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柴文楠

职称:特聘教授
学院: 中德科技学院
电子邮箱:chaiwennan@qust.edu.cn
  • 基本信息

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  • 获奖

  • 论文

  • 专利

  • 课程

  • 教材或专著

  • 基本信息
    姓名:  柴文楠                                     最高学位:博士                        入职科大时间:2020.07          
    主要研究方向:智能融合感知与定位技术,用于智能驾驶、智能穿戴/手机、机器人、智能化场地等平台                    导师类别:硕士生导师          
    国内外重要学术组织任职:
    山东宇航学会理事,华为独立技术顾问,Satellite Navigation(SCI一区TOP)、IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems (SCI二区TOP)等期刊审稿专家
    学习研究经历:
    2002/09–2006/07 合肥工业大学,机械电子工程,学士
    2006/10–2015/10 德国锡根大学,北威州传感器系统中心,电气与信息工程,硕士-博士、助教
    2015/11–2019/01 英国爱丁堡大学,Sensewhere Spin-out研究团队,首席研究工程师
    2019/02–2020/06 小鹏汽车,自动驾驶中心,资深算法工程师
    2020/07–至今    太阳成tyc7111cc,特聘教授,专业教研室(系)主任,小鹏汽车自动驾驶算法顾问(2020-2021),华为终端独立技术顾问(2022-至今)
  • 项目
    [1]华为,上海研究所“人车物联协同感知定位算法”独立顾问研发项目,2022-2024,项目负责人
    [2]荣耀,荣耀-青科大“众包指纹库建图定位算法”校企合作研发项目,2021-2022,项目负责人
    [3]华为,华为-青科大“视觉语义众包定位算法”校企合作研发项目,2020-2022,项目负责人
    [4]小鹏,“自动驾驶记忆泊车无缝感知定位”算法研发项目,2019-2021,算法负责人
    [5]腾讯,腾讯-爱丁堡大学校企合作“Sensewhere室内感知定位”算法研发项目,2015-2018,算法负责人
    [6]国家级,德国DAAD与中国留学基金委“PPP智能移动机器人”学术交流项目,2012-2014,访问学者、项目协调人
    [7]省级,山东省博士后基金项目“基于智能平台物联协同的众包建图定位方法”,2023-2024,项目负责人
    [8] 省级,教育部产学协同教研项目“人工智能课程建设”,2023-2024,项目负责人
  • 获奖
    [1]2024 太阳成tyc7111cc2024届毕业生“我最喜爱的老师”
    [2]2024 太阳成tyc7111cc优秀班主任
    [3]2024 太阳成tyc7111cc学院“四有好老师”
    [4]2023 太阳成tyc7111cc先进工作者
    [5]2023第十届广东省专利优秀奖(第一发明人)
    [6]2021-2024学科竞赛国家级立项/获奖2项,省级3项(第一指导教师)
    [7]2020 小鹏汽车年度优秀发明人
    [8]2019 小鹏汽车自动驾驶中心优秀讲师
  • 论文
    [1]A Novel Visual-Aided Method to Enhance the Inertial Navigation System of an Intelligent Vehicle in Indoor Environments, IEEE TRANSACTIONS ON INSTRUMENTATION AND MEASUREMENT, 2023, 72(72): 1-13 (SCI 2区,通讯作者)
    [2] Multi-sensor fusion-based indoor single-track semantic map construction and localization, IEEE Sensors Journal, 2022, 23(23): 2470-2480 (SCI 2区,第一作者)
    [3]Multi-Sensor-Assisted Low-Cost Indoor Non-Visual Semantic Map Construction and Localization for Modern Vehicles, Sensors, 2024, 24(13), 4263 (SCI 2区,通讯作者)
    [4]Crowdsourcing-Based Indoor Semantic Map Construction and Localization Using Graph Optimization., Sensors, 2022, 22(16) (SCI 2区,第一作者)
    [5]An Enhanced Pedestrian Visual-Inertial SLAM System Aided with Vanishing Point in Indoor Environments, Sensors, 2021, 21(22): 7428 (SCI 2区,第一作者)
  • 专利
    [1]一种数据处理的方法和装置, ZL202011105412.3, 2021-12-7 (授权发明专利,第一发明人)
    [2]一种建图方法、系统及存储介质, 2022-3-11, ZL202010401109.1      (授权发明专利,第一发明人)
    [3]一种基于自动驾驶的数据处理方法和装, 2021-12-17, ZL202111266636.7  (授权发明专利,第一发明人)
    [4]车辆定位方法、车辆定位装置和车辆, 2021-8-25, ZL201911163810.8  (授权发明专利,第一发明人)
    [5]室内场景下的车辆定位方法、车辆定位装置和车辆, 2021-7-13, ZL201910420385.X (授权发明专利,第一发明人)
    [6]一种轨迹路标的识别方法及系统, 2021-7-13, ZL201910461999.2      (授权发明专利,第一发明人)
    [7]一种轨迹路标的更新方法及系统, 2021-6-1, ZL201910461925.9      (授权发明专利,第一发明人)
    [8] 定位信息的创建方法、车载终端、服务器设备和定 位系统, 2021-2-12,  中国, ZL 2019 1 0757707.X  (授权发明专利,第一发明人)
    [9]一种确定车辆位姿的方法、车载系统及车辆, 2021-1-19, ZL201910576519.7  (授权发明专利,第一发明人)
    [10] 一种出入口位置的确定方法、更新方法及其装置, 2020-9-18,   ZL202010432231.5  (授权发明专利,第一发明人)
  • 课程
    [1]本科生课程,人工智能与机器学习,32学时
    [2]本科生课程,工程实训,150学时
    [3]本科生课程,人工智能与机器学习,32学时
    [4]本科生课程,生产实习,100学时
    [5]本科生课程,电气工程基础,56学时
  • 教材或专著