陈嘉浩，中国科学院自动化研究所副研究员，从事仿人肌肉骨骼机器人、脑启发式运动控制和强化学习领域的研究。搭建了仿人骨骼、关节结构和肌肉驱动方式的肌肉骨骼机械臂，针对仿人肌肉骨骼机械臂中存在的高冗余、强耦合和强非线性控制难点，研究并提出了一系列受人体运动皮层-小脑-脊髓-肌肉协同激活机制启发的运动控制，强化学习，sim2real，柔顺和灵巧操作，和多任务持续学习方法。

基于相关研究成果，近五年在IEEE TCYB、TSMCA、TMech、TASE、TCDS等国际SCI期刊上以第一/通讯作者发表论文11篇，发表位列本领域引用前1%的ESI高被引论文4篇（3篇第一作者），授权专利9项，相关成果获国内外院士、专家的广泛引用；主持国家自然科学基金青年科学项目，国家自然科学基金重大项目子课题，国家重点实验室青年基金等；获中国科学院优秀博士学位论文奖，北京市优秀博士学位论文提名奖，CAA-A类国际会议IEEE ICARM 2022机电一体化最佳论文(第一作者)，中国自动化学会技术发明一等奖等；目前担任SCI国际期刊Robotic Intelligence and Automation的Editorial Assistant，中国自动化学会机器人智能专业委员会副秘书长，曾任IEEE Robotics and Automation Society学生活动委员会全球联合主席。

研究方向

肌肉骨骼机器人，脑启发式运动控制，强化学习，类脑智能机器人，持续学习

代表论著                                                                           

[1] Jiahao Chen, Hong Qiao. Muscle-synergies-based neuromuscular control for motion learning and generalization of a musculoskeletal system[J]. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 2021, 51(6): 3993-4006. ((ESI高被引论文)

[2] Jiahao Chen, Hong Qiao. Motor-cortex-like recurrent neural network and multitask learning for the control of musculoskeletal systems[J]. IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems, 2022, 14(2): 424-436. (ESI高被引论文)

[3] Jiahao Chen, Yaxiong Wu, and Hong Qiao, Memory, attention, and muscle synergies based reinforcement and transfer learning for musculoskeletal robots under imperfect observation, IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, 2024, doi:10.1109/TMECH.2024.3401045

[4] Jiahao Chen, Yaxiong Wu, Chaojing Yao, and Xiao Huang. Robust Motion Learning for Musculoskeletal Robots Based on a Recurrent Neural Network and Muscle Synergies, IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 2024, doi: 10.1109/TASE.2024.3379247

[5] Jiahao Chen, Ziyu Chen, Chaojing Yao, and Hong Qiao. Neural Manifold Modulated Continual Reinforcement Learning for Musculoskeletal Robots. IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems, 2024, 16(1): 86-99. (ESI高被引论文)

[6] Jiahao Chen, Shanlin Zhong, Eerlong Kang, and Hong Qiao, Realizing human-like manipulation with a musculoskeletal system and biologically inspired control scheme[J]. Neurocomputing, vol. 339, pp. 116–129, Apr. 2019.

[7] Hong Qiao, Jiahao Chen*, Xiao Huang. A survey of brain-inspired intelligent robots with integration of vision, decision, motion control and musculoskeletal systems[J]. IEEE Transactions on Cybernetics, 2022, 52(10): 11267-11280. （通讯作者）

[8] Xiaona Wang, Jiahao Chen*, Hong Qiao*. Motion learning and Rapid Generalization for Musculoskeletal Systems based on Recurrent Neural Network Modulated by Initial States[J]. IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems, 2022, 14(4): 1691-1704. （通讯作者）

[9] Xiaona Wang, Jiahao Chen*, and, Wei Wu. Motion Learning for Musculoskeletal Robots based on Cortex-Inspired Motor primitives and Modulation[J]. IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems, 2024, 16(2): 744-756. （通讯作者）

[10] Wang, Xiaona, Jiahao Chen*, and Hong Qiao. A memory and attention-based reinforcement learning for musculoskeletal robots with prior knowledge of muscle synergies. Robotic Intelligence and Automation,2024, 44(2): 316-333. （通讯作者）

[11] Jiahao Chen, Xiao Huang, Xiaona Wang, Hong Qiao. Recurrent Neural Network based Partially Observed Feedback Control of Musculoskeletal Robots. 2022 International Conference on Advanced Robotics and Mechatronics (ICARM). IEEE, 2022.

[12] Shanlin Zhong, Jiahao Chen, Xinyu Niu, Hang Fu, Hong Qiao. Reducing redundancy of musculoskeletal robot with convex hull vertexes selection[J]. IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems, 2020, 12(3): 601-617.

[13] Jinhan Zhang, Jiahao Chen, Wei Wu, and Hong Qiao. A Cerebellum-Inspired Prediction and Correction Model for Motion Control of a Musculoskeletal Robot[J]. IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems, 2023, 15(3): 1209-1223.

[14] Jinhan Zhang, Jiahao Chen, Shanlin Zhong, and Hong Qiao. A Bio-Inspired Integration Model of Basal Ganglia and Cerebellum for Motion Learning of a Musculoskeletal Robot[J]. Journal of Systems Science and Complexity, 2024, 37(1): 82-113.

[15] Hong Qiao, Yaxiong Wu, Shanlin Zhong, Peijie Yin, and Jiahao Chen. Brain-inspired intelligent robotics: Theoretical analysis and systematic application[J]. Machine Intelligence Research, 2023, 20(1): 1-18.

专利成果                                                                          

[1] 陈嘉浩，乔红，钟汕林，吴伟，骨骼肌肉式机器人的肌肉控制和装配方法，发明专利， 201810218063.2，授权

[2] 陈嘉浩，乔红，基于脑启发多任务学习的肌肉骨骼机器人控制方法及系统，发明专利，202011286626.5，授权

[3] 陈嘉浩, 王萧娜, 乔红, 基于临界状态循环网络的肌肉骨骼机器人控制方法及装置, 发明专利，ZL202210476308.8，授权

[4] 张金涵，陈嘉浩，吴伟，乔红，基于小脑预测与修正的肌肉骨骼机器人控制方法及装置, 发明专利，ZL 2022 1 0418991.X，授权

[5] 周俊杰，陈嘉浩，邓虎，乔红，基于冗余肌肉骨骼系统的阶段式运动控制方法，发明专利， 201910807218.0，授权

[6] 乔红，吴伟，陈嘉浩，尹沛劼，一种类人机器人上肢运动模型的类神经精准控制方法， 201610101992.6，授权

[7] 钟汕林，乔红，陈嘉浩，类神经肌肉骨骼机器人上肢模型的简化方法，发明专利，201810144037.X，授权

[8] 范业锐，乔红，吴亚雄，原建博，陈嘉浩，非线性肌肉骨骼机器人控制方法、系统及设备，发明专利，ZL202110562679.3，授权

[9] 乔红，尹沛劼，吴伟，李川，陈嘉浩，一种类人机器人上肢运动的类神经控制方法，发明专利，201510960570.X，授权

获奖及荣誉                                                                          

2022年，获得中国科学院优秀博士学位论文奖

2022年，获得国际会议IEEE International Conference on Advanced Robotics & Mechatronics 2022 Best Paper Award in Mechatronics (第一作者)

2022年，获得北京市优秀博士学位论文提名奖

2018年，获得中国自动化学会技术发明一等奖，排名7

社会任职                                                                           

担任IEEE Robotics and Automation Society学生活动委员会全球联合主席，2019~2021

SCI国际期刊Robotic Intelligence and Automation的Editorial Assistant（编委会助理），2023~至今

SCI国际期刊Assembly Automation的Editorial Assistant（编委会助理），2021~2023

中国自动化学会机器人智能专业委员会的副秘书长，委员，2021~至今

中国自动化学会青年工作委员会，委员，2022~至今

承担科研项目情况                                                                   

（1）国家自然科学基金委员会, 青年科学基金项目, 面向肌肉骨骼机器人仿人操作的脑启发式运动学习，主持，30万

（2）国家自然科学基金委员会, 重大项目, 果蝇幼虫多模式软体运动控制的智能仿生计算模型，子课题负责人，127.6万