姓名：黄国明

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■简介：黄国明，男，博士，1992年12月生，硕士导师；长期从事机器人、自动驾驶相关方法和技术的研究，亦会开展其他有趣的机电相关的课题；在IEEETransactions on Intelligent Transportation Systems、IEEE/ASMETransactions on Mechatronics、IEEETransactions on IntelligentVehicles、机器人等顶级期刊发表多篇学术论文，且担任这些刊物的审稿员（如果不理解，那就当我科研搞得不错就好）；严格且负责，有趣且真实，不市侩，不虚伪；会全力支持学生实现科研想法、和学生讨论科研细节、细腻指导学生写论文等。学生不会被放养，也不会被要求打杂（除非特殊情况）。

■招生要求：如果只是想混个学历的同学，请绕行。因为我的要求高，会让你很痛苦。如果真的想学东西、搞科研，那么欢迎报考我的硕士。对于我要选择的学生，我倾向于以下特征：

（1）品行好。人要真诚、德行好、言出必行。事情都可以讨论，但要真诚。

（2）动手能力强。如果本科没有多少编程和画板子的经历，请绕行，否则我们都很痛苦。

（3）热爱科研。我尤其喜欢来自于农村的、憨憨的、小时候喜欢拆东西、DIY东西的学生。

（4）数学、语文基础好（阅读理解和写作好）。英语不需要多好。

其他说明：（1）关于实习。如果科研做好了，可以去实习，否则不支持；（2）不要求打卡，但是每半个月都有组会，且平时都可以和我交流。（3）不准在实验室里打游戏。（4）如果在生活等其他方面碰到困难，都可以向我寻求帮助。（5）希望学生把精力都用在科研上。

■教育经历：

2017.9-2022.6湖南大学控制科学与工程专业博士

2019.8-2021.8威斯康辛大学-麦迪逊分校智能控制方向 联合培养博士

2014.9-2017.6 桂林电子科技大学仪器科学与技术专业硕士

2010.9-2014.6湖南科技大学电子信息科学与技术专业学士

■工作经历：2022.9-今桂林电子科技大学电子工程与自动化学院

■荣誉称号及奖励：无

■主要论文：

8. A 3-D Multi-Object Path Planning Method for Electric VehicleConsidering the Energy Consumption and Distance[J]. IEEETransactions on Intelligent Transportation Systems, 2021.（SCI顶刊）

7. Adaptivity-Enhanced Path Tracking System for Autonomous Vehiclesat High Speeds[J]. IEEE Transactions on Intelligent Vehicles,2020. （SCI顶刊）

6. Improved adaptive path following control system for autonomousvehicle in different velocities[J]. IEEE Transactions onIntelligent Transportation Systems, 2019. （SCI顶刊）

5. Compensation-Based Robust Decoupling Control System for theLateral and Longitudinal Stability of Distributed Drive ElectricVehicle[J]. IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, 2019.(SCI顶刊)

4. 3D gradient reconstruction-based path planning method forautonomous vehicle with enhanced roll stability. IEEE Transactionson Intelligent Transportation Systems, 2022. (SCI顶刊)

3. Two-potential fields fused adaptive path planning system forautonomous vehicle under different velocities. ISA Transactions,2021. （SCI重要刊物）

2. A BP-PID Controller-Based Multi-Model Control System for LateralStability of Distributed Drive Electric Vehicles[J]. Journal ofthe Franklin Institute, 2019. （SCI重要刊物）

1. 基于深度学习的工业分拣机器人快速视觉识别与定位算法[J].机器人,2016.（EI，高引，中文机器人领域顶刊）

■科研项目：参与了多个国家自然科学基金项目和国家重点研发计划项目。

■联系信息：huangguoming@guet.edu.cn

■常用链接：还没有建立主页，欢迎加入后一起建立。