2005/09 – 2009/05, 永利集团, 工业工程系, 博士

1987/09 – 1990/07, 郑州工学院（现郑州大学）, 机械工程系, 硕士

1983/09 – 1987/067, 华中工学院（现华中科技大学）,电力工程系, 本科

2016-07 – 2016-10，汉堡大学（德国）计算机系多模态系统技术研究所，访问教授

2002-06 – 至今，永利集团，高级工程师、副教授、教授、研究所所长、研究院经理

1994-04 – 2002-06，广东三水健力宝福特容器有限公司，工程师、高级工程师/工程技术部部长

1990-07 – 1994-04，华东交通大学机械工程系，助教

2005/09 – 2009/05, 永利集团, 工业工程系, 博士

1987/09 – 1990/07, 郑州工学院（现郑州大学）, 机械工程系, 硕士

1983/09 – 1987/067, 华中工学院（现华中科技大学）,电力工程系, 本科

1.智能神经康复机器人

2.智能护理机器人

3.穿戴式人体仿生系统及智能控制

4.人机无障碍智能交互技术

5.生物力学与骨科器械

【主持】近年来代表性项目：

[1] 国家自然科学基金面上项目: 新型髋膝一体化智能仿生假肢关节驱动机理与协同控制研究（62473263）.

[2] 国家重点研发计划项目: 失能老人智能照护机器人系统关键技术及产品研发（2022YFC3601400）.

[3] 国家重点研发计划项目子课题: 排控便能力智能评估与个性化处方研究（2022YFB4703301）.

[4] 上海市科委平台项目:上海康复器械工程技术研究中心.

[5] 国家自然科学基金面上项目:主被动混驱仿生膝关节假肢人机耦合动力学与协调控制研究（62073224）.

[6] 上海市科委专项项目: 上肢康复机器人通用安全技术要求（20DZ2201700）.

[7] 国家自然科学基金面上项目: 步态跟随式仿生智能假腿的动力学与控制方法研究（61473193）.

[8] 上海市科委项目: 脑卒中患者用智能交互式上肢康复机器人关键技术研究（12441903400）.

【授权专利】获国内外授权发明专利160余项，代表性专利包括：

[1] 一种康复机器人智能主被动混合训练控制方法，发明授权，中国，ZL202210863730.9

[2] 一种基于点云技术的助餐机器人智能取食系统，发明授权，中国，ZL202410082012.7

[3] 上肢康复机器人控制系统，发明授权，中国，ZL201810915150.3

[4] 识别人体肢体运动意图的传感器，发明授权，中国，ZL201810744009.1

[5] 一种具有实时调速功能的肌电假手控制方法，发明授权，中国，ZL201010196646.3

【学术专著及教材】

[1] 喻洪流,孟巧玲. 康复机器人概论[M]. 东南大学出版社, 2024, ISBN 978-7-576-61191-5.

[2] 喻洪流,孟巧玲等. 上肢康复机器人设计[M]. 东南大学出版社, 2023, ISBN 978-7-576-60718-5.

[3] 王珏,喻洪流 主编. 康复工程导论[M]. 西安交通大学出版社, 2023, ISBN 978-7-569-33048-9.

[4] 喻洪流 主编. 康复工程学概论[M]. 东南大学出版社, 2022, ISBN 978-7-576-60331-6.

[5] 喻洪流 主编. 假肢学[M]. 人民卫生出版社, 2020, ISBN 978-7-117-29860-5.

[6] 喻洪流 主编. 康复器械临床应用指南[M]. 人民卫生出版社, 2020, ISBN 978-7-117-30736-9.

[7] 喻洪流,石萍. 康复器械技术及路线图规划[M]. 东南大学出版社, 2014, ISBN 978-7-564-15046-4.

[8] 喻洪流. 假肢矫形器原理及应用[M]. 东南大学出版社, 2011, ISBN 978-7-564-12648-3.

【部分代表性论文】

[1] Design and Swing Control of a Power-Assisted Hip Disarticulation Prosthesis. IEEE-ASME Transactions On Mechatronics,2025, 10.1109/TMECH.2025.3586300. 

[2] A Gait Simulation and Evaluation System for Hip Disarticulation Prostheses. IEEE Transactions on Automation Science and Engineering,2021,18(2),448-457.

[3] Across Sessions and Subjects Domain Adaptation for Building Robust Myoelectric Interface. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering,2024,32:2005-2015.

[4] Robot-Assisted Training to Improve Proprioception of Wrist. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering : a Publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society,2024, 32: 570-576.

[5] A Wearable Computer Vision System With Gimbal Enables Position-, Speed-, and Phase- Independent Terrain Classification for Lower Limb Prostheses. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering,2023,31:4539-4548.

[6] Enhancing and Optimizing User-Machine Closed-Loop Co-Adaptation in Dynamic Myoelectric Interface. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering,2025,33,1673-1684.

[7] Enhancing Locomotion-Mode Recognition and Transition Prediction with (Bio)Mechanical Sensor Fusion for Intelligent Prosthetic Knees. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 2025, 10.1109/JBHI.2025.3583319.

[8] Evolutionary Strategy-Optimized Graph Temporal Fusion Network of Human Motion Recognition in Prosthetic Systems. Applied Soft Computing, 2025（Accepted）.

[9] A Center of Mass Estimation and Control Strategy for Body-Weight-Support Treadmill Training. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering,2021,29:2388-2398.

[10] Enhancing and Shaping Closed-Loop Co-Adaptive Myoelectric Interfaces With Scenario-Guided Adaptive Incremental Learning[J]. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics,2025:1-12. DOI:10.1109/JBHI.2025.3567713.