日本名古屋工业大学和琉球大学教授学术报告会
报告时间：5月16日（星期五）10:00
报告地点：信息楼310自动化学院学术报告厅
（一）
报 告 人：岩崎誠（Makoto Iwasaki）教授
日本名古屋工业大学，IEEE Fellow，副校长
报告题目：High Trajectory Tracking Performance of Industrial Robots by Iterative Learning Control
主要内容：Fast and precise motion control is essential in many advanced mechatronic systems, especially in applications that involve micro- or nano-scale movements. These include data storage devices, machine tools, electronic component manufacturing equipment, and industrial robots. Such systems require high productivity, excellent product quality, and cost efficiency. To meet these needs, key motion control specifications, such as fast response, precise trajectory tracking, and stable settling, must be achieved. Additionally, required performance must include robustness against disturbances and uncertainties, vibration suppression, and adaptability to changes in mechanical structure.
This lecture introduces a method to enhance the trajectory tracking performance of multi-axis industrial robot manipulators using Iterative Learning Control (ILC). ILC is presented as a practical and promising approach to improve motion control through repeated task execution. The lecture will clarify the main challenges in robot trajectory control and explain how the ILC approach can address them. A practical controller design, along with stability analysis, will be presented to demonstrate how ILC improves tracking performance. The effectiveness of the proposed method will be discussed using experimental results from an actual multi-axis industrial robot, and compared with conventional control strategies.
报告人简介：岩崎誠教授分别于1986年、1988年和1991年在日本名古屋工业大学获得电气与计算机工程学士、硕士和工学博士学位。现任名古屋工业大学副校长（负责国际事务），机电工程系教授。鉴于在电气与电子工程师协会工业电子学会（IES）的积极贡献，担任包括IES Fellow评审会主席2022~2023 年）、IEEE TIE联合主编（2016~2022 年）、规划与发展副总裁（2018~2021 年）等多项职务。于 2015 年当选为 IEEE Fellow，以表彰他“对运动控制器设计中的快速和精确定位的贡献”。他还是日本电气工程师学会（IEEJ）Fellow、日本学术委员会成员。荣获众多知名学术机构、基金会以及政府部门的奖项，包括IEEJ最佳论文奖和技术奖、永守赏、市村奖以及日本文部大臣颁发的科学技术表彰，被斯坦福大学和Elsevier评为“2024年全球2%最杰出科学家”。当前研究兴趣聚焦于将先进控制理论应用于线性与非线性建模、精确定位以及智能运动控制，并与工业界开展广泛合作。
（二）
报 告 人：名嘉村盛和（Morikazu Nakamura）教授
日本琉球大学，副校长，执行董事
报告题目：Formulating Optimization Problems Using Petri Nets
主要内容：Optimization problems can be modeled using Petri nets to formulate QUBO (Quadratic Unconstrained Binary Optimization) models. The approach is illustrated through examples such as scheduling problems in production systems, and it contributes to the practical applicability of quantum annealing and the Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA).
报告人简介：名嘉村盛和教授于1991年在琉球大学获得电气与信息工程专业工学硕士学位，1996年在大阪大学获得系统信息工程专业工学博士学位。现任琉球大学执行董事兼副校长（负责研究与区域贡献），信息工程系教授。曾任琉球大学工学院院长（2023-2025年）、东京大学空间信息科学中心客座教授（2006-2015年）及西班牙萨拉戈萨大学访问研究员（1998-1999年）。其研究领域涉及数学系统科学及应用、并行与分布式算法设计与分析、优化算法与计算智能，并在生物信息学、农业与工程领域开展跨学科应用研究。
