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杨 庆凯
自动化学院
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根据储存在 Pure 的刊物以及来自 Scopus 的引用文献数量计算
2013
2026
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科研成果
(98)
相似学者
(1)
个人学者
个人简介
姓 名: 杨庆凯 性别: 男 出生年月: 1988.8
职 称:
教授
职务:
最高学历: 博士
学科方向: 控制科学与工程、机器人
人才计划: 国家级青年人才 办公地点:
国防科技园6#913
电子邮件: qingkai.yang@bit.edu.cn 联系方式:
通讯地址: 北京市海淀区西三环北路甲2号院
导师类型: 博士生导师
研究领域和方向
研究方向
1. 多智能体系统智能协同运动控制:
(1) 分布式协同估计与控制、编队控制、智能协同感知与规划等理论
(2) 面向无人机、无人车等自主无人集群系统的实际应用与技术开发
2. 智能机器人:
(1)新型张拉整体跨域机器人
(2)无人机、无人车自主导航、路径规划、多传感器融合感知等
-------------------------------------------------
课题组专注于有实际价值的研究,志在解决真问题,理论意义与系统创新并举。长期招收博士后、博士生、硕士生以及本科生,专业包括但不限于:控制科学与工程、机械工程、智能科学与技术、计算机科学与技术、力学、数学、系统科学等。
欢迎对我们研究工作感兴趣的申请人与我邮件联系。
教育背景
教育与工作经历
2011.9 - 2018.3 北京理工大学 自动化学院 控制科学与工程 博士(直博)
2014.9 - 2018.5 荷兰格罗宁根大学 科学与工程学院 系统控制 博士
-------------------------------------------------
2018.8 – 2022.7 北京理工大学 自动化学院 预聘助理教授、博士生导师
2022.7 – 2023.10 北京理工大学 自动化学院 长聘副教授、博士生导师
2023.10 – 至今 北京理工大学 自动化学院 教授、博士生导师
工作履历
教育与工作经历
2011.9 - 2018.3 北京理工大学 自动化学院 控制科学与工程 博士(直博)
2014.9 - 2018.5 荷兰格罗宁根大学 科学与工程学院 系统控制 博士
-------------------------------------------------
2018.8 – 2022.7 北京理工大学 自动化学院 预聘助理教授、博士生导师
2022.7 – 2023.10 北京理工大学 自动化学院 长聘副教授、博士生导师
2023.10 – 至今 北京理工大学 自动化学院 教授、博士生导师
研究成果
科研获奖
1. 教育部自然科学一等奖,5/5,2022
2. 自动化学会自然科学一等奖,2/5,2022
3. 中央军委科技委“青年人才托举工程”,2019
4. 中国指挥与控制学会优秀博士学位论文,2020
5. 第16届国际控制与自动化国际会议(ICCA 2020)“Best Student Paper Finalist”奖;
6. 中国创新挑战赛一等奖,2022
讲授课程、出版教材及教学成果
教学成果
指导学生科技创新获奖:
1. 2023“挑战杯”竞赛“青聚奇思”黑科技专项赛特等奖;
2. 指导硕士生获校级优秀毕业生;
3. 指导硕士生获得国奖奖学金,2022;
4. 中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛银奖,2020;
5. 全国大学生机器人大赛ROBOMSTER 2021机甲大师超级对抗赛北部赛区一等奖;
6. 全国大学生智能机电系统创新设计大赛三等奖;
7. 第十七届中国研究生数学建模竞赛二等奖;
8. 第十六、十七届“世纪杯”学生课外学术科技作品竞赛二等奖;
指纹图谱
深入探索 Qingkai Yang 活跃其中的研究主题。这些主题标签来自该研究者的学术成果,它们共同构成了一个独特的学术指纹.
1
相似学者
Multi Agent Systems
Computer Science
100%
Robot
Computer Science
62%
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Computer Science
60%
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Computer Science
58%
Computational Simulation
Computer Science
58%
Robotics
Computer Science
56%
Tensegrity
Engineering
44%
tracking control
Computer Science
39%
科研成果
!!Research output per year
2013
2019
2021
2022
2023
2024
2025
2026
2026
56
文章
37
会议稿件
4
会议文章
1
文献综述
!!Research output per year
!!Research output per year
Decoupled Prescribed Performance and Safe Formation Control of Multi-Agent Systems under Input Constraints
Zhao, X.,
Yang, Q.
, Zheng, K., Zhao, Z., Zheng, K. &
Fang, H.
,
2026
,
在:
IEEE Transactions on Automation Science and Engineering.
23
,
页码 5940-5952
13 页码
科研成果
:
期刊稿件
›
文章
›
同行评审
Input Constraint
100%
Agent System
100%
Prescribed Performance
100%
Accident Prevention
100%
Formation Control
100%
1
在新选项卡中打开链接
引用 (Scopus)
Distributed Nominal Configuration Design for Linear Formations
Zhang, X.,
Zeng, X.
,
Yang, Q.
, Fang, H., Xie, L. & Chen, J.,
2026
, (已接受/待刊)
在:
IEEE Transactions on Automatic Control.
科研成果
:
期刊稿件
›
文章
›
同行评审
State Space
100%
Numerical Simulation
100%
Linear Mapping
100%
Auxiliary Variable
100%
Design Problem
100%
Dynamic event-triggered linear formation stabilization for nonholonomic mobile robots
Sheng, H., Zhang, X. &
Yang, Q.
,
2026
, (已接受/待刊)
在:
Asian Journal of Control.
科研成果
:
期刊稿件
›
文章
›
同行评审
nonholonomic mobile robot
100%
Event-triggered
100%
Persistence
50%
Robot
25%
Numerical Simulation
25%
Form-finding-based rolling control of the six-bar tensegrity robot
Liu, S.,
Yang, Q.
, Tao, Z., Jing, Z. &
Fang, H.
,
6月 2026
,
在:
Robotics and Autonomous Systems.
200
, 105421.
科研成果
:
期刊稿件
›
文章
›
同行评审
Tensegrity
100%
Form Finding
100%
Robotics
100%
Density
100%
Critical Configuration
66%
ISTASTrack: Bridging ANN and SNN via ISTA Adapter for RGB-Event Tracking
Liu, S., Wang, Z., Zheng, H., Hu, Y., Wang, X.,
Yang, Q.
, Wu, J., Guo, H. & Deng, L.,
2026
,
在:
IEEE Transactions on Image Processing.
35
,
页码 5423-5438
16 页码
科研成果
:
期刊稿件
›
文章
›
同行评审
开放访问
Neural Network
100%
Experimental Result
8%
Sparse Representation
8%
Art Performance
8%
Energy Efficiency
8%