孙作雷，男，副教授，硕士研究生导师，上海市船舶与海洋工程学会 会员。1982年1月出生，2010年7月毕业于上海交通大学电子信息与电气工程学院 ，获工学博士学位。2007年6月至2008年1月为SONY（索尼）中国研发中心助理研究员。2008年9月至2009年9月为The University of Sydney航空与机电学院澳大利亚场地机器人中心 (Australian Centre for Field Robotics, ACFR) 访问学者。2013年4月至2014年4月为中国科学院上海高等研究院 客座研究员。2010年7月进入上海海事大学信息工程学院工作，领导机器辨识与互动研究组(Machine Perception and Interaction Group, MPIG)。拥有7项中国发明专利授权，在审发明专利3项。主持国家自然科学基金一项，上海市教委科研创新项目一项，承担国家自然科学基金两项。

联系方式：szl@mpig.com.cn

还想来这里？下次直接访问：www.sunzuolei.com 或 www.mpig.com.cn

主要研究方向：移动机器人定位与地图构建(SLAM)，机器学习，机器视觉，多传感器融合及嵌入式系统。

团队现状咨询：潘盼（MPIG 2015级硕士研究生）：pp@mpig.com.cn；郑雪鹤（MPIG 2015级硕士研究生）：zxh@mpig.com.cn；陈伟杰（MPIG 2015级硕士研究生）：cwj@mpig.com.cn；曾桂萍（MPIG 2015级硕士研究生）：zgp@mpig.com.cn；宫婉婷（MPIG 2015级硕士研究生）：gwt@mpig.com.cn

招收硕士研究生的要求：

1.    有良好的英文文献研读能力；

2.    有基本的编程能力，对新问题有好奇心，富于Geek精神；

3.    对研究有热情，有志于攻读博士或出国深造者优先。 

MPIG成员获奖：

·         朱锦顺(2014届硕士研究生)，国家优秀研究生奖学金 (20000￥)，2014年3月

·         许亚芳(2015届硕士研究生)，国家优秀研究生奖学金(20000￥)，2015年3月

·         许亚芳(2015届硕士研究生)，上海海事大学优秀毕业生，2015年5月

·         许亚芳(2015届硕士研究生)，中国船级社奖学金，2014年12月

·         许亚芳(2015届硕士研究生)，第十届“华为杯”全国研究生数学建模竞赛二等奖，2013年12月

·         许亚芳(2015届硕士研究生)，学习优秀研究生，2013年12月

·         许亚芳(2015届硕士研究生)，上海海事大学研究生创新基金项目(GK2013085)，2013年5月

·         许亚芳(2015届硕士研究生)，优秀硕士研究生奖学金，2012年11月

·         李影(2016届硕士研究生)，上海海事大学创新能力培养专项资金资助(2015ycx059)，2015年7月

·         李影(2016届硕士研究生)，研究生学业奖学金（特等：12000￥），2015年11月

·         李影(2016届硕士研究生)，上海市研究生学术论坛优秀论文奖，2015年11月

·         童可浚(2012届本科生)，上海海事大学优秀本科毕业设计，2012年6月

·         郑雪鹤(2017届研究生)，全国研究生数学建模竞赛三等奖，2016年11月

·         潘盼(2017届研究生)，全国研究生数学建模竞赛三等奖，2016年11月

2017年本科生科创招募：微型无人驾驶车实现, AR/VR在智能手机上的实现

MPIG论文：

1.    Zuolei Sun, Xuchu Mao and Weifeng Tian. Activity classification and dead reckoning for pedestrian navigation with wearable sensors. Measurement Science and Technology, January. 2009. (SCI, 5-Year Impact Factor: 1.44) PDF, BibTex

2.    Zuolei Sun, Joop van de Ven, Fabio Ramos, Xuchu Mao and Hugh Durrant-Whyte. Inferring Laser Scan Matching Uncertainty with Conditional Random Fields. Robotics and Autonomous Systems, January. 2012 (SCI, 5-Year Impact Factor: 1.65) PDF, BibTex

3.    Zuolei Sun, Joop van de Ven, Fabio Ramos, Xuchu Mao and Hugh Durrant-Whyte. Inferring Motion Uncertainty from Shape-Matching. IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), Alaska, US, May. 2010. (EI) PDF, BibTex

4.    孙作雷, 茅旭初,基于激光束匹配和图模型的移动机器人相对运动估计误差分析.自动化学报, 2011年第2期. (EI) PDF, BibTex

5.    孙作雷, 茅旭初,田蔚风.基于粒子滤波和概率神经网络的步行者定位参数校正.上海交通大学学报, 2009年第6期. (EI)

6.    孙作雷, 茅旭初,田蔚风.基于动作识别和步幅估计的步行者航位推算.上海交通大学学报, 2008年第12期. (EI)

7.    孙作雷, 张波,曾连荪.基于Arduino和Qt的开源实验机器人平台设计.上海海事大学学报，2013年第2期. PDF, BibTex

8.    孙作雷, 张波,曾连荪,朱大奇.基于判别图模型的激光点云数据关联决策.控制与决策, pp.885-888 2014年05期. (EI)

9.    朱锦顺(2012级硕士研究生),孙作雷.面向轮式机器人导航的电机编码器信号解析.测控技术, 2015年第1期. (中文核心). PDF

10. 张文 (2012级硕士研究生),孙作雷.  基于超声波雷达传感器的AGV导航模型选择.  传感器与微系统, 2014年第12期. (中文核心). PDF, 视频

11. 许亚芳 (2012级硕士研究生),孙作雷. 基于多次测量更新的移动机器人SLAM仿真. 系统仿真学报, 2015年第6期. (中文核心). PDF, 视频，代码

12. 许亚芳 (2012级硕士研究生),孙作雷. 基于激光扫描和迭代贝叶斯策略的定位研究. 计算机工程与设计, 2015年第12期. (中文核心). PDF, 视频，代码

13. Ying Li (2014级硕士研究生), Zuolei Sun, Yafang Xu, Bo Zhang, Robot Navigation based on Visual Feature Perception and Monte Carlo Resamping. Chinese Control and Decision Conference 2015 (IEEE), Qing Dao, 23-25, May. 2015. PDF, Video A, Video B,Presentation, Code

14. 许亚芳 (2012级硕士研究生),孙作雷. 基于迭代观测更新的移动机器人视觉导航. 信息与控制, 2016年第1期. (中文核心). 视频，代码

15. 李影 (2014级硕士研究生),孙作雷. 基于正则高斯参数化的移动机器人导航. 2015年上海市研究生学术论坛, 2015年11月. (优秀论文奖). PDF, 视频，代码

MPIG Open Seminar

·         PT0031: 机器视觉中的机器视觉中的Camera Matrix和Calibration Matrix (2015级硕士研究生陈伟杰) 在线视频

·         PT0033: 机器视觉中的Essential matrix和Fundamental matrix (2015级硕士研究生陈伟杰) 在线视频

·         PT0034: 机器视觉中的reconstruction (2015级硕士研究生陈伟杰) 在线视频

·         PT0036: 机器视觉中的Stereo Vision (2015级硕士研究生陈伟杰) 在线视频

·         PT0047: 什么是occupancy grid map (2016级硕士研究生金丹) 在线视频

·         PT0048: 欧拉角与四元数(2015级硕士研究生郑雪鹤) 在线视频

·         PT0052: 如何开始ROS编程(孙作雷) 在线视频

·         PT0053: 机器视觉中的目标追踪方法框架短述(2016级硕士研究生王亚蕊) 在线视频

持有专利

1.    适用于步行者的定位方法（中国发明专利）.授权公告号: CN 100595520C.（第一发明人）

2.    适用于步行者组合定位的同步采样方法（中国发明专利）.授权公告号: CN 101334284.（第一发明人）

3.    一种适用于自动驾驶车导航的环境建模方法（中国发明专利）.授权公告号: ZL201110188181.1.（第一发明人）

4.    一种适用于图模型概率推理的不确定性估计方法（中国发明专利）.授权公告号: ZL201110188528.2（第一发明人）

5.    基于等效模型变换的数模与模数转换卡辨识方法（中国发明专利）.授权公告号: CN 101339409 B.（第四发明人）

6.    基于触发-延时的实时仿真控制方法（中国发明专利）.授权公告号: CN 101364086 B.（第四发明人）

7.    一种轮式机器人位姿解算方法（中国发明专利）（审查中，第一发明人）

8.    用于移动机器人定位与环境重构的绝对坐标获取方法（中国发明专利）.授权证书号：ZL201310429674.9（第一发明人）

9.    适用于机器人导航的视觉与卫星定位传感器联合校准方法（中国发明专利）（已授权，第一发明人）

10. 一种适用于移动机器人导航的激光影像配准方法（中国发明专利）（已授权，第一发明人）

The Programming-oriented Postgraduate Course (All the codes can be free used under MIT License): 

The Fundamental of Mobile Robot (Spring, 2013. Fall, 2013. Fall, 2014)

Textbooks: Probabilistic Robotics (Buy it)

The slides and codes are available at its homepage @ Github

Course schedule:

1.    Lecture 1: Introduction

2.    Lecture 2: Localization with Histogram Filter

3.    Lecture 3: All from Bayes

4.    Lecture 4: Gaussian Distribution

5.    Lecture 5: Geometry in Robotics

6.    Lecture 6: Linear Kalman Filter

7.    Lecture 7: Nonlinear Kalman Filter

8.    Lecture 8: Particle Filter

9.    Lecture 9: Information Filter

10. Lecture 10: PID Controller

Machine Learning (Spring, 2014)

The slides and codes  are available at its homepage @ Github

Course schedule:

1.    Lecture 1: Introduction to Machine Learning

2.    Lecture 2: Linear Regression with One Variable

3.    Lecture 3: Linear Regression with Multiple Variables

4.    Lecture 4: Logistic Regression

5.    Lecture 5: Regularization

6.    Lecture 6: Neural Networks Representation

7.    Lecture 7: Neural Networks Learning

8.    Lecture 8: Advice for Applying Machine Learning

9.    Lecture 9: Machine Learning System Design

10. Lecture 10: Support Vector Machines

Optional Undergraduate Course: The History of Robotics (机器人简史) (Fall, 2014)

Course schedule:

1.    Lecture 1: Ice Breaking Demo –The robotic companies Purchased by Google

2.    Lecture 2: Timeline of Robotics –Ancient (1400 BC ~ 1800 AD)

3.    Lecture 3: Timeline of Robotics –Modern (1800 AD ~ 2000 AD)

4.    Lecture 4: Timeline of Robotics –Recent (2000 AD ~ Nowadays)

5.    Lecture 5: Applications I –Military / Security / Civil Driving

6.    Lecture 6: Applications II –Marine Survey & Exploration / Art / Entertainment

7.    Lecture 7: Applications III –Merchant Shipping / Mining / Medical

8.    Lecture 8: Applications IV –Education / Filming / Ecological Conservation

9.    Lecture 9: Toy Demos in Machine Perception and Interaction Group (MPIG)

移动通信原理 (从git@OSChina下载课件, 从github下载课件)

Course schedule:

1.    Lecture 1: 移动通信概述

2.    Lecture 2: 移动通信电波传播与传播预测模型

3.    Lecture 3: 移动通信中的信源编码和调制解调技术

4.    Lecture 4: 抗衰落和链路性能增强技术

5.    Lecture 5: 蜂窝组网技术

6.    Lecture 6: GSM及其增强移动通信系统

7.    Lecture 7: 第三代移动通信系统及其增强系统

8.    Lecture 8: 无线移动通信未来发展

开源代码(MIT License)，MPIG在Github上的代码仓库，你可以在本页的项目视频中找到这些代码所实现的效果。

1.    Project Carmela (Arduino, C++)：Github上的开源代码主页

MPIG搭建的科研机器人平台Carmela的代码工程，它采用主从机的设计构架，下位机基于Arduino，上位机目前基于用C++构建的Qt应用，未来还会有ROS、Raspberry Pi等多个版本，这是一个长期维护的项目，它的软硬件都是开源的，你能以很低的成本搭建自己的机器人硬件平台，并免费使用我们的代码。这个项目的贡献者有：程宏(2011级硕士研究生)、朱锦顺(2012级硕士研究生)、许亚芳(2012级硕士研究生)、刘德志(2014级硕士研究生)。

2.    Project WowWee (C++)：Github上的开源代码主页

MPIG基于ROVIO WowWee构建的科研机器人平台，主要用于探索视觉目标追踪、视觉伺服及路径规划。这是一个长期维护的项目。这个项目的贡献者有：汤家威(2008级本科生)、朱乐明(2010级本科生)、张子洋(2014级硕士研究生)。在大神佘元博的代码帮助下，WowWee的驱动和Demo还有了ROS (Robot Operation System)版本：Github上的开源代码主页

3.    Visual Odometry (VO) (C++)：

视觉里程计(VO)是商业化前景最好的机器视觉方向之一，也将是MPIG将长期开展的研究方向。我们的目标是构建在真实日常环境有较好稳定性和易于实现性的VO算法。这是一个持续摸索研究的过程，包括：黄嘉明(2014级硕士研究生)的单目VO初步实现和RANSAC测试，周屏萍(2016届本科毕业生)在Android手机上实现的单目视觉里程计，Github上的开源代码主页，Demo。

4.    Laser-based localization and mapping (C++)：

基于激光扫描传感器为移动机器人导航和构图是传统但至今仍然十分活跃的领域，这也是MPIG将长期开展的研究方向。MPIG使用低成本的小型激光传感器RPLIDAR（RoboPeak 制造），刘德志(2014级硕士研究生)整合了它在Windows平台下的驱动Windows平台下的驱动以及在Linux下基于ROS的驱动和室内构图Demo。

5.    BP Neural Network Toolbox with a Handwritten Digit Recognition Demo(Matlab)：从Github下载代码

可以自定义层数和神经元数目的神经网络工具箱。其中包含了手写数字识别的例子，数据使用了Yann LeCun的 MNIST handwritten digit dataset。有趣的是，如果将代码中神经网络的层数和神经元个数设置较大（例如，1000），这可以看作一个初级的深度学习(Deep Learning)的Demo。关于代码原理和配置，请参见我的Machine Learning Course的lecture 6和lecture 7

6.    Carmela-Android Controller with Bluetooth (Java)：从Github下载代码，Demo视频

通过蓝牙控制机器人平台Carmela实现特定运动，适配各种Android Phone和Android Pad，可以直接编译并发布为Android 2.3以上OS安装的APK。关于代码的原理及配置细节，请下载本科毕业设计论文《Android上轮式移动机器人的遥控应用开发》by 2010级本科生史刚刚

7.    Human Face Recognition (C++)：从Github下载代码，Demo视频

基于OpenCV和MS Visual Studio的人脸识别基础实现。关于代码的原理及配置细节，请下载本科毕业设计论文《人脸识别算法对比与实现》by 2009级本科生叶丹妮

8.    MPIG Kinect Driver (C++)：从Git@OSC下载代码

MS Kinect 1.0 驱动，运行于Qt下，需OpenNI, OpenCV支持。关于代码的原理及配置细节，请下载文档《DFR046_MPIG-Kinecter_基于OpenNI, OpenCV和Qt的Kinect驱动》by 2012级硕士研究生朱锦顺

9.    基于反复观测更新的移动机器人定位与地图构建 (Matlab)：通过在贝叶斯估计器的观测更新环节引入迭代机制提升后验概率的估计性能，该方法在以下三个场景验证：仿真（ 从Github下载代码），基于Victoria Park数据（ 从Github下载代码），基于DLR数据（ 从Github下载代码）。特别说明的是，这三个代码中还包含了传统的基于EKF的移动机器人定位与地图构建实现，可以作为SLAM的入门代码。by 2012级硕士研究生许亚芳

10. 基于视觉特征辨识和蒙特卡洛采样的定位与地图构建 (Matlab): 从Github下载代码

这是MPIG在CCDC2015上发表论文的对应源码，该源码能实现论文中所出现的Demo，并能生成所有用来论证结果的图，其核心是实现了FastSLAM2.0，如果该代码对你有帮助，请引用我们的文章。by 2014级硕士研究生李影

11. 用CMake搭建Linux下C++开发平台示例 (C++): 从Github下载代码

还在用封闭而无趣的MS Visual Studio?试试跨平台的CMake吧！本示例包含多个例程，展示了如果基于CMake，编写CMakeLists文件，构建C++工程及静态库的编译和使用。这是一个开源工程，会持续更新和改进。快快Fork，贡献你认为有价值的示例吧。

12. iBoat-An Anduino-drived boat controlled with iPhone or iPad via WiFi (Objective C & Arduino): 从Github下载代码，视频:圆梦之作

基于玩具模型改造，仅保留了外壳、舵及马达部分，主控制板替换为Arduino Pro Micro，上位机用Objective C在iOS下编程实现通过iOS设备对船的遥控。这是2015届本科毕业生毛思懿的圆梦之作，零起点，却始终坚守。

13. Carmela的iPhone/iPad控制器及Wifi图传 (Objective C): 从Github下载代码，Demo视频

Carmela在iOS设备上的控制器，并实现了基于Wifi的图传，这部分功能依托在TP-Link703N刷入OpenWRT及开源组件：ser2net、UVC驱动及mjpg-streamer实现。感谢Apple support team给予面向教育的免费Developer ID。by 2015届本科毕业生赵镭迪

14. A2Bot：使用红米手机操控的视频巡检机器人 (Java): 从Github下载代码，Demo视频

2016届本科生科创设计作品：A2Bot-The patrol robot with Arduino and Android, implemented based on MPIG robot Carmela.是赵镭迪毕业设计的Android版本，在接入公网后，A2Bot与操作者可以处于任意远的位置。参与者包括2016届本科生：乔振江、陆肖伟、王凤琴、王遥、孙文雪

15. WowWee-Android Controller with Wifi (Java): 从Github下载代码，Demo视频

WowWee在Android设备上的App，可以使用Android-Phone或Android-Pad操控WowWee的基本运动，控制摇臂，这将是一个长期维护的工程，为没有核心运算单元的WowWee提供运动解算能力。by 2015届本科毕业生陈晓磊

16. 基于高斯正则形式的SLAM数据融合框架 (Matlab): 从Github下载代码，Demo视频

与传统的以Kalman filter为代表的高斯标准SLAM数据融合框架相比，以Information filter为表现形式的高斯正则(canonical) SLAM数据融合框架在计算复杂度上具有先天优势。该Demo验证了最简单EIF SLAM，该工作获得2015年上海市研究生学术论坛优秀论文奖。by 2016届研究生李影

17. 基于KCF的目标追踪和跟随机器人 (C++): 从Github下载代码，Demo视频

基于KCF进行目标追踪与跟随，使用Kinect1.0和Turtlebot2.0作为验证平台，在ROS下实现。by 2016届研究生张子洋

18. 融合KCF与TLD的视觉目标追踪 (C++): 从Github下载代码，Demo视频

融合了KCF与TLD的视觉目标追踪，有效克服了二者的缺陷，在ROS下实现。by 2016届研究生张子洋