中的自动驾驶汽车,其目标是共同******限度地减少受速度、加速度和速度相关安全约束的每辆车的行驶时间和能耗。我们还将介绍一些最近的新结果,表明该框架可以对人类驾驶车辆的行为具有鲁棒性,尽管它们的行为不可控和不可预测。
Christos G. Cassandras教授简介:Christos G. Cassandras是波士顿大学杰出工程学教授。他是系统工程系主任,电气和计算机工程教授,以及波士顿大学信息与系统工程中心(CISE)的联合创始人。他拥有耶鲁大学学士学位、斯坦福大学电气工程硕士学位以及哈佛大学硕士和博士学位。1982-84年,他在ITP波士顿公司工作,从事自动化制造系统的设计。1984年至1996年,他是马萨诸塞大学阿默斯特分校电气与计算机工程系的教员。他专注于离散事件和混合系统、协同控制、随机优化和计算机仿真领域,并应用于计算机和传感器网络、制造系统和运输系统。他在这些领域发表了500多篇参考论文和七本书。他曾客座编辑过几期技术期刊,并在多个期刊编辑委员会任职。除了学术活动外,他还与工业组织就各种系统集成项目和决策支持软件开发进行了广泛的合作。他最近与 MathWorks, Inc. 合作开发了离散事件和混合系统模拟器 SimEvents。Cassandras博士于1998年至2009年担任IEEE Transactions on Automatic Control的主编,并担任《技术说明和通信》的编辑以及副主编。他目前是Automatica的编辑。他是2012年IEEE控制系统协会(CSS)的主席。他还曾担任 CSS 出版副总裁和理事会成员,以及多个 IEEE 委员会的成员,并主持了多个会议。他曾在许多国际会议上担任全体会议/主旨发言人,包括2001年的美国控制会议,2002年和2016年的IEEE决策与控制会议以及20年第2017届IFAC世界大会,并且还是IEEE杰出讲师。他是多个奖项的获得者,包括2011年IEEE控制系统技术奖,IEEE控制系统协会杰出会员奖(2006年),1999年Harold Chestnut奖(IFAC******控制工程教科书)离散事件系统:建模和性能分析,2011年和2014年IBM / IEEE智慧地球挑战赛奖(“智能停车”系统和街道颠簸系统的分析引擎)分别)、2014年波士顿大学工程杰出学者奖、多项杰出论文奖、多个名誉教授职位、1991 年礼来奖学金和 2012 年克恩奖学金。他是Phi Beta Kappa和Tau Beta Pi的成员。他还是IEEE院士和IFAC院士,并担任清华大学自动化系讲座教授。
主讲人5

Assoc. Prof. Wei Pan
英国曼彻斯特大学
潘伟副教授简介:他是英国曼彻斯特大学计算机科学系机器学习高级讲师(副教授),也是人工智能基础中心和机器人与人工智能中心的成员。在此之前,他曾担任荷兰代尔夫特理工大学认知机器人系机器人动力学助理教授和代尔夫特SELF AI实验室联合主任,以及中国大疆创新项目负责人。他是IEEE Robotics and Automation Letters,ACM Transactions on Probabilistic Machine Learning,Conference on Robot Learning (CoRL),IEEE机器人与自动化国际会议(ICRA),IEEE / RSJ智能机器人和系统国际会议(IROS)的区域主席或副主编。他拥有伦敦帝国理工学院、中国科学技术大学和哈尔滨工业大学的学位。
征稿主题/会议征稿
机电一体化,机器人,自动化
信息与计算工程
自主机器人
智能自治系统
行为决策
智能控制系统和优化分类
智能故障检测
电脑数值控制(Computer Numerical Control)
智能交通
指挥和控制系统
机电一体化系统
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知识型系统应用
控制系统应用
线性控制
数据分析
控制应用中的机器学习
数据融合和挖掘
材料
决策支持系统
材料雷达吸收器
分布式决策
电动机
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更多征稿主题请访问: http:/, /www.iarce.org/cfp.html
参会方式
1.作者参会:一篇会议录用文章允许一名作者参会;
2.主讲嘉宾:申请主题演讲,由会务组审核;
3.口头演讲:申请口头报告,时间为15分钟;
4.海报参会:申请海报参会,根据官网模板准备海报,再录制5分钟视频;
5.听众参会:不投稿仅参会,可参与问答,也可演讲及展示。
投稿方式
CMT在线投稿:https://cmt3.research.microsoft.com/IARCE2023
请作者按照官网模板格式进行排版。排版好的论文全文(word+pdf版)发送至CMT在线系统。
提交摘要:即只参会做报告,不出版文章;
提交全文:即做参会做报告,并且出版文章;
听众:则不需要提交稿件,注册成功的听众可以参加会议的所有分会;
投稿要求:
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