1. 机器人智能运动控制理论与自主决策

智能化是机器人区别于传统机器的重要标志，其智能化体现在运动控制参数的智能调整、目标与运动路线的智能识别、动作方式的自主决策等。随着人们对机器人性能与智能化程度要求的提高，也由于人工智能技术、计算机技术、制造技术、传感器技术及其它相关技术的快速发展，使智能控制在机器人技术中的研究需要更为深入。机器人在动力学方面是一个强耦合、时变与非线性系统，在传感器信息方面是多信息的，在控制参数上是多变量的，在控制任务要求上是多类型的，这些特性正适合智能控制的发展与应用。主要包括以下研究内容。

（1）机器学习理论与实现：重点研究模式识别、统计学习、数据挖掘等理论在机器人控制中的实现方法和技术，深入开展计算机视觉、语音识别等人机交互理论研究；开展回归算法、神经网络、svm、聚类算法等机器学习方法在机器人中的应用研究；构建基于新一代的神经网络学习方法的机器人深度学习理论和应用技术平台，开展基于复杂传感网络和多种传感器信息采集的大数据挖掘理论、机器学习理论的机器人自适应控制方法与技术研究等。

（2）机器人运动控制参数的智能优化与自适应调整。机器人一般由驱动装置、执行机构、检测装置和控制系统等组成，其本体执行机构的臂部一般是一个多自由度的空间连杆机构，它由若干连杆通过转动副或移动副联接而成，这些运动副即为机器人的关节。以工业机器人为代表的串联型机器人，其运动控制方式多为运动控制器组合伺服电机、减速器的架构形式，这也是传统数控机床的运动控制形式，而与传统数控系统不同的是，机器人在运动过程中其负载惯量、机电耦合参数等随工作环境、任务目标、运动姿态等的变化而发生剧烈变化，这也使得只借鉴传统伺服跟随系统的串级PID控制方法难以适应这种状况，越来越难以满足机器人对高精度、高稳定性运动控制的需求。研究机器人自身运动姿态与负载变化情况的快速识别，自动、智能化地调节各关节运动控制参数，从而实现符合机器人运动特点的高精度、高可靠性运动控制实现方法。

（3）机器人运动路径规划与行为自主决策。机器人面对目标任务与外部环境的改变做出合理可行的动作判断，是机器人智能化水平的最直接体现。针对机器人智能化的发展趋势，研究静态、动态等未知环境的感知方法、环境建模与重构的理论以及多种目标信息识别与计算的理论与方法，全方位和局部信息相结合的自主导航与定位的理论和方法；完整约束和非完整约束条件下的机器人轨迹、任务和路径的静态、动态智能规划与决策的理论与方法以及基于行为特征的机器人系统智能建模理论与方法。在前期研究工作基础上，结合虚拟样机技术，针对于机器人设计与制造过程中的运动学、动力学分析，轨迹和路径规划，机器人与工作环境的相互作用等技术内容进行仿真研究与系统开发，研究新的轨迹控制策略，该控制策略应对初始条件误差、传感器噪声、模型误差等均具有较好的鲁棒性。结合多机器人协作性的研究发展方向，研究多机器人系统的群体体系结构，多机器人系统中机器人群体的智能学习以及群体行为的理论方法，以及多机器人系统合作及协调控制策略与机制。结合模糊控制、神经网络、遗传算法、PID控制等先进高效的智能控制理论和技术，在机器人的建模、对柔性臂的控制以及移动机器人路径规划等方面开展研究，探索适用于机器人的人工智能新理论和新技术。

（4）复杂机器人系统智能化设计理论与方法。机器人系统通常由多个关节串联或并联在一起形成的空间多自由度连杆机构，机器人运动控制的关键就是要控制机器人的各个连杆、各个关节彼此间的相对位置，以及各连杆、关节间的运行速度和输出力矩的大小。目前工业机器人的设计主要是几何学与运动学设计，深入到动力学设计的不多，而将运动学、动力学、控制、驱动、轨迹规划融为一体的光机电控联合设计与优化基本没有，更进一步将机电控联合优化所得的物理参数与后续的结构强度刚度优化相连接，以及前端的诸如模态等动态特性相连接的智能化设计技术更是缺乏，因此发挥我们陕西省的智能资源优势，集中力量进行攻关，必然能够在复杂机器人设计的研究中取得突破。研究基于虚拟样机技术的机器人机电控联合仿真与优化设计方法，研究机器人执行部的物理参数优化技术、动态特性及结构特性的联合开发方法，研究变参数、强耦合的机器人系统智能设计与优化理论，为适应于不同应用场合的多自由度机器人提供可行、高效的方法。

2．机器人核心功能部件失效机理与评价

机器人一般由驱动装置、执行机构、检测装置和控制系统和复杂机械等组成，其本体执行机构一般由若干连杆通过转动副或移动副联接而成，这些运动副即为机器人的关节。机器人功能部件的寿命特别是关节的寿命决定了机器人能否可靠地工作关键，也是目前国产机器人必须攻克的技术瓶颈，另外，精度是机器人最重要的性能指标之一，直接影响机器人的工作性能。研究表明，在参数因素中几何结构参数偏差引起的误差占机器人总误差的80%左右，而在结构参数误差中关节间隙误差难以定量控制，这些因素引起的机器人运动误差与精度问题是国内外机器人专家关注与亟待解决的问题。

（1）机器人减速器失效机理：机器人减速器失效机理是设计制造机器人减速器的基本依据，决定了机器人关节的可靠性稳定性和正常工作的寿命，。目前国内外有关RV减速器、谐波减速器等方面失效机理方面的研究较少，除减速器的几何参数、制造质量等因素外，还牵涉到这些减速器的材料特性、表面处理等摩擦学特性，因此本任务需着重研究如何提高关键零部件材料抗磨损、失效机理，同时研究实际工作条件下各种润滑方式对减速器失效机理的影响。

（2）工业机器人执行部运动精度的检测与评价。工业机器人执行部运动误差由伺服运动控制误差、制造安装等误差引起。特别是机器人机构各关节轴与轴孔之间存在的间隙，在关节力和力矩的作用下，轴在轴孔中会产生偏斜和位移，这种偏移导致与连杆固联的杆件坐标系相对于理想位置产生偏移。每个杆件坐标系位置的偏移，都将直接影响机器人末端执行器位姿的准确性，从而导致位姿精度的下降。另外，间隙会使构件和构件之间发生剧烈的冲击和碰撞，从而改变机构间的受力情况，导致机构构件磨损加剧，同时会产生刺耳的噪音，严重影响系统的运动精度和稳定性，进而使得机器人的动力性能下降。因此研究关节间隙机理对提高机器人精度及其稳定性具有十分重要的意义。在前期工作基础上，开发机器人综合动态特性在线测试系统，该测试系统可以实现对机器人运动过程中各轴位置、速度、电流等信号的在线实时测量，可以广泛应用于机器人末端误差溯源与分离、伺服优化、装配情况评估等领域；结合机器人机构及运动控制特性，研究机器人各种性能误差的传递模型、相互制约的规律及实时补偿技术，机器人系统工作空间多维误差场快速标定理论和方法以及误差综合补偿策略，机器人整机系统多评价参数的多尺度离线、在线的静、动态测量理论与方法。

（3）高精度机器人关节减速器性能检测与评价。机器人核心功能部件包括高精度机器人减速机、高性能交直流伺服电机与驱动器。目前，高精度机器人关节减速器产品主要依赖进口，目前75%的市场被Nabtesc和Harmnic Drive公司垄断。近年来国内部分厂商和院校开始致力高精度摆线针轮减速机的国产化和产业化研究，在谐波减速机方面，国内已有可替代产品，但是相应产品在输入转速，扭转强度，传动精度和效率方面与日本产品还存在不小的差距。RV减速机的减速齿轮应具有高耐磨性以及高刚性才能保证其高精度，因此，对生产RV减速机的基本部件的材料具有很高的要求，尤其是体现在对材料化学元素、含量、金相组织控制，以及超常规热处理工艺方面。非标特殊轴承是RV减速器的复杂精密机构之一，要求轴承具有特殊的结构。其间隙需根据减速器零部件加工尺寸动态调整。这就要求特殊部件具有特殊的加工技术。如，为了结构紧凑，薄壁角接触球轴承精度要求较高。根据精密传动要求，加预紧力后轴承的游隙为零。由于工业机器人使用的RV减速器的减速比较大，其具有微进给、无侧隙、刚性高、承载较大扭矩的特点，这就要求在实际的产品装配过程中，需要精密的装配技术，结合先进的现场检测技术，采用专用精密装配夹具，利用成组工艺装配技术，确保RV输出轴侧隙为零，同时具有额定的静刚度。在前期研究工作基础上，开发设计机器人用精密减速器性能测试的软、硬件系统，对减速器机械传动精度、刚度和回差、灵敏度和回零精度、过度过程、摩擦特性、环境适应性和寿命等性能指标进行测试评价。

（4）机器人运动控制系统与性能评价。工业机器人的运动学控制对系统的实时性具有很高的要求，目前主流的工业机器人都是采用专门定制的运动控制卡，加上实时操作系统，这样既保证了数据的实时传输又能保证运动控制的精确执行，大大提升了整个系统的稳定性，从而提升机器人的性能。另外的一些机器人产品是采用工业PC搭载高速总线的伺服控制系统，其控制PC采用的是实时操作系统，如vxworks或者windows+RTX实时扩展平台保证软件运行环境的实时性，通过运动规划和运动控制单元可以实现对总线式伺服驱动器的控制，从而达到对机器人的精确控制。采用实时操作系统来搭建机器人控制系统是一个很好的解决方案，然而，其代价也是昂贵的，由于实时操作系统的成本高，这很大程度上限制了国内工业机器人产业化发展。采用通用的操作系统消息处理机制的缺陷是不能满足工业机器人在运行过程中高稳定性和响应快速性的要求，控制系统的上下位机之间进行频繁地通信，实时性必然会跟不上运动控制的要求，从而大大地降低了工业机器人产业化的可能。此外，模块化、可重构的工业机器人新型机构设计、基于实时系统和高速通信总线的高性能开放式控制系统、在高速、负载工作环境下v的工业机器人优化设计、高精度工业机器人的运动规划和伺服控制、基于三维虚拟仿真和工业机器人生产线集成技术、复杂环境下机器人动力学控制和工业机器人故障远程诊断与修复技术等也是机器人关键功能部件中重点解决的核心问题。

3．多信息融合的机器人智能感知与人机交互

智能感知与人机交互是机器人与环境、机器人与人进行融合、交互的基础。机器人感知识别技术在高效计算与精确识别方面有着巨大的发展空间，未来智能感知与认知主要是在传感器技术发展的基础上，进行大量数据有效分类、归纳，并提取可靠有效信息，凝聚成反映人—机—环境交互关系的特征数据网，并结合人工智能的发展及高效能计算能力的实现，为机器人的智能化发展提供基础保障。主要包括以下研究内容。

（1）多传感信息融合的机器视觉与感知技术。环境适应性是智能机器人区别于传统机器的最大特点，而为机器人提供环境适应判别依据的则是机器视觉技术。仅采用摄像机成像一种信息的机器视觉技术受外部光照、背景变化等因素的影响，难以满足机器人对环境信息提取与目标识别的要求。研究应用超声波、红外线等测距避障与摄像机成像信息相融合的机器视觉与目标识别技术，发挥不同检测技术的原理性优势，相互融合与补充，从而实现高准确性与稳定性的视觉检测技术，为机器人自身姿态定位、目标拾取与环境探测提供基础条件。在前期工作基础上，开展新型多传感器信息融合算法的研究，进一步提高多传感器融合视觉系统的性能；结合机器人视觉系统的特点，深入研究视觉系统标定、目标分割、视觉测量与视觉控制等技术。在城市环境下移动机器人对环境的感知与识别方面，主要是为提高无人系统的自主能力提供技术支持。目前国外一些研究机构将机器视觉、超声、激光、雷达等多传感器进行了信息融合，以期得到无人系统在未知复杂环境下的位姿信息，并构建地图，达到自主路径规划与躲避障碍功能。智能感知与识别技术在高效计算与精确识别方面有着巨大的发展空间，未来智能认知与感知主要是在传感器技术发展的基础上，进行大量数据有效分类、归纳，并提取可靠有效信息，凝聚成反映人—机—环境交互关系的特征数据网，并结合高效能计算能力与人工智能发展的实现，为机器人的智能化发展提供基础保障。

（2）人-机器人交互理论研究与应用。在前期工作基础上，研究人与机器人间通过手语、图像、语音等新型多通道信息交互技术，以及新型的人机交互设备和交互过程中的安全机制。研究基于接触力感知的机器人与安全交互技术，人机安全物理交互本质上的体现就是人与机器人之间的物理耦合以及二者之间施加力的控制。人与机器人的运动必须协调且相互适应，因为二者之中任意一个意料之外的行为都会导致人受伤。机器人与人接触过程中产生的任何运动，机器人施加给人的任何力，都必须是温和而柔性的，不能超过人自身承受力的安全范围。为了保证这个原则，机器人的结构、传感器、执行器和控制框架都必须从与人交互的观点统一考虑。针对人机直接交互型机器人系统，机器人可对人提供助力、支撑等主动辅助功能。机器人系统在对人体提供稳定支撑的同时，自适应调整自身平衡，避免因机器人本身姿态变化对人体造成过载。同时，机器人也要在完成人所赋予的功能的同时，尽量降低附加在人身体上的外在负载，降低其对人的负面影响，提升辅助安全能力。

（3）基于多源生物信号的机电系统控制理论与应用。针对脑电信号多源性、微弱性和非平稳性的表现特征，对反映人体不同运动意图思维特征脑电信号相关特征参数进行研究，基于高空间分辨率的多导联脑电信号，研究人体运动脑电特征向量的提取；针对脑电信号特征空间的高维特性，研究脑电信号特征属性约简方法，确定人体运动意图的最优特征向量集，实现人体运动意图的预判。以EEG信号为研究对象，对反映人体典型肢体运动中运动动态信息特征的EEG信号相关特征参数进行研究，结合测量运动过程中下肢各关节的空间位置与运动信息，利用遗传规划、符号回归等智能算法，研究EEG信号中运动信息的非线性神经解码方法，并分析神经解码准确度，实现基于EEG信号的人体典型肢体。结合前期工作，研究基于生肌脑电多源信息的运动意图感知识别，探讨视觉刺激的神经传入机制，建立人体运动意图与脑电刺激信号的映射关系，研发光点生物运动的大脑运动意念诱发方法。研究镜像神经作用下光点生物运动实现视觉运动想象和稳态运动诱发电位的诱发机制，重点通过对稳态光点生物运动视觉刺激下大脑节律的抑制程度及区域的研究，建立光点运动形式与受激发运动区域的刺激响应关系，并研究提升光点运动刺激下视觉运动想象诱发强度的敏感参数，强化大脑神经可塑性作用，从而提升运动激发效果。

4．机器人仿生学研究与机构创新设计。自然界中生物经过亿万年长期进化，其结构与功能已达到近乎完美的程度，实现了机构与功能和局部与整体的协调和统一。对于机器人的研究，从仿生学角度出发，吸收借鉴生物系统的结构、性状、原理、行为以及相互作用，能够为机器人的功能实现提供必要的技术支撑。

（1）行走机理与动物视觉的仿生实现理论与方法 动物的自然行走具有很高的能量效率，极强的环境适应性和稳定性。重点研究多足高等动物以及人类双足自然行走等行走机理、行走机构、行走模式、运动学及动力学，建立高等动物的运动学、动力学及机构模型，突破制约实现机器人自然行走的认知瓶颈，形成新型行走仿生机构设计、行走规划和稳定控制理论及方法。人类和动物的眼睛可对外部世界做出快速、准确的反应，是大自然产生的近乎完美的视觉系统。围绕仿生成像的视觉处理机理，重点研究人眼视网膜视皮层结构及其空间分辨率可变视觉机制、基于工程法与模拟法的生物视觉方法论、视觉系统的非均匀映射及其分析方法等，形成较为完整的视觉仿生理论体系及研究方法，为形成基于仿生视觉机理的视觉系统研究提供基础理论和方法支撑。人和动物在长期的进化过程中形成了快速识别极其复杂的环境并行动自如的能力。重点研究自然界中生物的控制原理、演化机制和生物认知理论，如运动神经控制机理、人工神经网络、机器进化算法等，建立基于仿生机理的控制体系，构建基于知识的机器人自主行为控制体系结构及方法，以期机器人在尽量少的人为干预情况下以优化的方式在动态、非结构环境中完成赋予的使命。

（2）机器人运动机构创新设计 综合运用仿生学、机构学、信息传感技术、自主控制技术、人工智能技术等多门学科与前沿科学技术的交叉与融合，探索新的重构、演变、折叠、变形机理；开展适于灵巧作业的机构创新设计，高刚度、大摆角、轻量化、少自由度空间复杂机构创新设计，结构、材料、传动、控制一体化设计，基于共融与安全机制的结构设计。开展运动机构创新及刚柔耦合系统集成设计理论研究，开展刚-柔-软耦合机器人动力学分析、振动控制及其高效计算方法研究。探索刚-柔-软耦合动力学分析、非线性参数辨识和大规模、超大规模微分-代数方程组高效求解方法；开发集几何建模、数值求解、控制优化与可视化于一体的机器人多体系统数字化仿真软件；研究摩擦的碰撞接触模型和适合于柔性体大变形的变形场离散方法、设计理论与方法；研究基于控制器优化布局的主被动混合控制策略和其他基于动力学机制基础上的新控制方法和控制策略。

（3）机器人仿生驱动与实现：研究机器人关节、机构运动和功率的传递规律，开发机器人驱动新原理、新方法；探索高自由度机器人欠驱动情况下的控制原理和驱动技术；开发各种新材料包括仿生材料在机器人机构和关节驱动中的技术等。