智能機器人團隊是一支由多位智能機器人領域?qū)＜摇⑶嗄杲處熞约?/span>40余名研究生組成的團隊，核心成員3人具有留學經(jīng)歷，擁有豐富的智能機器人基礎研究經(jīng)驗和技術實力。團隊成員秉承著“面向需求、協(xié)作創(chuàng)新”的理念，圍繞機器人的智能化問題，與美國德克薩斯州立大學、香港大學、沈陽自動化研究和浙江大學等知名院所開展合作，致力于智能工業(yè)機器人、機器人系統(tǒng)標定技術、未知目標自主感知技術、機器人多約束運動軌跡規(guī)劃技術、多目標工藝建模等方向的高素質(zhì)人才培養(yǎng)、基礎理論研究、關鍵技術創(chuàng)新和成果轉(zhuǎn)化。
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（1）場景感知與數(shù)據(jù)理解
針對不確定未知場景，開展3D點云視點自主規(guī)劃、 多源異構數(shù)據(jù)融合、3D點云特征提取、3D點云配準、3D點云重構。
（2）認知計算與自主決策
基于數(shù)據(jù)的快速認知方法，利用先驗知識來增強認知的可靠性，常識與因果支持的知識驅(qū)動認知，數(shù)據(jù)與知識關系模型，機器人運動軌跡多約束自主規(guī)劃。
（3）機器人建模與運動控制
機器人正向運動模型辨識，機器人標定，機器人技巧學習與進化，多軸冗余機器人逆向運動學，機器人系統(tǒng)多目標運動規(guī)劃，機器人防碰撞預測。
（4）機器人構型設計與仿真
機器人自由可達空間計算；機器人通過能力設計與仿真；機器人多模態(tài)構型設計與仿真；機器人步態(tài)設計與仿真；機器人多地形足端設計與仿真。
（1）科研項目
[1] 國家自然科學基金委員會, 聯(lián)合基金項目, U1937201, 固體發(fā)動機碳纖維復合材料殼體封頭激光原位成型控制與優(yōu)化, 2020-01-01 至 2023-12-31, 225萬元, 結(jié)題；
[2] 國家工信部基礎科研重點計劃, JCKY2019411B001, 智能機器人集成技術, 2020-01 至2022-12, 960萬元, 結(jié)題；
[3] 國家科技部“科技助力經(jīng)濟2020”重點研發(fā)專項, 1002AASQ2020YFF0423910, 面向自動噴涂的工藝參數(shù)無人優(yōu)化技術研究, 2020-07 至 2022-06, 150萬元, 結(jié)題；
[4] 國家級支撐基金項目，點云數(shù)據(jù)處理技術研究，10萬元，2019-2020年，結(jié)題；
[5] 國家級創(chuàng)新基金項目，復合控制技術研究， 40萬元，2018-2020年，結(jié)題；
[6] 吉林省科技廳計劃基金, 科技發(fā)展計劃, 20210201041GX, 用于機器人絕對定位精度標定的激光束同時對準雙PSD的控制理論研究, 2021-06 至 2024-07, 80萬元, 在研；
[7] 吉林省科技廳國際合作計劃基金, H20160414030G, 用于機器人絕對定位精度標定的激光束同時對準雙PSD的控制理論研究, 2017-01 至 2020-12, 17萬元, 結(jié)題；
[8] 吉林省發(fā)改委計劃基金， 醫(yī)用智能轉(zhuǎn)運床，2020.12-2021.12， 25萬，結(jié)題
[9] 吉林省科技廳計劃基金，復雜零件逆向造型非直角測量系坐標同態(tài)解耦理論研究（20140101077JC），2014.01-2016.12、8萬、已結(jié)題；
[10] 天津博諾智創(chuàng)機器人技術有限公司, 企事業(yè)委托橫向項目, KYC-MX-XM-2022-058, 工業(yè)機器人定位精度標定儀研發(fā), 2022-12 至 2023-12, 15萬元, 結(jié)題；
[11] 吉林省教育廳, 科學技術研究規(guī)劃項目, JJKH20220777KJ, 面向教育大數(shù)據(jù)的多視圖挖掘技術研究,2022-01 至 2023-12, 2.5萬元, 結(jié)題；
[12] 中國工程物理研究院應用電子學研究所, 企事業(yè)委托橫向, 20220782xyx, “認知激光”概念研究,2022-11 至 2023-08, 8.7萬元, 結(jié)題；
[13] 中國電子科技集團第53研究所, 企事業(yè)委托橫向項目, KYC-MX-XM-2021-103, 大角度偏轉(zhuǎn)成像技術研制, 2021-12 至 2022-02, 30萬元, 結(jié)題；
[14] 吉林省科技廳, 高新, KYC-JC-XM-2019-086, 真實感VR立體影視畫面繪制關鍵技術及應用研究, 2019-01 至 2021-12, 50萬元, 結(jié)題；
[15] 吉林省科學技術協(xié)會, 省部級科研項目, KYC-MX-XM-2021-016, 吉林省高校科技成果轉(zhuǎn)化現(xiàn)狀調(diào)研與對策研究, 2021-04 至 2021-11, 1萬元, 結(jié)題。
（2）學術論文
[1] RGB-D Image Multi-Target Detection Method Based on 3D DSF R-CNN [J] . Hu Qi, Zhai Lang International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence . 2019,8：1954026.1-1954026.15
[2] Ren, Huanhuan; Zhang, Lizhong; Su, Chengzhi ; Design and Research of a Walking Robot withTwo Parallel Mechanisms, ROBOTICA, 2021, 39(9): 1634-1641
[3] Huanhuan Ren; Lizhong Zhang; Chengzhi Su ; Tracking control of an uncertain heavy loadrobot based on super twisting sliding mode control and fuzzy compensator, Asian Journal of Control, 2021, 24(1): 1-10
[4] Ren Huanhuan; Lizhong Zhang; Chengzhi Su; Sun Jian; Daoxue Liu ; Research on fuzzycontrol of permanent magnet synchronous motor for a mobile robot, Journal of Physics: Conference Series, 2021, 1754(1): 1-8
[5] Ren, Huanhuan; Zhang, Lizhong; Su, Chengzhi ; Dynamic analysis and decoupled control of a heavy-duty walking robot with flexible feet based on super twisting algorithm, MEASUREMENT &CONTROL, 2021, 54(1-2): 55-64
[6] Shiqi Ding; Chengzhi Su; Hao Qin; Zhen Xu; Enguo Wang ; Ordered Boundary Extraction Algorithm of 3D Point Cloud for Guiding Robot Spraying, 2022 12th International Conference on CYBER Technology in Automation, Control, and Intelligent Systems (CYBER), , 2022-7-27至2022-7-31
[7] ]曲福恒,宋劍飛,楊勇等. 基于min-max準則與區(qū)域劃分的I-k-means-+聚類算法 [J]. 吉林大學學報(理學版), 2023, 61 (05): 1131-1138. DOI:10.13413/j.cnki.jdxblxb.2022482.
[8] 曲福恒,李婉婷,楊勇等. 基于圖像增強和注意力機制的作物雜草識別 [J]. 計算機工程與設計, 2023, 44 (03): 815-821. DOI:10.16208/j.issn1000-7024.2023.03.024.
[9] 曲福恒,潘曰濤,楊勇等. 基于加權空間劃分的高效全局k-means聚類算法 [J/OL]. 吉林大學學報(工學版), 1-8[2024-02-15]. https://doi.org/10.13229/j.cnki.jdxbgxb20221338.
[10] 曲福恒,丁天雨,陸洋等. 基于鄰域相似性的圖像碼字快速搜索算法 [J]. 吉林大學學報(工學版), 2022, 52 (08): 1865-1871. DOI:10.13229/j.cnki.jdxbgxb20210216.
[11] 曲福恒,錢超越,楊勇等. 基于多球分裂的增量式k-means聚類算法 [J]. 吉林大學學報(工學版), 2022, 52 (06): 1434-1441. DOI:10.13229/j.cnki.jdxbgxb20210098. Wang Enguo; Cai Mengxiang; Su Chengzhi; Zhang Xiaochen ; Research on Point Cloud Fine Registration Method Combined with Colored Grid Projection, 2022 12th International Conference on CYBER Technology in Automation, Control, and Intelligent Systems (CYBER), Changbai Mountain,China, 2022-7-27至2022-7-31
[12] Wang Enguo; Cai Mengxiang; Su Chcngzhi; Zhang Xiaochen ; Research on Point Cloud Noise Reduction Method based on Multi-Frame Fusion, 2022 12th International Conference on CYBER Technology in Automation, Control, and Intelligent Systems (CYBER), Changbai Mountain, China,2022-7-27至2022-7-31
[13] 劉桂岐，錢志鴻，李華亮，孫佳妮，馮一諾，王雪 ; 基于有效 AP 選擇和多分類 LDA 的室內(nèi)定位算法, 通信學報, 2021
[14] Guiqi Liu, Zhihong Qian and Xue Wang ; An Indoor WLAN Location Algorithm Based on Fingerprint Database Processing, International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence, 2020
[15] Guiqi Liu, Zhihong Qian, Xue Wang; An Improved DV-Hop Localization Algorithm Based on Hop Distances Correction, China Communications, 2018, 16(6): 200-214
（3） 科研產(chǎn)品
1）智適應噴涂機器人：針對汽車維修和飛機等領域的多樣復雜、變批量的共性噴涂需求。手工噴涂難以克服質(zhì)量一致性差、效率低、職業(yè)病高等技術缺點；示教再現(xiàn)噴涂機器人和離線編程噴涂機器人，只能實現(xiàn)固定工件，固定任務空間和固定軌跡的噴涂，僅適用于大批量、單一品種噴涂的技術現(xiàn)狀。在國際上率先提出了基于腦啟發(fā)的噴涂軌跡自主規(guī)劃理論，突破了機器人自主掃描、信息融合，邊界提取、點云匹配、站位優(yōu)化和仿形控制等系列關鍵技術，采用人工智能算法，實現(xiàn)被噴對象的視覺識別和復雜曲面噴涂軌跡的隨機規(guī)劃，解決了自主噴涂軌跡規(guī)劃全局性、適應性、精確性難以兼顧的問題。研制的智適應噴涂機器人成功試噴汽車外覆蓋件、C919發(fā)動機槳葉、中車高鐵內(nèi)飾件等部件，可滿足汽車、航空航天、船舶、高鐵等行業(yè)表面噴涂。
2)機器人絕對定位精度標定系統(tǒng)：針對汽車、手機、飛機等行業(yè)精密裝配需要機器人具有高絕對定位精度。為擺脫國產(chǎn)高精度機器人卡脖子困局：機器人重復定位精度高，絕對定位精度低，在國內(nèi)系統(tǒng)提出了激光約束構建運動鏈標定機器人絕對定位精度的方法，成功研制了激光+雙PSD（位置敏感探測器）的機器人標定裝置。首次實現(xiàn)了國內(nèi)機器人控制器標定算法自主開發(fā)標定精度達到了0.05mm，已在國內(nèi)知名的深圳邁克訊機器人控制器公司得到推廣應用。
3)噴涂機器人模擬系統(tǒng)：本系統(tǒng)能夠模擬一系列噴涂工藝過程，可實現(xiàn)噴涂工藝參數(shù)的離線優(yōu)化，可以模擬最優(yōu)黏度實驗、噴槍參數(shù)實驗、軌跡參數(shù)實驗、外部環(huán)境參數(shù)實驗四個優(yōu)化試驗。在國際上首次實現(xiàn)了3D噴槍模型的動態(tài)測試，極大提高了工藝優(yōu)化效率和遷移效果，從而為機器人噴涂工藝參數(shù)設置提供參考。
4)仿生自主移動機器人：目前最為普遍的移動機器人為輪式或履帶式，這類移動方式能夠較好地適應平坦的路面，而在智能制造復雜的非結(jié)構化環(huán)境有很大的困難性。針對智能制造復雜的非結(jié)構化環(huán)境的行走問題，為了達到行走時落地平緩，不出現(xiàn)足端與地面有較大的接觸沖擊，并且提高步態(tài)穩(wěn)定性，在國際上首次提出了基于隨機動力學的足-地柔順智能控制及其步態(tài)穩(wěn)定性控制理論，突破了多足機器人的隨機系統(tǒng)建模與力位柔順智能控制關鍵技術，解決了機器人行走過程中存在參數(shù)變化、環(huán)境擾動和力位參數(shù)不確定性下的靜態(tài)和動態(tài)運動穩(wěn)定性問題。
5)復合材料成型機器人：針對國防航空領域和民用客機與汽車等領域的復合材料成型需求。
復合材料以其優(yōu)越的力學性能、高強度、低密度、高模量、耐高溫、耐腐蝕、熱膨脹系數(shù)低和生體相容性好等特性被廣泛應用。但復合材料傳統(tǒng)熱壓成型技術中，表面樹脂基對增強碳纖維材料浸潤性差、層間孔隙難以排除及成型過程中樹脂流動不均勻，據(jù)此復合材料鋪放成型機器人應用而生。復合材料成型機器人采用激光作為光源，對預浸膠帶預熱、熔融粘接；采用紅外測溫儀進行測溫并進行溫度補償，實現(xiàn)加熱點溫度精確測量，提高鋪放質(zhì)量。采用隨動壓輥保壓；同時，工業(yè)機器人搭配成型裝置作為移動平臺，提升系統(tǒng)的靈活性和工作空間，適用于各類工件和不同尺寸部件的成型。由于采用預浸料和低張力不受落紗穩(wěn)定性的約束，可以根據(jù)設計要求選擇鋪層方向，可以實現(xiàn)多形體成型，提高制品質(zhì)量，提高生產(chǎn)效率。
6)醫(yī)用安全轉(zhuǎn)運床機器人：轉(zhuǎn)運已廣泛存在于醫(yī)院檢查、手術、轉(zhuǎn)科等院內(nèi)患者的診療過程中，醫(yī)用轉(zhuǎn)運機器人的使用是集治療、監(jiān)護、護理、搶救于一體的復雜醫(yī)療過程。
1床體防傾覆機構、2床體升降機構、3床面雙向平移機構、4可伸縮式儀器設備架、5一體式電源、6靠背升降及臀位防滑脫機構、7氧氣瓶放置架、8剎車系統(tǒng)、9護欄升降機構。
本機器人實現(xiàn)了與邊緣不規(guī)則的各種目標床進行無縫對接，降低了患者墜床和醫(yī)護人員腰背傷等職業(yè)傷害，減輕醫(yī)護人員工作負擔，防止墜床事件發(fā)生；設計了床板雙向大行程平移機構，解決了床板工作行程受限導致患者墜床以及需大量人力轉(zhuǎn)運導致醫(yī)護人員腰背傷等職業(yè)傷害問題；構建了一體式電源供電模式，解決了轉(zhuǎn)運途中設備蓄電不足，無法提供安全有效的生命支持問題；設計了一種用于醫(yī)用轉(zhuǎn)運床的臀位防滑脫機構，解決了現(xiàn)有技術缺少臀位防滑脫功能靠背抬起時安全性不佳問題，防止患者滑脫。
團隊依托吉林省智能復合機器人校企聯(lián)合技術研發(fā)中心、吉林省人工智能產(chǎn)業(yè)學院等平臺，經(jīng)過十余年積累，建設有機器人研究相關的實驗條件：高性能工控機、7軸機械臂、輪式機器人、人形機器人、工業(yè)機器人工作站、噴涂專用機器人、打磨專業(yè)機器人、供漆系統(tǒng)、3D相機、視覺標定系統(tǒng)、各種試驗件、100平噴房、30平打磨房、進排風系統(tǒng)、環(huán)保系統(tǒng)、氣浮恒力系統(tǒng)、高性能服務器、定位導航系統(tǒng)等。
自研的軟件系統(tǒng)：機器人系統(tǒng)標定軟件、未知目標智能感知軟件、點云處理軟件、軌跡規(guī)劃軟件、工藝參數(shù)優(yōu)化軟件。
團隊真誠歡迎具有創(chuàng)新思維和技術實踐能力的同行和研究生加入我們智能機器人團隊，共同致力于機器人領域的科學研究、成果轉(zhuǎn)化和人才培養(yǎng)。
團隊研究方向主要包括但不限于以下幾個方面：
1.機器人多傳感器信息融合與數(shù)據(jù)理解：研究機器人的感知能力，包括視覺、聽覺、觸覺等信息融合，以及機器人的認知能力，如場景理解、行為識別等。
2.機器人多任務自主規(guī)劃與決策：研究機器學習和人工智能算法在機器人領域的應用，包括深度學習、強化學習、遷移學習等，以提升機器人的智能水平。
3.機器人運動規(guī)劃與控制：研究機器人的運動控制算法和路徑規(guī)劃方法，以實現(xiàn)高效、精確的運動能力，包括運動學、動力學、運動規(guī)劃等方面。
4.機器人構型設計與仿真：對機器人設計、建模、控制算法開發(fā)和仿真分析；基于仿真對該機器人的手臂、足端運動軌跡進行規(guī)劃，用于機器人布局優(yōu)化、故障點預測、避障越障分析。
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