姓名:杨庆凯 职称:教授 导师类型:博导 团队名称: 邮箱:qingkai.yang@bit.edu.cn |
主要研究领域为:多机器人智能协同、新概念机器人设计与具身智能
2014年9月–2018年5月:荷兰格罗宁根大学系统控制专业 博士学位
2011年9月–2018年3月:北京理工大学控制科学与工程专业 博士学位
2007年9月–2011年6月:河北科技大学测控技术与仪器专业 学士学位
2023年10月–今:北京理工大学自动化学院 教授
2022年7月–2023年9月:北京理工大学自动化学院 长聘副教授
2018年8月–2022年7月:北京理工大学自动化学院 助理教授
1.Yang, Q., Hao, S., Liu, Q., Liu, S., & Fang, H. (2025). Dynamic Modeling and Control for a Collision-Resilient Tensegrity Aerial Vehicle. IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, 1-12, DOI: 10.1109/TMECH.2024.3523177.
2.Zhang, X., Yang, Q.*, Xiao, F., Fang, H., & Chen, J. (2025). Linear formation control of multi-agent systems. Automatica, 171, 111935. (Regular Paper)
3.Zhang X., Yang, Q.*, Zeng, X., Fang, H., & Chen, J. (2025). Cooperative Shape-Translation Estimation and Control for Time-Varying Linear Formation, IEEE Transactions on Automatic Control, 1-16. DOI: 10.1109/TAC.2025.3540570. (Full Paper)
4.Wang, Y., Yang, Q.*, Cui, H., & Fang, H. (2024). Relative Localization With Non-Persistent Excitation Using UWB-IMU Measurements. IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 1-13. DOI: 10.1109/TASE.2024.3460811
5.方浩,杨庆凯,陈杰. 复杂运动体系统的分布式协同控制与优化[M]. 北京: 科学出版社,2020.
1.机器人基础与技术,48学时,本科生核心课
2.群体智能机器人技术,32学时,研究生课程
1.入选国家级高层次青年人才计划,2023年
2.教育部自然科学一等奖,2022年
3.自动化学会自然科学一等奖,2022年
4.青年人才托举工程,2019
5.中国指挥与控制学会优秀博士学位论文,2020
1.中国自动化学会控制理论专业委员会(TCCT)委员
2.中国指挥控制学会无人系统专业委员会常务委员
3.《信息与控制》青年编委副主任委员
4.《Biomimetic Intelligence and Robotics》青年编委