彭光柱，男，硕士生导师。2021年7月毕业于澳门大学(导师 C. L. Philip Chen （欧洲科学院院士，IEEE Fellow，AAAS Fellow，IAPR Fellow))，先后参与了机器人控制、计算智能领域多项国家级、省部级以及澳门特别行政区科研项目，已在国际控制及计算智能领域权威期刊会议发表论文数篇，包括IEEE SMCA、IEEE TIE、IEEE TNNLS、IEEE TC, 其中，ESI高被引论文3篇，研究成果曾入围2020年度IEEE Transactions on Industrial Electronics最佳论文奖提名。中国自动化学会青年学术年会（YAC）最佳论文奖。2023年度江苏省自动化学会科学技术奖三等奖。担任 IEEE Transactions on Cybernetics、 IEEE Transactions on Industrial Electronics、IEEE Transactions on System, Man, and Cybernetics：systems等国际权威学术刊物的审稿人。

研究方向

机器人自适应控制、人-机-环境交互控制、智能系统。

学习与工作经历

2021.12-至今    南京信息工程大学   

2018.08-2021.07    University of Macau, Ph.D.

社会兼职

中国指挥与控制学会青年工作委员会委员

中国人工智能学会自主无人系统专业委员会委员

科研项目

[1] 国家自然科学基金青年科学基金，2023.01-2025.12， 主持，在研

[2] 江苏省自然科学基金青年基金，2022.07-2025.06， 主持，在研

[3] 南京信息工程大学人才启动项目(No. 2022r101)，2022.04-2025.03， 主持，在研

[4] 国家自然科学基金面上项目，2015-2018， 参与，结题

[5] 澳门科技发展基金项目, 用于模式学习和识别的新型深度学习技术，2015-2019， 参与，结题

[6] 澳门科技发展基金项目, 判别模糊受限玻尔兹曼机的设计及其应用，2018-2020， 参与，结题

代表论文

[1]  Peng Guangzhu; Chen C. L. Philip; Yang Chenguang; Neural Networks Enhanced Optimal Admittance Control of Robot-Environment    Interaction  Using Reinforcement Learning, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2022, 33(9): 4551-4561 (SCI 1区，IF 14.255, 智能与计算智能领域顶刊)

[2]  Peng Guangzhu; Chen C. L. Philip; Yang Chenguang; Robust Admittance Control of Optimized Robot-Environment Interaction Using Reference  Adaptation, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2022 (SCI 1区，IF 14.255, 智能与计算智能领域顶刊)

[3]  Peng Guangzhu; Chen C. L. Philip; He Wei; Yang Chenguang; Neural-Learning-Based Force Sensorless Admittance Control for Robots With  Input Deadzone, IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2021, 68(6): 5184-5196   (SCI 1区，IF 8.611, 工程领域顶刊)

[4]  Peng Guangzhu; Yang Chenguang; He Wei; Chen C. L. Philip; Force sensorless admittance control with neural learning for robots with actuator saturation, IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2020, 67(4): 3138-3148  (SCI 1区，IF 8.611,  ESI高被引论文)

[5]  Yang Chenguang; Peng Guangzhu; Li Yanan; Cui Rongxin; Cheng Long; Li Zhijun; Force Sensorless Admittance Control for Teleoperation of Uncertain Robot Manipulator Using Neural Networks, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 2021, 51(5): 3282-3292 (SCI 1区，系统与控制论领域顶刊，IF 11.471, ESI高被引论文前1%)

[6]  Yang Chenguang; Peng Guangzhu; Li Yanan; Cui Rongxin; Cheng Long; Li Zhijun; Neural Networks Enhanced Adaptive Admittance Control of Optimized Robot-Environment Interaction, IEEE Transactions on Cybernetics, 2019, 49(7): 2568-2579 (SCI 1区，系统与控制论领域顶刊，IF 19.118, ESI高被引论文)

[7]  Peng Guangzhu; Yang Chenguang;  Chen C. L. Philip; Neural Control for Human–Robot Interaction with Human Motion Intention Estimation, IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2024,  (SCI 1区，IF 8.611, 工程领域顶刊)

[8]  Peng Guangzhu; Tao Li; Yang Chenguang;  Chen C. L. Philip; Approximation-Based Admittance Control of Robot-Environment Interaction With Guaranteed Performance, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, , 2024,  (SCI 1区，IF 8.611,  系统与控制论领域顶刊)

[9]  Chengguo Liu; Guangzhu Peng; Kai Zhao; Junyang Li; Chenguang Yang; Neural Learning-Based Adaptive Force-Tracking Control for Robots With Finite-Time Prescribed Performance Under Varying Environments, IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2024,  (SCI 1区，IF 8.611, 工程领域顶刊)

[10]  Chengguo Liu; Guangzhu Peng; Yu Xia; Junyang Li; Chenguang Yang; Robot skill learning system of multi-space fusion based on dynamic movement primitives and adaptive neural network control, Neurocomputing, 2024.