2026年6月18日上午，2025级全体研究生在阳光校区10D408教室参加了365上市集团2026年第十二期研究生论坛，共有五位2024级研究生分享了他们在深度学习方向的研究成果，论坛由熊小双老师进行点评。
程琦聪同学的汇报围绕变载荷爬绳机器人风险规避与能效优化分层控制展开，针对输电线路检修中高空运输位置高、路径窄、安全与能效难兼顾问题，开展安全约束能效优化控制研究。研究从动力学与能耗耦合建模出发，构建动力学模型、能耗模型及稳定性约束，将位置、速度、电量、载荷估计及历史风险状态纳入状态观测，以连续驱动与夹紧动作为输出，形成含任务推进、速度保持、能耗与风险惩罚的强化学习问题。采用TD3为基准控制器，并设计感知-理解-决策分层框架，引入LSTM与注意力机制处理历史风险信息，生成风险门控与夹紧控制，实现安全与控制融合。熊小双老师建议进一步深化变载荷下绳索接触、滑移风险与能耗耦合机理分析。
史文博同学的汇报围绕TC4钛合金框类锻件多工序参数多目标优化展开，针对航空复杂构件成形质量与载荷协同优化问题，目标为降低成形载荷、提升变形均匀性。选取坯料温度、模具温度、压下速度等七项参数，以峰值载荷与等效应变均匀性为目标，结合DEFORM仿真、H-OLHS采样与NSGA-II优化方法，引入MG-CSAT稀疏注意力Transformer代理模型替代有限元计算以降成本，实现多目标优化。熊小双老师建议进一步强化多阶段工艺参数与成形质量响应的内在物理机理分析。
石志翔同学的汇报围绕双臂引纬机器人关键技术展开，针对引纬工序中姿态随机、协同困难及抓取不稳问题，开展视觉感知、规划与抓取研究。采用YOLO26-seg、FoundationPose与MoveIt2双臂规划，结合PPO强化学习实现自适应抓取，以检测精度、位姿误差、成功率与节拍为指标，构建感知-规划-执行架构，通过Flask与ROS通信及MuJoCo仿真实现Sim2Real迁移。熊小双老师建议进一步深化各模块间耦合机理分析，完善多工况适应性验证。
袁广同学的汇报围绕基于强化学习的双臂巡检机器人越障控制展开，针对输电巡检复杂障碍自主决策问题，提升环境适应与作业效率。构建视觉与控制一体框架，采用RT-DETR与双目视觉实现三维感知，结合GAT、LSTM与PPO构建双塔时空强化学习架构，并引入课程学习提升越障能力。熊小双老师建议进一步完善机器人动力学建模与能耗优化机制，加强复杂工况与真实场景验证。
刘忠玉同学的汇报围绕无人机空对地目标识别与跟踪展开，针对小目标密集、尺度差异大与背景复杂问题，提出SGF-DETR框架，从特征提取、语义交互与跨尺度融合优化检测性能，跟踪算法正在推进。熊小双老师建议进一步深化小目标特征增强机理分析，并加快跟踪算法与系统联调验证。
