个人简历

徐宝国，男，副教授，博士生导师，硕士生导师。1981年11月生，江苏南通人。2004年9月至2009年6月，在东南大学测试计量技术及仪器专业硕博连读，获工学博士学位；2009年11月至2011年11月，在东南大学控制科学与工程流动站从事博士后研究工作。2011年12月至今在东南大学仪器科学与工程学院机器人传感与控制实验室从事教学和科研工作。2015年4月被评为副教授，2015年10月被评为硕士生导师,2019年8月被评为博士生导师。
近几年在人机交互、脑机接口、康复机器人等领域主持国家自然科学基金2项、国家重点研发计划三级课题1项、中国博士后基金1项、江苏省博士后基金1项，省部级重点实验室项目1项，作为主要成员参与了多项国家863高技术、国家自然科学基金、中国航天员中心、航天飞行控制中心项目，并于2015年入选东南大学优秀青年教师教学科研资助计划,作为骨干的“遥操作机器人技术”团队入选2016 年江苏高校“青蓝工程”科技创新团队。所取得研究成果发表SCI论文二十多篇，获2018年江苏省科技进步一等奖、2017年国家技术发明二等奖、2016年教育部技术发明一等奖、2015年江苏省科技进步一等奖等。此外，作为主要完成人参与载人航天工程2016年三季度发射的天宫2号操作力测量设备型号任务，在轨发挥了重要作用。目前正在开展未来空间站的航天员多维操作力设备的研制。
职称 副教授
导师信息 博士生导师
教学工作
本科生大类学科基础课《信号与系统》
本科生专业主干课《测试信号分析与处理》
研究生学位课《智能测控系统设计》

获奖情况：
2018年 江苏省科技进步一等奖 2017年 国家技术发明二等奖
2017年 中国机械工业科学技术三等奖
2017年 江苏省公路学会科学技术奖三等奖
2017年 南京市科学技术进步一等奖
2016年 教育部技术发明一等奖
2016年 江苏省科技进步三等奖
2016年 东南大学中泰国立奖教金
2014年 江苏省科技进步一等奖
2013年 东南大学青年教师授课竞赛奖
主持科研项目：
[1]国家自然科学基金项目：“跨模态双向感知神经康复系统研究”，2017年-2020年，No.61673114。
[2]国家重点研发计划“云端融合的自然交互设备和工具”三级课题“基于大数据的自然交互意图理解和智能输入”，2016年-2020年，No.2016YFB1001303。
[3]东南大学优秀青年教师科学研究资助基金项目：“面向自闭症儿童的神经康复系统关键技术研究”，2016年-2018年，No.3222006204。
[4]中国航天员中心：“天宫2号空间实验室操作力测量设备”，2014年-2016年，子课题负责。（2016年三季度发射的天宫2号型号任务，主要完成人）。
[5]江苏省远程测控重点实验室开放基金， 2013年-2014年，No.YCCK201205。
[6]国家自然科学基金项目：“基于神经信息和力触觉感知的智能假肢关键问题研究”，2012年-2014年，No.61104206。
[7]中国博士后基金项目：“基于神经信息的力触觉智能假肢控制方法研究”，2010年-2011年，No.20100481090。
[8]江苏省博士后基金项目：“基于动作想象脑电和力触觉反馈的智能假肢控制方法研究”，2010年-2012年，No.1002014B。
参与的科研项目：
[1]国家自然科学基金重点支持项目：“高速作业机器人用多维力传感器关键技术研究”，2018年-2021，No.U1713210。
[2]国家自然科学基金重大研究计划项目：“面向生机电一体化灵巧操作假肢的共融机器人理论与关键技术研究”，2017年-2020年，No.91648206。
[3]国家重点研发计划：“云端融合的自然交互设备和工具”，2017年-2020年，No.2016YFB1001300。
[4]国家重点研发计划：“脑卒中康复机器人系统”，2017年-2020年，2017YFB1303202。
[5]国家杰出青年科学基金：“力触觉临场感遥操作机器人基础研究”，2013年-2017年，No.61325018。
[6]中国航天员中心：“失重飞机操作力检测装备及数据采集系统”，2013年-2014年，No. 973131402。（主要完成人）
[7]中国航天员中心：“多维力综合测试系统”，2012年-2013年，No.8922004238。（主要完成人）
[8]国家科技支撑计划：“小儿脑瘫的早期诊断和脑功能可塑性研究”，2008年-2011年 No.2008BAI50B05。
招生计划
硕士生：2-3人/年
（注：本人研究方向涉及多学科的知识，欢迎测控技术与仪器专业、生物医学工程专业、自动控制专业、计算机专业、电子信息专业或上述类似专业的学生报考。）

研究领域

脑机接口与神经工程
神经交互与智能机器人
生-机-电系统与融合
多模态人机交互与系统
机器人力触觉传感器""