为了推进机器人与自动化等领域的学术交流，由中国自动化学会主办、湖南大学机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心等承办的主题为“机器人智能控制与自主学习”的CAA YeS论坛于2022年1月8日-9日于线上/线下混合形式圆满召开。中国工程院院士，中国自动化学会会士，常务理事，湖南大学机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心主任王耀南院士担任本次论坛主席，湖南大学电气与信息工程学院缪志强副教授担任本次论坛组织主席，湖南大学机器人学院张辉教授担任本次论坛共同组织主席。论坛邀请了25位来自国内外知名高校和企业的优秀科技工作者做主题报告，共同研讨机器人智能控制和自主学习理论和应用等方面所面临的机遇及挑战，线上总参会人数达500多人次。

 

  

 

论坛主席王耀南院士致开幕词，对本次论坛进行了隆重介绍，并预祝本次论坛活动圆满举办。组织主席缪志强副教授对参会嘉宾进行了介绍，并对各位与会的专家学者、老师和同学表示热烈欢迎，希望本次论坛能够促进在机器人智能控制与自主学习领域等方面的交流与进步。

 

 

 

1. 李智军  中国科学技术大学教授

第一位报告人为来自中国科学技术大学的李智军教授，报告题目为“面向人机合作混合智能的可穿戴机器人控制理论与方法”。报告中，针对老龄化、心脑血管或神经系统疾病和意外伤害造成的肢体损伤患者，李教授对可穿戴机器人的控制理论与方法展开了长期攻关，解决了如下四大科学问题：操作主体的运动意图认知、人机技能传递机理与变刚度控制、人在环中的人机强耦合控制优化以及面向控制安全的操作主体人机验证。

 

2. 徐昕 国防科技大学教授

第二位报告人为来自国防科技大学的徐昕教授，报告题目为“机器人自学习优化控制理论与技术的研究进展”。报告中，徐昕教授分析了机器人和无人系统由于动力学模型复杂性和不确定性带来的优化控制问题，介绍了机器人自学习优化控制技术的若干研究进展，包括结合近似策略迭代的自学习 PID 控制方法、多核在线学习控制方法、学习型预测控制方法等；特别是针对学习型预测控制，分别讨论了基于模型学习的预测控制和基于强化学习的预测控制研究进展。针对地面无人系统的优化控制问题，给出了有关自学习优化控制的仿真和实验结果，最后对未来的研究方向进行了分析和展望。

 

 

 

3. 刘连庆 沈阳自动化所机器人学国家重点实验室研究员

第三位报告人为来自沈阳自动化所机器人学国家重点实验室的刘连庆研究员，报告题目为“仿生肌肉驱动外骨骼设计与个性化实现方法”。报告中，刘连庆研究员以脑卒中外骨骼康复训练为背景，从生命科学出发，发展了一种基于肌肉解剖学的上肢外骨骼设计方法，模拟人体上肢肌肉驱动方式，并利用运动生物力学与肌肉骨骼分析的方法，将人体自身高维、复杂、冗余的肌肉运动系统进行等效简化，实现了外骨骼对人体运动系统的仿生降维全驱动。在此基础上，为了实现外骨骼个性化运动辅助的目的，建立了符号与网络耦合模型，基于已学习个体模型先验知识，通过模型迁移，加速新个体模型学习，实现个体维度与同一个体时间维度上的个性化辅助。

 

4. 黄剑 华中科技大学教授

第四位报告人为来自华中科技大学的黄剑教授，报告题目为“气动柔性驱动的康复辅助机器人及其智能控制”。报告中，黄剑教授介绍其团队设计了气动肌肉驱动的上下肢功能康复机器人，针对气动肌肉存在很强的非线性和时变特性，造成精确控制困难的问题，其团队结合非线性干扰观测器、回归神经网络、鲁棒滑模控制、预测控制等智能和鲁棒控制方法，实现了机器人外骨骼的高精度轨迹跟踪控制。此外，基于新型柔性驱动器件还设计了面向偏瘫患者的辅助机器人系统，可帮助他们实现双手协调操作。

5. 何玉庆 中国科学院沈阳自动化研究所研究员

第五位报告人为来自中国科学院沈阳自动化研究所的何玉庆研究员，报告题目为“面向高海拔科考的特种机器人及其自主性技术”。报告中，何玉庆研究员介绍近几年我国高原科考机器人的研制现状及其面临的关键科学与技术问题。报告重点介绍团队研制的空中/地面科考机器人系统，自主定位/导航、人机交互/协同等自主性和智能性技术，以及面向我国第二次青藏科考的典型应用案例。

 

 

6. 宋锐 山东大学教授

第六位报告人为来自山东大学的宋锐教授，报告题目为“机器人复杂任务作业技能研究”。报告中，宋锐教授主要围绕近年来国内外机器人复杂任务作业技术研究现状，从机器人操作技能学习出发，探讨规划面临的主要科学挑战和关键科学问题并结合部分研究成果，探讨有感当前和未来机器人复杂任务作业面临的挑战和发展愿景。

 

 

7. 吴新宇 中国科学院深圳先进技术研究院研究员

第七位报告人为来自中国科学院深圳先进技术研究院的吴新宇研究员，报告题目为“人机融合外骨骼机器人”。报告中，吴新宇研究员主要介绍了四个方面的内容：（1）基于脑机接口的穿戴者运动意图识别方法—提高人-机认知交互的信息传递效率；（2）复杂行走环境下的多模感知与步态模式规划模型；（3）下肢外骨骼机器人自主决策机制—提高机器人系统的自适应能力；（4）以人为本的人-外骨骼-环境融合决策机制。重点介绍了如何提高人机智能融合系统在复杂环境中的适应性，拓展外骨骼机器人的应用场景。

 

 

8. 兰旭光 西安交通大学教授

第八位报告人为来自西安交通大学的兰旭光教授，报告题目为“基于视觉推理与学习的机器人自主作业”。报告中，兰旭光教授介绍了机器人在智能方面的进展和面临的挑战，特别是人机协作中机器人对非结构场景的自主理解、学习和作业的难点。针对这些问题提出了一种基于视觉推理与学习的自主作业方法。在部分可观测场景下，将学习与规划（POMDP）进行交互迭代，使得机器人能够对动态非结构场景进行理解并完成特定物体的作业。报告同时还将介绍机器人自主学习等方面的进展，提出了基于经验回放的信赖域策略优化方法，提升了稀疏奖励下机器人自主学习的性能。

 

 

 

9. 曹政才 北京化工大学教授

第九位报告人为来自北京化工大学的曹政才教授，报告题目为“智能移动机器人感知-规划-控制”。报告中，曹政才教授在报告中指出，从扫地机器人到快递物流机器人，智能移动机器人已渗透到我们生活的方方面面。机器人的智能主要体现在自主定位与导航，目标识别与运动控制等方面，报告从移动机器人的智能行为出发，为大家讲解机器人的环境感知，路径规划与运动控制的关键技术。

 

10.  蒲华燕 上海大学教授

第十位报告人为来自上海大学的蒲华燕教授，报告题目为“医工结合中的智能机器人研究与应用”。报告中，蒲华燕教授团队将智能机器人技术与生物医学工程相结合，实现单细胞五个生物物理特性指标的并行检测，以及细胞内导航及亚细胞生物物理特性测量。

 

 

11. 董希旺 北京航空航天大学教授

第十一位报告人为来自北京航空航天大学的董希旺教授，报告题目为“集群系统协同控制理论及在飞行器集群中的应用”。报告中，董希旺教授主要针对集群系统协同控制中的分布式时变编队控制技术、编队跟踪控制技术及编队-合围控制技术进行分别介绍，并结合在无人机集群上的系列飞行试验对所提出技术的有效性进行演示验证，最后以所参加的空军“无人争锋”智能无人机集群系统挑战赛密集编队穿越竞速的比赛为例进行应用展示，并对未来的可能发展方向进行概述。

 

 

12.  杨辰光 华南理工大学教授

第十二位报告人为来自华南理工大学的杨辰光教授，报告题目为“机器人技能学习与仿人控制”。报告中，杨辰光教授着重从遥操作和人机协作两方面介绍人机共享控制的实际应用场景以及效果，从实时避障、神经网络优化、动态补偿以及肌电信号利用等多个方面对人-工业机器人以及人-移动机器人的新型共享控制技术进行探索与应用。

 

 

13. 王贺升 上海交通大学教授

第十三位报告人为来自上海交通大学的王贺升教授，报告题目为“机器人视觉伺服”。王贺升教授在报告中指出，随着机器人能力的提升，其应用范围已经从固定的结构化场景过渡到更广泛的非结构化环境。视觉传感已经成为机器人感知环境的重要手段，如何利用视觉控制机器人在非结构化环境下工作对机器人具有重要意义。报告针对非结构化下的视觉伺服问题，系统的介绍一系列相关解决方案。从点特征入手，推广的更广泛的通用图像特征，并给出完整的理论分析。分别针对视觉伺服的镇定和跟踪问题，并结合包括机械臂、移动机器人、无人机、软体机器人等机器人系统进行研究与应用。 

 

 

14.  汤奇荣 同济大学教授

第十四位报告人为来自同济大学的汤奇荣教授，报告题目为“多机器人协同搬运与装配关键技术研究”。报告中，汤奇荣教授主要围绕多机器人的协同搬运、装配、大规模异构机器人集群扩展障碍突破，以及在面向复杂使役环境时的协同操作与技巧学习，从运动学、动力学建模出发，到与目前机器训练类方法的对比，再到多（群）机器人基于局部动力学伺服的集群控制、非直接通信、和群平台创制和应用等。 

 

 

15. 贺威 北京科技大学教授

第十五位报告人为中国国自动化学会理事、北京科技大学的贺威教授，报告题目为“协作机器人智能控制”。报告中，贺威教授首先围绕协作机器人高精度跟踪控制问题，介绍多约束条件下不确定机器人智能控制算法；其次聚焦机器人与环境物理交互问题，分析复杂环境下协作机器人阻抗控制策略；进一步考虑多机器人协同作业和人机协作场景，提出几类协作机器人的协同控制方法，并介绍基于以上智能控制策略研发的智能分拣系统、人机协作系统等，最后对相关研究领域进行展望。

 

 

16.  胡国强 新加坡南洋理工大学教授

第十六位报告人为来自新加坡南洋理工大学的胡国强教授，报告题目为“Coordination and Control of Multi-Robot Systems”。报告中，胡国强教授首先简要回顾多机器人系统，然后介绍了多机器人协调的分布式算法和控制方法的一些最新研究成果和相关应用情况。

17. 吴元清 广东工业大学教授

第十七位报告人为来自广东工业大学的吴元清教授，报告题目为“自主无人系统群智控制”。吴元清教授在报告中表示，随着自主无人系统的应用环境与任务要求进一步多样化、复杂化与智能化，现有的自主无人系统建模与控制方法已经无法满足日趋复杂多变的任务需求。针对自主无人系统存在的科学问题，设计了自主无人系统的机械设计、加工制造、电路板设计、集成组装 4 个流程，并将算法应用于智能无人巡逻车及机械狗。其团队自主研制了智能无人巡逻车及机械狗的电控系统、通讯系统、定位系统，视觉处理系统、上位机系统和群智控制系统这 6 个主要系统，实现了智能无人巡逻车及机械狗的电机驱动与控制、信息采集与信息传输、室内外定位、视觉图像获取与处理、远程控制与数据分析，群智协同控制与平台搭建。

 

 

18.  王健 吉林大学教授/青岛慧拓智能机器有限公司联合创始人

第十八位报告人为来自吉林大学的王健教授，报告题目为“全栈式无人矿山运输解决方案”。报告中，王健教授介绍了“愚公”全栈式无人矿山运输解决方案，包括：调度系统、仿真系统、应急系统、车辆系统、协同系统、路侧系统。同时介绍目前国内主要的露天和井下应用案例。

 

 

19. 方浩 北京理工大学教授

第十九位报告人为来自北京理工大学的方浩教授，报告题目为“严格时序-空间-信息约束下的多机器人自主协同行为规划与控制”。报告中，方浩教授在回顾了现有多机器人协同技术的基础上，针对实际协同任务中的严格时序-空间-信息约束，从信号时序逻辑约束下的协同行为规划，空间-能量约束下的分布式协同优化控制，弱化信息条件下的动态自适应编队控制等方面分别介绍了多机器人自主协同行为规划与控制的最新研究进展，分析了自主协同的技术内涵，凝练出制约其技术突破的若干核心关键问题，并给出具有创新性的解决之道。最后对多机器人自主协同行为规划与控制的发展趋势做出预测，以期对相关研究起到借鉴和引导作用。

 

 

 

20.  刘屿 华南理工大学研究员

第二十位报告人为来自华南理工大学的刘屿研究员，报告题目为“精密制造装备中轴向驱动结构的智能控制”。报告中，刘屿研究员以 SMT 中轴向驱动结构的振动主动抑制为例，讨论其动力学建模、自适应振动主动控制以及视觉检测算法，通过对加工产品的实时检测，在线修正振动主动控制算法，提升控制性能，进而提升精密制造装备的加工精度。

 

 

 

21. 周博文 湖南睿图智能科技有限公司总经理

第二十一位报告人为湖南睿图智能科技有限公司的周博文总经理，报告题目为“精密显微成像技术及其在智慧医疗上的应用”。报告中，周博文总经理在报告中详细阐述智慧医疗新技术，通过显微成像技术，对细胞进行快速检测和识别，用于体外辅助诊断、病理诊断等。

 

 

22. 王宇 中国科学院自动化研究所副研究员

第二十二位报告人为来自中国科学院自动化研究所的王宇研究员，报告题目为“面向自主作业的水下仿生机器人”。报告中，王宇研究员详细阐述了水下机器人的广泛应用，以及其系统设计、控制等方面面临的许多亟待解决的难题，并提出相比于螺旋桨推进的潜器平台，综合水下仿动物推进模式的优点而设计的新型潜器平台将为解决 UVMS 系统的悬停、水动力干扰等难题提供新的研究思路、方案和路线。报告主要围绕水下目标的精准作业控制问题，具体介绍水下机器人的仿生设计、自主环境感知、运动控制和抓取作业控制等方面研究工作。

 

 

23. 王越 浙江大学副教授

第二十三位报告人为来自浙江大学的王越副教授，报告题目为“移动机器人自主导航的端到端学习”。报告中，王教授以导航中的核心环节——定位为对象，介绍课题组基于端到端学习的解决方案，包括地点识别、位姿估计、融合定位等模块。并重点介绍如何在这些模块中将传统方法和端到端方法相结合，从而有效提升学习模型的可解释性和泛化性。报告还展示了相关技术在实际系统中的测试和应用，验证和探索可行性。

 

 

24. 熊鹏文 南昌大学副教授

第二十四位报告人为来自南昌大学的熊鹏文副教授，报告题目为“机器人力触觉感知技术研究”。报告中，熊教授介绍了四个方面的主要研究：（1）机器人 FBG 力觉传感器与多模态触觉传感器研制—解决传统力触觉传感器感知局限性等问题。（2）基于跨模态学习的机器人多模态数据生成与检索方法研究—在机器人在缺乏视觉或触觉感知能力时，通过生成或检索操作赋予机器人缺失的感知能力。（3）基于多模态混合融合的机器人材料识别方法研究—提高机器人在多种异构混合测量模态下的材料感知能力（4）基于小样本耦合稀疏编码的机器人物体感知研究—提高机器人在缺乏充足样本数据环境下的物体感知能力。

 

 

25. 缪志强 湖南大学副教授

第二十五位报告人为来自湖南大学的缪志强副教授，报告题目为“受限条件下多自主机器人系统协同控制”。报告中，缪教授针对复杂环境下多移动机器人和无人机协同控制问题，主要介绍两类受限条件下的协同控制方法：视觉反馈控制和无速度反馈控制。最后，对多机器人协同控制系统的未来研究方向和发展趋势进行了展望。

 

 

本次论坛共25个主题报告，涵盖了机器人仿生设计、自主导航、智能控制、自主学习、自主作业和集群协同等领域前沿理论，以及在工业、物流和医疗等行业的应用，体现了理论创新与实际应用的紧密结合。栉风沐雨六十载，砥砺前行续华章，作为中国自动化学会成立六十周年主题活动之一，本次论坛促进了机器人智能控制与自主学习领域相关技术的交叉与融合，为从事机器人技术研究的青年才俊提供了前沿交流平台，促进了机器人与自动化等领域的学术交流与合作。