用算法代替生物大脑，90后博士造出活的微型机器人登Science子刊( 二 )

通过精确控制线虫运动结合肌肉活性的荧光成像，可以帮助微米尺度下蛇形运动的动力学研究，指导新型机器人的设计和控制。
对于医疗，用微米激光束精密操控肌肉细胞活性的实验，对瘫痪疾病的治疗也有启示意义。
研究中开发的分析线虫运动的算法代码还发在了GitHub上开源。
本文第一作者董先科，于2012年在哈尔滨工业大学航天学院自动化专业完成本科学习。
2014-2019年在加拿大麦吉尔大学机械工程系获得博士学位，主攻机器视觉，微机器人，以及机器人精密操作研究方向。
2017-2019年在加拿大多伦多大学机械与工业化学院学习访问，完成博士课题。
2019年至今在加拿大多伦多一家科技公司担任算法研发工程师，负责嵌入式高帧率目光跟踪系统的算法开发，以及在医疗AR和辅助驾驶场景的应用。

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他的研究兴趣包括了图像处理与机器视觉，机器学习与深度学习，微机器人和机器人控制等方向。
近年在ScienceRobotics,IEEET-MECH,IEEET-ASE,IEEET-BME,IEEET-NBS,ICRA等权威期刊和会议发表学术论文20余篇，曾以第一作者身份获得机器人领域顶级学术会议ICRA2015的最佳会议论文提名奖和最佳自动化论文提名奖。
通过这项研究，他对机器人有了新的感悟：
生物本身即最完美的机器人。
论文地址：https://robotics.sciencemag.org/content/6/55/eabe3950/tab-figures-data
相关代码：https://github.com/BionDong/worm-locomotion-feature-analysis
参考链接：[1]https://www.nature.com/articles/d41586-019-02006-8
—完—
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