科学研究
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    学院以智能机器人科技发展趋势和国内战略需求为背景,开展智能机器人相关理论及关键技术研究,为国家培养高端复合型机器人人才。学院以控制科学与工程一级学科为依托,承担“机器人科学与工程”和“模式识别与智能系统”二级学科建设,两个二级学科均具有硕士学位和博士学位授予权,并设有博士后流动站。学院人才培养覆盖了从学士、硕士到博士三个阶段,建立了“本、硕、博”贯通的人才培养模式。

    学院的主要研究方向涉及机器人及人工智能两大领域,机器人与人工智能两个方向相互依托相互支撑,具有广阔的研究和应用前景。近年来,学院教师先后承担了一系列国家重点研发计划、国家863计划、国家自然科学基金、国际合作等重点项目。在智能机器人感知驱动与控制、人机协作与共融、网络及大数据环境机器人的研发与应用等领域进行了广泛深入的研究,取得了重要的理论与应用成果,逐步形成了鲜明的学科特色和优势。

    学院的主要研究方向及架构如下图所示:





    学院教师主要研究方向与成果有以下方面:

    一、仿生驱动与控制

    1.--软机器人理论与技术

    (1)变刚度驱动控制机理及实现方法研究

    以往对机器人的研究更多是针对刚性机器人进行的,对机器人刚度特性以及变刚度性能的研究还不够充分。随着机器人应用领域的不断扩大,特别是对人与机器人协作的需求不断增加,需要综合考虑机器人的刚--软等方面的复合性能。与传统的刚性机器人相比,当考虑机器人的柔性特性时,相关动力学方面的研究工作也将具有更大的难度和挑战。

    (2)基于对抗驱动的高精度机器人基础理论及共性技术研究

    借鉴人体骨骼肌肉系统的作用特点和机理开展机器人控制理论和方法研究对提高机器人的性能具有重要意义。机器人及人工智能相关理论技术的快速发展为开展上述研究奠定了重要的基础。对抗驱动的机器人由于可从原理上消除传动间隙的影响,可进一步提高机器人的动态性能及运动精度,是机器人领域的重要方向。新型驱动方式及新型仿生材料的应用也对开展上述相关研究创造了更多有利的条件。

    (3)仿生变刚度机器人人机协作控制方法研究

    人机协作是拓展机器人应用领域的重要方面。无论是对于工业机器人还是对于服务机器人,人机协作相关理论方法的研究都是十分重要的。就现阶段机器人的技术条件和应用情况来说,在相当长的时期内机器人的应用将是机器人与人的协作甚至是人与机器人的共融,而机器人仿生变刚度性能的提高将有利于人与机器人的协作控制。

    2.仿肌肉驱动与控制

    无论是对于工业机器人的作业性能还是服务机器人的人机协作性能,将人体骨骼肌肉系统的驱动控制机理应用于机器人的控制都是十分必要的。在这方面需要加以深入研究探索的课题还有很多。特别是新型仿生材料的快速发展为开展人工肌肉系统的相关研究提供了更多的可行性。

    3.力感知与柔顺控制

    机器人在完成各种作业任务时需要与环境进行接触,在完成人机交互任务时也同样需要机器人与人之间的接触力作用,力感知及柔顺控制正是上述研究的核心问题之一。与位姿轨迹的控制不同,由于力信号具有较高的响应频率,对机器人实施力控制往往具有更大的难度。在机器人学领域,对力控制的研究还很不充分,还有很多理论和应用技术方面的问题需要加以研究解决。

    二、自主控制与规划

    1.机器人智能控制

    (1)欠驱动机器人的智能控制

    欠驱动系统是指系统的独立控制变量个数小于系统自由度个数的一类非线性系统,在节约能量、降低造价、减轻重量、增强系统灵活度等方面都较完全驱动系统优越。典型的欠驱动机器人系统包括垂直起降飞行机器人、柔性机械手、倒立摆机器人等。欠驱动机器人系统希望以,需要充分利用好系统内部各个状态之间的耦合关系,涉及到机器人动力学建模、智能控制和轨迹规划等多个研究内容。

    (2)冗余控制

    具有冗余自由度的机器人由于可以利用其特有的自运动,可以克服一般机器人灵活性差、避障能力低、关节超限以及动力性能差等缺点。冗余自由度的引入还使机器人具有容错性,对于一些特殊环境应用具有潜在优势。由于自由度存在冗余,相应地在冗余自由度机器人的控制系统中需要考虑的因素必然增加,自然带来冗余自由度机器人的协调控制问题,涉及到机器人轨迹规划、避障、协作控制等多个方面。

    (3)仿生控制

    利用人工智能、控制理论和仿生学研究机器人的控制问题,提高机器人在复杂非结构环境下的自主运动能力。借鉴生物的控制机理和方法,研究基于人工智能及现代控制理论的仿生机器人自主控制问题,使机器人控制系统对环境不确定性、未建模动态及机器人自身变化具有鲁棒性和适应性。

    2.移动机器人运动规划

    (1)任务规划

    机器人任务规划主要是规划机器人的行为或者任务,属于机器人的高层规划。利用搜索启发等技术通过逻辑演算及相应的规则表示出期望目标及求解结果。

    (2)路径规划

    机器人路径规划是根据任务或者行为规划出合理的路径,主要是面向移动机器人的导航。按照一定的距离、时间、能量等性能指标要求搜索出从起始状态到达目标状态的最优路径。涉及到环境信息的获取、环境中不确定因素的处理以及路径跟踪中的误差等问题。

    (3)轨迹规划

    机器人轨迹规划是针对各类机器人的运动及完成作业任务的需求,考虑机器人的运动学和动力学特性规划出最优轨迹并进而实施轨迹运动控制。轨迹规划是机器人基础运动系统的重要环节,运动学层面的轨迹规划方法已经比较成熟,但考虑并结合动力学性能的轨迹规划和运动控制还面临较多的问题,近年来对动力学运动规划及控制的研究进展很快,考虑机器人动力学性能的各种机器人控制成果正在不断涌现。

    3.多自由度机械臂轨迹规划

    物体的抓取和传递是智能机器人的关键功能之一。对于多自由度机械手(臂)抓取的研究可以分为机械臂的运动学分析和轨迹规划两个领域。机械臂的轨迹规划是在给定初始位姿和目标位姿的条件下,通过计算其逆运动学解,设计合理的规划算法,计算机械臂的位置、速度及加速度,获得一条由初始点到目标点的无碰撞且平滑的运动轨迹,实现机械臂的平稳、高效动作。

    三、智能环境感知

    1.智能空间感知

    由于机器人自身感知的局限性,仅依靠其自身难以实现对周边环境的全面认知。借助家庭服务器、传感器节点、智能终端、云平台等基础设施,构建具有普适能力的智能空间,有助于实现家庭服务机器人对环境及其中目标的随时、随地感知,满足各种任务的需要。具体研究内容包括:无线多媒体传感器网络、三维空间覆盖、三维定位与运动目标跟踪、机器人与传感器网络的协同等。

    2.三维重建/SLAM

    SLAM(同时定位与构图)在机器人、虚拟现实和增强现实等领域均有着广泛的应用,也是实现真正全自主移动机器人的关键技术。利用激光、视觉、惯性导航器件等传感器获取的场景信息,真实地再现场景的三维物理结构并进行数字化处理,对于提高机器人的智能化、自主适应性具有重要的意义。具体研究内容包括基于视觉或激光的三维重建/SFM(Structure From Motion)、多传感器融合的多模态重建、语义地图、移动机器人实时定位与导航等。

    3.计算机视觉

    计算机视觉是以单目、双目或多摄像机为感知手段,利用计算机模拟人脑的思维,实现特定场景或目标图像的智能分析与理解。在现实生活中,计算机视觉具有广泛的应用价值,并借助于深度学习的崛起而快速发展。具体研究内容包括医学影像处理(心脏、脑部、血管等的识别分析与辅助诊断)、多摄像机场景监测、运动目标(行人或车辆)识别与跟踪、机器人视觉场景的语义分割等。

    四、人机交互

    1.人的行为意图理解

    面向机器人与人多模态融合自然交互,研究自然语言、手势、体势、面部微表情、生物电信号等多模态融合的人机自然交互理论和方法,研究机器人与人的交互关系模型、对基本社交准则的学习、交互意图的识别方法,实现多模态的机器人与人自然交互。

    2.-机自然协作

    针对人—机协作型新一代机器人所处环境和完成任务的复杂性、多变性、不确定性,研究人在回路移动、作业机器人的人机协作环境认知、行为优化决策、自主学习、任务级指令交互等混合智能技术。

    3.-机互适应自主学习

    针对动态非结构化环境认知与行为优化决策,利用机器学习、人工智能与脑科学的研究成果,研究基于模仿学习、自主学习的机器人知识、技能获取与增长机制及实现方法;面向自主作业和自主移动,研究机器人智能发育的软硬件实现方法。

    五、机器学习与决策

    1.大数据分析

    面对海量互联网数据或大规模专业数据,引入大数据思想,采用机器学习算法对大数据进行处理和解析,通过数据进行学习和知识挖掘,形成更强的洞察发现力和流程优化能力,有效地处理在真实世界中遇到的问题。具体研究内容包括:数据解析、数据挖掘、并行处理、数据可视化、知识图谱等。

    2.机器学习

    面向机器人、无人驾驶、计算机视觉等领域的实际需求,模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。具体研究内容包括:机器人学习、深度学习、强化学习、生物特征识别等。

    3.智能决策

    引入人工智能技术,以信息技术为手段,针对半结构化和非结构化的决策问题,通过大数据分析、专家系统、知识库等方式充分地应用人类的知识,以知识推理的形式实现定性分析、以模型计算为核心解决定量分析的问题,提高机器人及智能系统在面临动态复杂环境及事件时的决策能力。

    六、群体机器人系统

    1.多机器人协作与控制

    现实中的系统往往异常复杂、庞大且呈现出分布式特性,单机器人个体所拥有的计算资源和功能难以满足复杂任务的需求,必须通过多个机器人相互协调与合作才能完成。具体研究内容包括:异构机器人的协同感知与调度、分布式自治与协作、多机器人协作与控制策略、多机器人编队、多智能体资源调度与冲突调解等。

    2.网络操作与控制

    网络遥操作机器人系统通过计算机网络通讯对远端机器人进行远程控制,实现了人类作业空间的拓展,采用人工智能与遥操作相结合的方法达到人智融合,具有广阔的应用前景。具体研究内容包括:不确定时延条件下的模糊预测控制、遥操作系统建模及无源控制、遥操作机器人增强现实系统、高临场感控制技术等。

    3.云机器人

    云机器人将云计算与机器人相结合,其特征是知识共享、自主学习、云端运算,被誉为机器人领域的下一代跨越式发展,在一定程度上预示着机器人领域的未来发展方向。具体研究内容包括:云机器人系统架构设计、基于云计算的功能重用及知识共享、基于并行计算与弹性资源的人工智能引擎、面向海量数据源的进化学习和逻辑推理等。

    七、机器人应用与关键技术研究

    1.外骨骼及医疗辅助机器人

    (1)柔顺外骨骼机器人

    外骨骼可用于增强人体的运动能力,广泛应用在健康人/老人/残疾人的力量增强、运动康复和运动辅助等方面。在军事应用、医疗康复、工业应用(制造业,矿业,建筑业等领域,可广泛面向工程施工、紧急救助、生产制造、搬运运输、危险作业)等领域具有广阔的应用前景。在多项国家、省部级项目的资助下,围绕着仿生机构、智能驱动控制和人机交互等关键问题进行了攻关,具体包括外骨骼机器人的人机相容性设计、关节变刚度驱动、人体运动感知、人机耦合协同控制以及系统轻量化等关键技术,研制了减重行走康复外骨骼、负载机动型外骨骼、以及作业增强型外骨骼机器人。

    (2)面向颅底微创手术的医疗辅助机器人

    颅底及面侧深区手术因为涉及颅脑、重要血管神经等“致命”解剖结构,手术时存在较大难度和风险,需要医生具有较高的专业技能和丰富的临床经验,导致其难以广泛开展。颅底微创手术医疗辅助机器人为解决这一难题提供了可行的技术手段。在多项国家、省部级项目的资助下,重点围绕整机研制、核心部件开发、关键技术突破、临床示范应用等方面展开技术攻关,具体包括:一体化柔顺关节与高精度灵巧型机械臂的设计与优化;基于多源力感知融合的机械臂柔顺控制;基于多模医学影像三维重建手术路径自动规划;基于解剖结构特征点与光学跟踪的机器人导航与定位;穿刺诊疗机器人手术流程与规范、进针策略与安全控制机制等。

    2.仿肌肉并联对抗驱动机器人

    (1)基于并联驱动的高精度工业机器人

    工业机器人在其刚度和精度方面存在的不足限制了机器人应用领域的扩展,现有的工业机器人在机械制造领域应用时主要是完成辅助性的工作,还不能直接应用于机械零件的加工制造。基于人体骨骼肌肉系统的并联对抗作用机制可望消除传动间隙提高机器人的精度。当机器人的运动间隙被消除时,机器人的刚度建模将具有可行性和实际意义,可在轻量加工作业的条件下实现机器人的高精度运动及高精度作业。

    (2)仿生拟人形机器人

    工业机器人虽然与机床等设备相比存在刚度不足的问题,但从人机协作角度来衡量时工业机器人又过于僵硬。从仿生拟人的角度出发,参考人体运动系统的驱动和控制机理研究仿生拟人形机器人有利于提高人机协作的水平,可在更高层次上满足人机共融的需求。

    3.面向智能制造的协作共融机器人

    结合工业生产、3C行业智能装配生产线人-机协作的实际需求,研究协同共融机器人的关键技术和应用系统:

    (1)在机器人的本体智能方面,以多自由度机械手为对象,研究刚-柔耦合驱动与控制,引入深度学习实现具有较强环境适应性的物体3D位姿估计与实时抓取,结合深度强化学习实现机器人的视觉跟随,并依托云计算研究知识共享与智力发育。

    (2)在环境适应性方面,针对存在动态扰动的协作环境,构建智能空间实现机器人视距外的环境感知,依托动态SLAM构图实现层次化环境建模,研究构建稀疏、稠密语义地图以支撑机器人的任务级、操作级环境认知,借助激光、视觉等多传感器融合的方式实现鲁棒定位与运动规划。

    (3)在人-机协作方面,探索实现人-机器人的自然协作,并结合经验数据增强人-机之间的适应性。采用数据手套结合肌电手环采集人自然装配过程中的动作序列并提取运动学、动力学的时频特征,在此基础上运用机器人装配过程学习的理论和技术。基于云平台,进一步实现机器人自学习与自主优化。

    4.架空环境攀爬移动机器人

    (1)电力输电线路巡检机器人

    在国家863及中央高校基本科研业务费等项目支持下,项目组经过十余年研究开发,研究设计了多种双臂式及多节式巡检机器人系统。机器人可沿线路行走并跨越线路杆塔,该类机器人与无人机相比具有稳定性好安全性高成本低等优点,可替代人工完成巡检作业任务。

    (2)建筑外墙清扫机器人

    建筑物外墙壁面的清洗一般由人来完成,作业条件恶劣危险性高,机器人在该领域应用具有良好的前景,但目前的机器人还不能很好地满足实际需求,机器人的适应能力还有待提高。项目组采用四足攀爬移动机构设计的清扫机器人的本体系统可有效提高机器人的运动能力和稳定性,具有较好的研发应用前景。

      

    近年来,学院教师先后承担了一系列国家863计划、国家自然科学基金、国际合作重点项目、国家科技攻关项目、省部基金及重要横向课题,在智能机器人、数字图像处理、传感器网络、虚拟现实与智能化产品研发等领域进行了广泛深入的研究,取得了重要的理论与应用成果,形成了鲜明的学科特色与优势。获得多项省部和市级科技成果奖项,获得多项国家发明专;在国内外重要学术刊物和会议上发表多篇学术论文。获得多项国家级、省部级和校级教学成果奖;编写出版有影响的学术著作与教材10余部;拥有辽宁省教学名师和省级教学团队,指导学生荣获各类创新竞赛奖60余项,培养了一批实践动手能力强、创新思维活跃的优秀人才。