何玉东

职 称:高级工程师

学 历:博士

职 务:技术总监

电 话:010-62575785

电子邮箱:heyudong@eacon.com

研究方向:矿山无人驾驶及智能化方向

个人简介:

何玉东,博士,2016年博士毕业于北京理工大学自动化学院控制科学与工程专业,研究方向为机器人。2013-2014年作为访问学者在美国普渡大学开展智能车、智能机器人方面的研究工作。博士在读期间承担科研项目3项,其中1项获得国家科技进步二等奖,以第一作者发表SCI、EI论文十余篇。曾就职中国电子科技集团某所,作为算法负责人,承担大规模仓储机器人集群控制技术研究并实现规模化应用。目前担任易控智驾科技股份有限公司技术总监,带领团队研发了露天矿用卡车无人驾驶大规模调度系统,实现了矿山无人驾驶的批量化落地应用;主导完成了无人驾驶解决方案的重构,成功应用于公司的所有项目,推动公司订单实现跨越式增长,实现市场占有率行业第一。此外,还带领团队研发了无人驾驶行业最快实现地图更新的露天矿无人驾驶系统高精地图生产平台。

近三年相关研究成果获得发明专利授权10余篇,发表论文、软著多篇,授权专利的实际实施率达到100%。

主要任职单位:易控智驾科技股份有限公司

研究方向:矿山无人驾驶及智能化方向

学习工作经历:

2006年9月-2010年6月 北京理工大学 电气工程及其自动化 工学学士

2010年9月-2016年6月 北京理工大学(与普渡大学公派联合培养) 控制科学与工程 工学博士

2016年7月-2019年9月 中国电子科技集团某所 算法负责人

2019年9月-至今 易控智驾科技股份有限公司 技术总监

主持或参加的科研项目:

2022年8月至2023年5月 矿山大规模点云分割分类研究 项目负责人

2024年 全国煤矿智能化重大进展项目 主要参与人

2023年-2026年 新疆维吾尔自治区重点研发任务专项-自进化学习型露天矿自动驾驶系统关键技术研究 课题负责人

主要论著与学术论文:

[1] Adaptive robust dead-zone compensation control of electro-hydraulic servo systems with load disturbance rejection [J]. Journal of Systems Science & Complexity, 2015, 28(2): 341-359. (SCI)

[2] Indirect Adaptive Robust Dynamic Surface Control of Electro-Hydraulic Fatigue Testing System with Huge Elastic Load [J]. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part I: Journal of Systems and Control Engineering. 2016, 230(2):115-129. (SCI)

[3] Trajectory synchronization of multi-cylinder electrohydraulic lift system with huge load [J]. Journal of Beijing Institute of Technology, 2013(2): 228-234.(EI)

[4] Fast adaptive robust control of electro-hydraulic servo system [C] // Control Conference (CCC), 2013 32nd Chinese. 2013: 3009-3013. (EI)

[5] 足式机器人的稳定行走研究 [J]. 机械工程学报. (EI)

[6] Stable Walking of Quadruped Robot on Unknown Rough Terrain [J]. Journal of Beijing Institute of Technology. (EI)

[7] 液压足式机器人单腿等效模型的柔顺性弹跳研究 [J]. 北京理工大学学报. (EI)

[8] Terrain Estimation and Strategy for Quadruped Robot Body Posture and COG Adjustment[C]. The 28th Chinese Control and Decision Conference. (EI)

[9] 单斗卡车工艺下挖卡协同动态调度策略选择[J], 露天采矿技术

[10] 露天矿山无人驾驶运输效率评估方法[J],露天采矿技术

[11] 露天矿山无人驾驶常态化应用面临的挑战及对策分析[J], 智能矿山

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