个人简介
刘华山，yl88858永利中国教授、博导、教务处副处长、教师教学发展中心副主任，IEEE高级会员，中国指挥与控制学会智能控制与系统专委会委员，上海电源学会理事。2005年6月获武汉大学机械设计制造及其自动化专业工学学士学位，2010年6月获浙江大学机械电子工程专业工学博士学位。2010年7月至今，任教于yl88858永利中国（其间：2015年3月至2016年3月在德国慕尼黑工业大学自动控制工程研究所做访问学者）。近年来主持国家自然科学基金等科研项目20余项，在IEEE系列汇刊等学术刊物以第一或通讯作者发表SCI论文40余篇，授权发明专利近20项。
研究方向
机器人，具身智能，人工智能，机电一体化
学术型博士生：
控制科学与工程（081100，02智能系统理论与技术、03智能传感与机器视觉）
人工智能（0811J2，02群体智能与自主控制、03智能制造与机器人）
软件工程（083500，00不区分研究方向）
专业型博士生：
机械（085500）
学术型硕士生：
控制科学与工程（081100）
电气工程（080800）
专业型硕士生：
电子信息（085400，01控制工程、02人工智能）
能源动力（085801电气工程）
成果荣誉
2025年上海市东方英才计划（拔尖项目）
2025年“纺织之光”纺织高等教育教学成果一等奖（排名1/8）
2023年上海市自动化学会最佳硕士学位论文导师奖
2022年中国自动化学会优秀硕士学位论文导师奖
2019年上海市青年科技启明星计划
2017年Robotics and Computer-Integrated Manufacturing杰出贡献奖
2013年上海市晨光计划
2013年中国石油和化工自动化行业科技进步一等奖（排名7/13）
2011年上海高校青年教师培养资助计划
在研项目
国家自然科学基金面上项目，62373095，面向连续多工步自主作业的冗余自由度机器人运动规划技能学习，2024.01-2027.12，负责人
期刊论文
[1]X. Li, X. Xiao, H. Liu*, B. Shen (2025). Rapid generalization of motion planning for robot manipulator among locally changed environments. IEEE Transactions on Industrial Informatics. https://doi.org/10.1109/TII.2025.3637078
[2]H. Liu, X. Li*, M. Dong, Y. Gu, B. Shen (2025). Robotic motion planning based on deep reinforcement learning and artificial neural networks. IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 22: 8465-8479. https://doi.org/10.1109/TASE.2024.3486064
[3]H. Liu#, F. Ying#, R. Jiang, Y. Shan*, B. Shen (2024). Obstacle-avoidable robotic motion planning framework based on deep reinforcement learning. IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, 29(6): 4377-4388. https://doi.org/10.1109/TMECH.2024.3377002
[4]F. Yao, D. Chen, H. Liu*, Q. An, J. Wang (2024). Analysis and suppression of static electromagnetic ripple torque in integrated on-board charging system with rotor position error. IEEE Transactions on Transportation Electrification, 10(3): 6221-6231. https://doi.org/10.1109/TTE.2023.3338077
[5]F. Ying, H. Liu*, R. Jiang, X. Yin (2022). Trajectory generation for multi-process robotic tasks based on nested dual-memory deep deterministic policy gradient. IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, 27(6): 4643-4653. https://doi.org/10.1109/TMECH.2022.3160605
[6]X. Li, H. Liu*, M. Dong (2022). A general framework of motion planning for redundant robot manipulator based on deep reinforcement learning. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 18(8): 5253-5263. https://doi.org/10.1109/TII.2021.3125447
[7]F. Ying, H. Liu*, R. Jiang, M. Dong (2022). Extensively explored and evaluated actor-critic with expert-guided policy learning and fuzzy feedback reward for robotic trajectory generation. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 18(11): 7749-7760. https://doi.org/10.1109/TII.2022.3143611
[8]Y. Shan, J. Hu, H. Liu* (2022). A holistic power management strategy of microgrids based on model predictive control and particle swarm optimization. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 18(8): 5115-5126. https://doi.org/10.1109/TII.2021.3123532
[9]M. Cai, H. Liu*, M. Dong (2021). Easy pose-error calibration for articulated serial robot based on three-closed-loop transformations. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 70(7503511): 1-11. https://doi.org/10.1109/TIM.2021.3096857
[10]X. Cheng, Y. Zhang, H. Liu*, D. Wollherr, M. Buss (2021). Adaptive neural backstepping control for flexible-joint robot manipulator with bounded torque inputs. Neurocomputing, 458: 70-86. https://doi.org/10.1016/j.neucom.2021.06.013
授权专利
[1]一种基于阶段性采样与进步趋势奖励的机器人强化学习训练方法，发明专利号：ZL202510128959.1
[2]一种基于深度强化学习的双机械臂协作搬运系统，发明专利号：ZL202411240464.X
[3]一种基于深度强化学习的机器人投掷运动控制方法及装置，发明专利号：ZL2024112404565
[4]一种基于生成对抗学习的机器人七自由度抓取方法，发明专利号：ZL202411291302.9
[5]基于深度强化学习的人机协作流水线系统，发明专利号：ZL202110490382.0
[6]一种基于直接法单目SLAM的在线光度标定方法，发明专利号：ZL202010336767.7
[7]基于强化学习的自动化流水线作业效率优化系统及方法，发明专利号：ZL201911412909.7
[8]一种基于视觉和多坐标系闭环转换的机器人标定方法，发明专利号：ZL201911279737.0
[9]一种基于数据驱动和参数混合优化的多轴运动控制方法，发明专利号：ZL201610361592.9
[10]一种基于大律法的布面疵点检测及分类方法，发明专利号：ZL201410200849.3
联系信息
hsliu@dhu.edu.cn