社会/学术兼职：

2016年-至今，九三学社中央科技委员会委员

2013年当选全球IEEE RAS（机器人与自动化学会）管理委员会委员（全球会员1万4千人，委员会成员18人），为中国籍大陆学者首次当选，全部了大陆学者在国际机器人学术界的影响力，并于2016年成功获得连任。

2014年-至今，担任国际一流SCI期刊《装配自动化》主编

教育经历：

1982.09-1986.07  西安交通大学机械系,获学士学位

1986.09-1989.07  西安交通大学机械系（研究方向：机器人）,获硕士学位

1990.09-1992.07  英国Strathclyde大学工业控制中心（研究方向：机器人控制）,获硕士学位

1992.09-1995.07  英国De Montfort大学机电一体化中心（研究方向：人工智能和机器人）,获博士学位

1996.09-1997.07  英国De Montfort大学计算机系（研究方向：信息工程）,获硕士学位

工作经历:

1997-2000    香港城市大学,Assistant Professor

2002-2004    英国Manchester大学,Lecture（永久教职，博导）

2004.08-至今  中国科学院自动化研究所

2015.09-至今  中国科学院大学计算机与控制学院,“控制理论与控制工程”教研室，主任

2016.06-至今  威利斯人登录

代表性论著:

Qiao, H., Li, Y. L., Li, F. F., Xi, X. Y. and Wu, W.(2016) Biologically Inspired Model for Visual Cognition Achieving Unsupervised Episodic and Semantic Feature Learning, IEEE Transactions on Cybernetics, 46(10): 2335-2347.

Qiao, H., Li, C., Yin, P.J., Wu, W., and Liu, Z. Y. (2016) Human-inspired motion model of upper-limb with fast response and learning ability - A promising direction for robot system and control, Assembly Automation, 36(1): 97-107.

Qiao, H.*, Xi, X. Y., Li, Y. L., Wu, W., Li, F. F. (2015) Biologically Inspired Visual Model with Preliminary Cognition and Active Attention Adjustment, IEEE Transactions on Cybernetics, 45(11): 2612-2624.

Qiao, H.*, Li, Y. L., Li, F. F., Xi, X. Y., Wu, W. (2015) Biologically Inspired Model for Visual Cognition - Achieving Unsupervised Episodic and Semantic Feature Learning, IEEE Transactions on Cybernetics, in press, DOI:10.1109/TCYB.2015.2476706

Qiao, H.*, Wang, M., Su, J. H., Jia, S. X., & Li, R. (2015). The Concept of "Attractive Region in Environment" and its Application in High-Precision Tasks With Low-Precision Systems. IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, 20(5): 2311-2327.

Qiao, H.*, Li, Y. L., Tang, T., Wang, P. (2014) Introducing Memory and Association Mechanism Into a Biologically Inspired Visual Model. IEEE Transactions on Cybernetics, 44(9):1485-1496.

Qiao, H.*, Zhang, P., Di, W., & Zhang, B. (2013). An Explicit Nonlinear Mapping for Manifold Learning. IEEE Transactions on Cybernetics, 43(1): 51-63.

Qiao, H.*, Zhang, P., Zhang, B., & Zheng, S. W. (2011). Tracking feature extraction based on manifold learning framework. Journal of Experimental & Theoretical Artificial Intelligence, 23(1): 23-38.

Qiao, H.*, Zhang, P., Zhang, B., & Zheng, S. W. (2010). Learning an Intrinsic-Variable Preserving Manifold for Dynamic Visual Tracking. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B: Cybernetics, 40(3): 868-880.

Qiao, H.*, Peng, J. G., Xu Z. B., Zhang, B. (2003) A reference model approach to stability analysis of neural networks. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B: Cybernetics, 33(6): 925-936.

Nie, X. L., Qiao, H., Zhang, B. and Huang, X. Y. (2016) A Nonlocal TV-Based Variational Method for PolSAR Data Speckle Reduction, IEEE Transactions on Image Processing, 25(6): 2620-2634.

Wang, Z. D., Qiao, H. (2002) Robust filtering for bilinear uncertain stochastic discrete-time systems. IEEE Transactions on Signal Processing, 50(3): 560-567.

Xi, X. Y., Qin, Z. K., Ding, Qiao, H.* (2015) An Improved eLBPH Method for Facial Identity Recognition: Expression-Specific Weighted Local Binary Pattern Histogram, 2015 IEEE International Conference on Robotics an Biomimetics (best student paper), in press

Liu, C. K., Qiao, H.*, Su, J. H., & Zhang, P. (2014). Vision-Based 3-D Grasping of 3-D Objects With a Simple 2-D Gripper. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 44(5): 605-620.

Liu, Z. Y., Qiao, H. (2014). GNCCP - Graduated NonConvexity and Concavity Procedure. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 36(6): 1258-1267.

Tang, T., Qiao, H.* (2014) Improving invariance in visual classification with biologically inspired mechanism. Neurocomputing, 133: 328-341.

Liu, C. K., Qiao, H.*, & Zhang, B. (2011). Stable Sensorless Localization of 3-D Objects. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part C: Applications and Reviews, 41(6): 923-941.

Qiao, H.* (2003). Two- and three-dimensional part orientation by sensor-less grasping and pushing actions: Use of the concept of 'attractive region in environment'. International Journal of Production Research, 41(14): 3159-3184.

成果与荣誉：

乔红研究员2004年通过中国科学院“百人计划”引进回国，2014年获国家自然科学二等奖（第一完成人），2012年获北京市科学技术一等奖（基础研究类，排名第一），2015年北京市科学技术二等奖（技术发明类，排名第一）；2009年获“新世纪百千万人才工程”国家级人选，2012年获“享受国务院特殊津贴专家”；2013年当选全球IEEE RAS（机器人与自动化学会）管理委员会委员（全球会员1万4千人，委员会成员18人），为中国籍大陆学者首次当选，并于2016年成功获得连任。

团队长期从事机器人的“手-眼-脑”研究，包括：工业机器人操作与控制（手）、机器人视觉（眼）、生物启发式与类脑智能机器人（脑）等。三个方面研究互补开展，层层递进，它们的融合提高了机器人操作精度和智能水平。团队成立以来，在国际期刊与学术会议发表论文200余篇，其中SCI期刊论文120余篇，包括IEEE T-PAMI，IJCV，IEEE T-CYB等60余篇ISI Journal Citation Report（JCR）Q1区论文。申请发明专利33项，授权发明专利21项。

乔红研究员受邀担任国际SCI期刊Assembly Automation主编，并担任多种著名国际SCI期刊编委，如IEEE Trans. Cybernetics，IEEE Trans. Automation Science and Engineering, IEEE/ASME Trans. Mechatronics和IEEE Trans. Cognitive and Developmental Systems等。另外，团队筹办了以“类脑智能机器人”为主题的《Science》增刊；2016年，乔红研究员受邀在机器人领域顶级会议ICRA上作题为“Brain Inspired Robotic Vision, Planning, Motion”的主题报告，受邀在夏季达沃斯论坛作题为“Brain Inspired Robotics”的报告。