薛光辉
智能控制与机器人工程系，教授
邮箱：xgh@cumtb.edu.cn 办公地址：机电楼418
教育背景
2006.09-2010.01，中国矿业大学（北京）攻读博士学位-机械电子工程专业
2000.09-2003.07，中国矿业大学（北京）学攻读硕士学位-机械设计及理论专业
1995.09-1999.07，中国矿业大学攻读学士学位-通信工程专业
工作履历
时段-职称/职务
2003.07-2005.06，中国矿业大学（北京），助教
2005.07-2011.06，中国矿业大学（北京），讲师
2011.07-2026.06，中国矿业大学（北京），副教授
2026.07至今，中国矿业大学（北京），教授
2026.08至今，喀什大学，科研处副处长（援疆）
访问学者经历/人才计划经历
2012.08-2013.08，美国宾夕法尼亚州立大学帕克校区
个人主页（Researchgate/百度学术等）：
https://www.researchgate.net/profile/Guanghui-Xue （Researchgate）或https://xueshu.baidu.com/scholarID/CN-B875CWUJ（百度学术）
人才培养情况：培养硕士研究生62人，其中已毕业52人，就业于煤炭、汽车制造、电力、航空、金融、交通运输、高等院校等行业或科研院所，或攻读博士学位，3人荣获北京市优秀毕业生，多人荣获校级优秀毕业生。
研究领域
学科：机械工程
研究方向：矿山机器人、矿山装备自动化与智能化、设备状态监测与健康诊断、人工智能与机器学习、无线传感器网络
研究概况
研究项目：
国家级项目：（包含国家自然基金、科技部重点研发计划、工信部科研专项、应急部攻关专项等）
1. 主持，深地国家科技重大专项子课题，盘区群多品类装备链智能协同控制技术与装备，2025-2029
2. 主持，新疆维吾尔自治区重点研发专项课题，露天矿自主运输平行仿真综合管控与应用示范，2025-2028
3. 核心研究人员，国家自然科学基金重点项目，深部薄矿脉战略矿产智能连续高效开采理论与关键技术，2027-2031
4. 核心研究人员，国家自然科学基金面上项目，自主机器人在线超分辨率致密环境建模理论及实验研究，2017-2020
5. 核心研究人员，国家973重大项目，无人采掘装备自主巡航原理与实现方法，2014-2019
6. 核心研究人员，国家863重大项目，智能化超重型岩巷掘进机研制，2012-2015
7. 核心研究人员，国家自然科学基金面上项目，基于电磁激励的红外热像无损检测关键问题研究，2011-2013
8. 核心研究人员，国家863重点项目，煤矿井下采掘装备遥控关键技术，2008-2011
9. 核心研究人员，教育部高校骨干教师资助计划项目，综采机械化设备故障诊断方法的研究，2002-2004
10. 核心研究人员，国家自然科学基金面上项目，金属材料超声探伤缺陷智能识别方法的研究，1999-2001
科研平台：
省部级：煤矿智能化与机器人创新应用应急管理部重点实验室 钻锚协作实验室PI
其他重要科研平台：中国矿业大学（北京）智慧矿山与机器人研究院、机器人化采矿装备研究所
产业转化项目：（企业科研经费资助）
[1] 胜利能源露天矿大型矿用卡车卸载装置研发，2026-2028
[2] 悬臂式掘进机智能化技术研发，2021-2022
[3] 华北科技学院掘进机及远科智能控制系统，2020-2021
[4] 重载作业机器人研发，2019-2021
[5] 基于超声波耐张线夹压接质量无损检测可行性研究, 2017-2018
[6] 基于无线技术的矿用风机在线状态监测和故障诊断方法研究，2016-2017
[7] 基于大容量数据存储技术的采煤机状态监测系统，2012-2013
[8] 煤矿井下关键设备故障诊断方法研究，2007-2010
[9] 皮带机驱动装置故障诊断方法研究，2009-2010
[10] 马脊梁洗煤厂振动筛及轴承故障诊断研究，2006-2008
研究成果（每项不超过10项）
代表性论文：
[1] 薛光辉,靳瑞霆.融合动态加权鲁棒主成分分析与快速稳定三角描述符的激光SLAM算法. 煤炭学报,1-15[2026-09-17].https://doi.org/10.13225/j.cnki.jccs.2025.0793.
[2] 薛光辉,闫朝阳,吴冕.PCSED-YOLO：复杂环境下跨尺度多目标穿戴检测算法研究[J].计算机工程与应用,2026,62(5):88-105.
[3] 薛光辉,刘文海,张梦良,等.螺旋推进机器人的研究现状与发展趋势[J].科学技术与工程，2026,26(21):8855-8869.
[4] Guanghui Xue, Sanxi Li, Peng Hou, Song Gao, Renjie Tan. Research on lightweight Yolo coal gangue detection algorithm based on resnet18 backbone feature network. Internet of Things, 2023, 22: 100762.
[5] Xue, Guanghui; Hou, Peng; Li, Sanxi; Qian, Xiaoling; Han, Sicong; Gao, Song. Coal Gangue Recognition during Coal Preparation Using an Adaptive Boosting Algorithm. MINERALS, 2023, 13(3): 329.
[6] Xue, Guanghui; Li, Ruixue; Liu, Shuang; Wei, Jinbo. Research on Underground Coal Mine Map Construction Method Based on LeGO-LOAM Improved Algorithm. ENERGIES, 2022, 15(17): 6256.
[7] Xue, Guanghui; Wei, Jinbo; Li, Ruixue; Cheng, Jian. LeGO-LOAM-SC: An Improved Simultaneous Localization and Mapping Method Fusing LeGO-LOAM and Scan Context for Underground Coalmine. SENSORS, 2022, 22(2): 520.
[8] Xue, Guanghui; Cheng, Jijie; Guan, Jian; Chai, Jingxuan; Zhang, Guofeng; Hao, Xuedi; Wu, Miao. The method for determining working resistance of advance support bracket in deep fully mechanized roadway based on Flac3D. ADVANCES IN MECHANICAL ENGINEERING, 2018, 10(6): 168781401878362.
[9] 薛光辉,张钲昊,张桂艺,等.煤矿井下点云特征提取和配准算法改进与激光SLAM研究[J].煤炭科学技术,2025,53(5):301-312.
[10] 薛光辉,管健,柴敬轩等.基于神经网络PID综掘巷道超前支架支撑力自适应控制[J].煤炭学报,2019,44(11):3596-3603.
专利：
[1] 薛光辉等，一种煤炭生产用原料运输装置，ZL 2020 1 0552271.3，2021.
[2] 薛光辉等，基于激光靶向跟踪的掘进机位姿测量系统, ZL 2020 1 0017392.8, 2021.
[3] 薛光辉等，基于激光标靶的掘进机位姿测量系统, ZL 2020 1 0017594.2, 2021.
[4] 薛光辉等，测量掘进机位姿的系统, ZL 2019 1 0144251.X, 2020.
[5] 薛光辉等，一种煤矿井下本安型振动加速度传感器, ZL 2011 1 0166294.1, 2013.
专著、教材：
[1] 机器人工程专业导论，机械工业出版社，2024.06.
[2] 智能制造，天津大学出版社，2024.07.
[3] 计算机网络技术与安全研究. 吉林科学技术出版社, 2021.05.
[4] 中国现代采煤机械. 煤炭工业出版社, 2012.02.
荣誉奖励
[1] 掘进机自动控制及远程遥控关键技术研究, 教育部科学技术进步奖二等奖, 2013.
[2] 掘进机远程控制技术及监测系统, 中国煤炭工业协会科学技术奖一等奖, 2012.
[3] 基于大容量数据存储技术的采煤机状态监测系统, 中国煤炭工业协会科学技术奖二等奖, 2014.
[4] 第八届中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛国家级金奖，2023.
[5] 第八届中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛优秀创新创业导师，2023.
[6] 2022、2023、2024、2025年度《煤炭科学技术》突出贡献审稿专家.
[7] 《信号分析及工程应用》课程，校级优秀课程，2017.
[8] 研究型大学本科毕业设计教学方法探索与创新，全国煤炭行业教育教学成果奖一等奖，2015.
[9] 校级优秀本科生全程导师奖，2025.
[10] 校级优秀教学质量奖二等奖，2014.
科研方向
围绕煤炭与非煤矿山行业重大需求和关键技术问题，开展智能开采理论与关键技术及装备，重载机器人环境智能感知+精准导控理论和大场景、多尺度、多目标智能感知+协同分布决策的研究，力争在高效绿色智能开采理论，关键装备位姿观测、环境感知、路径规划和运动控制的理论和方法，大场景、非结构化地图构建，多目标智能识别，分布式协同控制理论与关键技术，实用机器人等方面有重大突破。
