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　　【雜志簡(jiǎn)介】

　　《機(jī)器人》是中國(guó)自動(dòng)化學(xué)會(huì)與中國(guó)科學(xué)院沈陽(yáng)自動(dòng)化研究所聯(lián)合主辦的全國(guó)性學(xué)術(shù)期刊，雙月刊，A4開(kāi)本，96頁(yè)，刊號(hào)：ISSN1002-0446;cn21-1137/TP，郵發(fā)代號(hào)8-59，單月15日出版發(fā)行，定價(jià)10元。 本刊創(chuàng)刊于1979年，原名《國(guó)外自動(dòng)化》，1979年成為國(guó)內(nèi)外公開(kāi)發(fā)行期刊，1986年更名為《機(jī)器人》。

　　《機(jī)器人》設(shè)有論文與報(bào)告、綜論與介紹、研究通訊、短文等欄目，主要報(bào)道中國(guó)在機(jī)器人學(xué)及相關(guān)領(lǐng)域中的學(xué)術(shù)進(jìn)展及研究成果，機(jī)器人在一、二、三產(chǎn)業(yè)中的應(yīng)用實(shí)例，發(fā)表機(jī)器人控制、機(jī)構(gòu)學(xué)、傳感器技術(shù)、機(jī)器智能與模式識(shí)別、機(jī)器視覺(jué)等方面的論文。 收錄情況：中文自然科學(xué)核心期刊 中國(guó)學(xué)術(shù)期刊文摘 中國(guó)學(xué)術(shù)期刊綜合評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)庫(kù) 中文期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 中國(guó)科學(xué)引文數(shù)據(jù)庫(kù) INSPEC數(shù)據(jù)庫(kù) EI PageOne數(shù)據(jù)庫(kù)。

　　【影響因子】

　　國(guó)家新聞出版總署收錄

　　【獲獎(jiǎng)情況】

　　中文核心期刊(00)

　　【欄目設(shè)置】

　　主要欄目：論文與報(bào)告、綜論與介紹、消息報(bào)道等。

　　機(jī)器人最新期刊目錄

面向AUV視覺(jué)感知的多特征漸進(jìn)式圖像增強(qiáng)方法

摘要：針對(duì)水下自主航行器（AUV）獲取圖像因復(fù)雜水環(huán)境導(dǎo)致的顏色失真、對(duì)比度低及模糊等問(wèn)題，現(xiàn)有深度方法因依賴固定先驗(yàn)?zāi)Ｐ�，泛化能力與魯棒性受限。為此，本文提出一種水下多通道漸進(jìn)式特征融合網(wǎng)絡(luò)（UMCP）。首先，設(shè)計(jì)多通道預(yù)增強(qiáng)模塊，可依據(jù)輸入圖像的退化特性自適應(yīng)選擇適和的預(yù)增強(qiáng)策略，并生成多通道特征，為后續(xù)處理提供高質(zhì)量特征源。其次，構(gòu)建漸進(jìn)式特征融合模塊，通過(guò)多次迭代動(dòng)態(tài)整合與優(yōu)化各通道特征，并引入...

預(yù)測(cè)康復(fù)機(jī)器人訓(xùn)練者主動(dòng)步行速度的卷積記憶學(xué)習(xí)方法

摘要：為了解決主動(dòng)訓(xùn)練模式下人機(jī)系統(tǒng)協(xié)調(diào)安全運(yùn)動(dòng)問(wèn)題，融合時(shí)間卷積網(wǎng)絡(luò)（TCN）與長(zhǎng)短期記憶（LSTM）網(wǎng)絡(luò)，提出一種改進(jìn)時(shí)間感知Boosting策略的多模型融合訓(xùn)練者步行速度預(yù)測(cè)方法。通過(guò)TCN提取與步行速度相關(guān)數(shù)據(jù)的時(shí)序特征，再利用LSTM方法對(duì)訓(xùn)練者康復(fù)過(guò)程中的主動(dòng)步行速度進(jìn)行預(yù)測(cè)；進(jìn)一步，改進(jìn)時(shí)間感知Boosting策略，自適應(yīng)實(shí)時(shí)調(diào)整各模型的權(quán)重信息，從而提高步行速度預(yù)測(cè)的精度，保證康復(fù)機(jī)器人...

基于YOLOv8n-BiTD的自然環(huán)境下柑橘識(shí)別與采摘技術(shù)

摘要：針對(duì)柑橘采摘過(guò)程中存在的果園環(huán)境復(fù)雜、目標(biāo)遮擋嚴(yán)重、實(shí)時(shí)性要求高等問(wèn)題，提出了一種改進(jìn)的YOLOv8n-BiTD目標(biāo)檢測(cè)模型，并構(gòu)建集動(dòng)態(tài)視覺(jué)識(shí)別與機(jī)械臂控制于一體的柑橘自動(dòng)采摘系統(tǒng)。該模型在YOLOv8n基礎(chǔ)上，分別在骨干網(wǎng)絡(luò)中引入C2f-Faster模塊以增強(qiáng)特征提取效率，在頸部網(wǎng)絡(luò)引入雙向特征金字塔（BiFPN）實(shí)現(xiàn)多尺度融合，在檢測(cè)頭部分引入任務(wù)對(duì)齊解耦檢測(cè)頭（TADDH）以提升遮擋目標(biāo)檢...

面向動(dòng)態(tài)擴(kuò)散污染源的多無(wú)人機(jī)協(xié)同尋源與邊界測(cè)繪

摘要：針對(duì)高危工業(yè)場(chǎng)景中動(dòng)態(tài)污染源位置未知、擴(kuò)散分布時(shí)變、環(huán)境復(fù)雜等挑戰(zhàn)，提出一種面向動(dòng)態(tài)擴(kuò)散污染源的多無(wú)人機(jī)協(xié)同尋源與邊界測(cè)繪方法。首先，在尋源階段，采用快速多點(diǎn)期望改進(jìn)（F-EI）算法指導(dǎo)無(wú)人機(jī)高效采樣，并使用結(jié)合動(dòng)態(tài)窗口優(yōu)化（DWO）與動(dòng)態(tài)核寬度調(diào)節(jié)的徑向基函數(shù)（RBF）預(yù)測(cè)模型對(duì)動(dòng)態(tài)擴(kuò)散污染源進(jìn)行預(yù)測(cè)。其次，在邊界測(cè)繪階段，設(shè)計(jì)了融合間距誤差反饋機(jī)制的滑�？刂破�，驅(qū)動(dòng)無(wú)人機(jī)追蹤動(dòng)態(tài)等值線并在目標(biāo)...

變剛度腿足協(xié)作鉤爪式爬壁機(jī)器人的設(shè)計(jì)與動(dòng)力學(xué)分析

摘要：提出了一種變剛度腿足協(xié)作鉤足式爬壁機(jī)器人，通過(guò)將緊湊型并聯(lián)彈簧系統(tǒng)集成于膝關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)，在實(shí)現(xiàn)關(guān)節(jié)剛度調(diào)節(jié)的同時(shí)有效降低了機(jī)構(gòu)重量。建立了描述關(guān)節(jié)剛度非線性特性的數(shù)學(xué)模型，揭示了剛度隨輸入轉(zhuǎn)角的變化規(guī)律�；�于靜力學(xué)分析，量化了機(jī)器人在靜態(tài)抓附與動(dòng)態(tài)運(yùn)動(dòng)過(guò)程中防止滑移和傾覆的臨界條件。采用D-H參數(shù)法構(gòu)建了單腿運(yùn)動(dòng)學(xué)模型，解析了足端位姿與關(guān)節(jié)角度之間的映射關(guān)系，并利用拉格朗日方程法建立了包含變剛度特性的...

無(wú)人水面艇自主導(dǎo)航非線性模型預(yù)測(cè)控制

摘要：提升無(wú)人水面艇（USV）在復(fù)雜海洋環(huán)境下的智能水平和作業(yè)可靠性，實(shí)現(xiàn)高精度軌跡跟蹤與安全避碰的協(xié)同控制，是當(dāng)前USV自主導(dǎo)航研究的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。為此，本文提出一種將國(guó)際海上避碰規(guī)則（COLREGs）嵌入優(yōu)化目標(biāo)的實(shí)時(shí)非線性模型預(yù)測(cè)控制（NMPC）框架。通過(guò)將COLREGs第14條對(duì)遇規(guī)則轉(zhuǎn)化為軟約束，并結(jié)合規(guī)則導(dǎo)向的代價(jià)函數(shù)，構(gòu)建了軌跡跟蹤、避碰與控制平滑性相統(tǒng)一的多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題，從結(jié)構(gòu)上避免了傳統(tǒng)分...

基于非線性控制分配的水空跨介質(zhì)機(jī)器人水面滑行控制

摘要：“靈鳶”機(jī)器人系統(tǒng)是一種新型水空跨介質(zhì)機(jī)器人，依靠差動(dòng)矢量推進(jìn)水翼，能夠通過(guò)水面滑行實(shí)現(xiàn)高效運(yùn)動(dòng)。針對(duì)水面滑行控制面臨的被控參數(shù)容許范圍小、系統(tǒng)難以精確建模以及執(zhí)行器強(qiáng)耦合非線性等問(wèn)題，研究設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一套完整的滑行控制系統(tǒng)，構(gòu)建了從參考信號(hào)到底層執(zhí)行器期望輸出的完整控制框架。核心創(chuàng)新包括：提出一種基于優(yōu)化理論的非線性控制分配算法，解決了耦合多執(zhí)行器之間的控制力/力矩分配問(wèn)題；設(shè)計(jì)了一種基于非光滑...

機(jī)器人與經(jīng)顱磁刺激聯(lián)合康復(fù)的腦肌協(xié)調(diào)功能研究

摘要：為量化機(jī)器人與經(jīng)顱磁刺激（rTMS）聯(lián)合康復(fù)療效，提出了一種創(chuàng)新的基于腦肌相干性-相位分布模型的腦肌功能評(píng)估方法，可自適應(yīng)按任務(wù)階段對(duì)齊腦肌功能指標(biāo)，刻畫(huà)腦肌耦合模式隨相位變化的動(dòng)態(tài)特征。為驗(yàn)證方法的有效性，開(kāi)展了隨機(jī)對(duì)照臨床試驗(yàn)，納入腦卒中偏癱患者與健康對(duì)照。患者隨機(jī)分真/假rTMS組，接受真或假rTMS與機(jī)器人康復(fù)聯(lián)合治療。在肘屈伸任務(wù)中，采用前臂運(yùn)動(dòng)信號(hào)的希爾伯特變換以估計(jì)任務(wù)相位，接著進(jìn)行...

非結(jié)構(gòu)化場(chǎng)景中無(wú)人自主車(chē)輛分層路徑規(guī)劃

摘要：針對(duì)無(wú)人自主車(chē)輛在高動(dòng)態(tài)、障礙物密集的非結(jié)構(gòu)化復(fù)雜環(huán)境中存在的安全導(dǎo)航困難問(wèn)題，提出一種無(wú)人車(chē)分層路徑規(guī)劃框架，提升規(guī)劃的效率、平滑性與可行性。在粗規(guī)劃層，構(gòu)建了考慮車(chē)輛最大轉(zhuǎn)角約束的RRT*方法，通過(guò)動(dòng)態(tài)KD-Tree加速最近鄰搜索，結(jié)合B樣條曲線實(shí)現(xiàn)路徑光滑化，從而為非結(jié)構(gòu)化混雜環(huán)境下的無(wú)人車(chē)提供曲率連續(xù)的全局參考路徑；在細(xì)規(guī)劃層，引入自適應(yīng)加權(quán)人工勢(shì)場(chǎng)，通過(guò)目標(biāo)導(dǎo)向與環(huán)境勢(shì)能的實(shí)時(shí)權(quán)重調(diào)節(jié)，...

基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的移動(dòng)機(jī)器人分層有序環(huán)境探索方法

摘要：針對(duì)移動(dòng)機(jī)器人自主探索方法在探索時(shí)存在重復(fù)探索、環(huán)境探索不完整等問(wèn)題，提出一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的移動(dòng)機(jī)器人分層有序環(huán)境探索方法。該方法構(gòu)建局部前向探索與全局逆向回溯的分層框架，將探索過(guò)程解耦為兩個(gè)階段：局部探索階段提出一種局部探索軟演員—評(píng)論家算法，以局部環(huán)境探索地圖為輸入，通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取環(huán)境特征，結(jié)合探索獎(jiǎng)勵(lì)與安全性獎(jiǎng)勵(lì)，實(shí)現(xiàn)高效局部深度優(yōu)先探索。全局回溯階段基于多叉樹(shù)軌跡記錄結(jié)構(gòu)，結(jié)合勢(shì)場(chǎng)法判定...

基于小波特征增強(qiáng)與自訓(xùn)練的域遷移航天器目標(biāo)6D位姿估計(jì)

摘要：非合作航天器目標(biāo)如空間自主交會(huì)對(duì)接的目標(biāo)航天器、執(zhí)行任務(wù)失效的航天器以及執(zhí)行在軌維修任務(wù)的航天器，需要快速準(zhǔn)確地解算6D相對(duì)位姿才能夠進(jìn)行后續(xù)服務(wù)航天器的制導(dǎo)與控制。以前的方法通常采用CNN以及Transformer進(jìn)行遠(yuǎn)程的特征交互，但下采樣等操作會(huì)忽略邊緣等高頻特征而造成特征失真。此外，研究者設(shè)計(jì)多頭損失函數(shù)或引入對(duì)抗學(xué)習(xí)來(lái)進(jìn)行位姿估計(jì)的遷移學(xué)習(xí)，但任務(wù)復(fù)雜且費(fèi)時(shí)。相比而言，本文提出一種基于小...

未知復(fù)雜環(huán)境中基于可見(jiàn)性約束的機(jī)器人自主探索算法

摘要：針對(duì)未知環(huán)境下機(jī)器人自主探索面臨的效率低、復(fù)雜場(chǎng)景適應(yīng)性弱及軌跡安全性不足等挑戰(zhàn)，提出了一種基于可見(jiàn)性約束的自主探索算法。首先，采用基于表面的邊界點(diǎn)替代傳統(tǒng)邊界點(diǎn)，更高效地為機(jī)器人提供待探索區(qū)域分布信息。然后，通過(guò)主成分分析（PCA）對(duì)表面邊界點(diǎn)聚類(lèi)，結(jié)合球面翻轉(zhuǎn)與快速凸包算法構(gòu)建星凸多面體以提煉可見(jiàn)性約束，該約束可確保機(jī)器人在核區(qū)域內(nèi)無(wú)遮擋覆蓋邊界點(diǎn)簇，有效降低傳統(tǒng)邊界點(diǎn)處理的計(jì)算開(kāi)銷(xiāo)。在探索路...

基于脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雙目事件相機(jī)深度估計(jì)方法

摘要：事件相機(jī)具有高時(shí)間分辨率、高動(dòng)態(tài)范圍和低功耗等優(yōu)點(diǎn)，而受神經(jīng)動(dòng)力學(xué)啟發(fā)的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（SNN）具有事件驅(qū)動(dòng)特性，可以模擬大腦的信息處理機(jī)制，二者的結(jié)合為模仿生物視覺(jué)提供了很好的基礎(chǔ)。為此，提出了一種新穎的單步推理SNN，利用稀疏的雙目事件流實(shí)現(xiàn)稠密深度估計(jì)，重點(diǎn)解決了如何利用事件數(shù)據(jù)的高時(shí)間分辨率進(jìn)行高精度立體匹配的問(wèn)題。具體地，設(shè)計(jì)了一種更適合SNN興奮傳遞的事件數(shù)據(jù)表達(dá)方式，并引入特征關(guān)聯(lián)模塊...

面向類(lèi)生命心臟生物混合制造的溫度敏感支撐浴分步固化高精度打印

摘要：通過(guò)彈性體高精度打印方式構(gòu)建類(lèi)生命心臟時(shí)添加支撐浴會(huì)對(duì)原有支撐浴產(chǎn)生沖擊，引起打印結(jié)構(gòu)變形。為此，開(kāi)發(fā)了一種以明膠微球?yàn)榉稚⑾唷⒐栌蜑檫B續(xù)相的溫度敏感型乳化液支撐浴。該支撐浴在添加時(shí)通過(guò)降低原支撐浴的溫度來(lái)增大支撐浴的黏度與模量，實(shí)現(xiàn)液體屬性到固體屬性的轉(zhuǎn)變，減小沖擊作用下支撐浴的流動(dòng)和變形，進(jìn)而減小打印結(jié)構(gòu)的變形，對(duì)打印結(jié)構(gòu)起到更好的支撐和固定作用。為開(kāi)發(fā)明膠乳化液支撐浴，通過(guò)測(cè)量不同配比的支撐...

基于模仿學(xué)習(xí)的協(xié)作SCARA機(jī)器人柔順操作策略

摘要：協(xié)作機(jī)器人人機(jī)交互應(yīng)用中存在復(fù)雜的力、位置控制要求時(shí)，例如機(jī)器人按摩，傳統(tǒng)控制策略會(huì)出現(xiàn)任務(wù)特征提取和任務(wù)泛化能力不足的問(wèn)題。為此，本文提出一種基于模仿學(xué)習(xí)的柔順操作策略。首先，采集人工示教的機(jī)器人關(guān)節(jié)位置、關(guān)節(jié)速度、關(guān)節(jié)力矩、傳感器交互力矩、RGB圖像等多模態(tài)序列數(shù)據(jù)，利用條件變分自編碼器（CVAE），對(duì)其進(jìn)行編碼，并基于Transformer模型的編碼器、解碼器結(jié)構(gòu)，學(xué)習(xí)人工示教序列數(shù)據(jù)的位置...

面向空間無(wú)人系統(tǒng)規(guī)避策略的模型可解釋性分析及超參數(shù)優(yōu)化技術(shù)

摘要：針對(duì)空間無(wú)人系統(tǒng)規(guī)避策略中多目標(biāo)優(yōu)化模型存在的決策過(guò)程不透明、參數(shù)整定依賴經(jīng)驗(yàn)等“黑箱”問(wèn)題，構(gòu)建了一套從決策歸因到性能調(diào)控的可解釋性分析框架，以提升模型的透明度、可控性與工程部署能力。該框架在決策歸因?qū)用�，首先將高維動(dòng)力學(xué)輸入重構(gòu)為具有明確物理含義的語(yǔ)義單元，進(jìn)而應(yīng)用SHAP方法定量剖析其對(duì)終端距離、逃逸趨勢(shì)及背光角度等核心目標(biāo)的邊際貢獻(xiàn)；在算法性能歸因?qū)用�，通過(guò)定義帕累托解數(shù)量、超體積等8項(xiàng)關(guān)...

面向上肢增強(qiáng)輔助的便攜式柔性織物外骨骼服

摘要：現(xiàn)有柔性外骨骼機(jī)器人研究主要應(yīng)用于醫(yī)療康復(fù)場(chǎng)景，無(wú)法滿足物流等行業(yè)的從業(yè)工人對(duì)上肢增強(qiáng)輔助的大負(fù)載、高輸出力的需求。為了解決上述問(wèn)題，提出了一種基于織物的柔性肘部外骨骼的設(shè)計(jì)制作以及效果評(píng)估方法，可以提供高輸出力且承受較大負(fù)載以幫助佩戴者減少在勞動(dòng)過(guò)程中的肌肉疲勞和損傷風(fēng)險(xiǎn)。該外骨骼服穿戴過(guò)程簡(jiǎn)單、重量輕，且附帶有織物致動(dòng)器和便攜控制包。從綜合實(shí)驗(yàn)結(jié)果來(lái)看，該設(shè)備可以提供11 N·m的扭矩，并且可...

基于大語(yǔ)言模型的人機(jī)交互式清艙機(jī)器人作業(yè)路徑規(guī)劃

摘要：針對(duì)散貨船清艙場(chǎng)景中機(jī)器人自主能力低與人工遠(yuǎn)程控制智能不足的問(wèn)題，提出一種基于大語(yǔ)言模型的人機(jī)交互式清艙機(jī)器人作業(yè)路徑規(guī)劃方法。首先，構(gòu)建支持遠(yuǎn)程控制、人機(jī)交互及自主作業(yè)之間多模式切換的智能作業(yè)系統(tǒng)。其次，為解決現(xiàn)有大語(yǔ)言模型對(duì)清艙作業(yè)場(chǎng)景理解能力有限的問(wèn)題，設(shè)計(jì)清艙大語(yǔ)言模型Clearing-GPT來(lái)生成機(jī)器人可執(zhí)行的時(shí)序作業(yè)指令范式，將人類(lèi)對(duì)復(fù)雜環(huán)境的理解能力賦予機(jī)器人。最后，提出基于時(shí)序作業(yè)...

位置式泛模型驅(qū)動(dòng)的無(wú)模型自適應(yīng)無(wú)人艇艏向控制方法與試驗(yàn)

摘要：針對(duì)無(wú)人艇艏向控制過(guò)程中存在的觀測(cè)誤差、模型攝動(dòng)、外部擾動(dòng)等問(wèn)題，提出一種位置型緊格式動(dòng)態(tài)線性化無(wú)模型自適應(yīng)控制（P-CFDL-MFAC）方法。首先，分析了標(biāo)準(zhǔn)無(wú)模型自適應(yīng)控制（MFAC）方法在無(wú)人艇艏向控制中產(chǎn)生的輸出振蕩發(fā)散現(xiàn)象，指出其根本原因在于標(biāo)準(zhǔn)MFAC增量式動(dòng)態(tài)輸入/輸出（IO）泛模型與此類(lèi)非自衡系統(tǒng)之間存在不匹配問(wèn)題。其次，通過(guò)構(gòu)建位置式動(dòng)態(tài)IO泛模型，并在控制輸入準(zhǔn)則函數(shù)中引入偽偏...

欠定場(chǎng)景下基于3D高斯濺射的3維重建綜述

摘要：3D高斯濺射（3DGS）作為一種新興的3D表示法，在3D場(chǎng)景的重建與渲染方面展現(xiàn)出卓越的能力。隱式表達(dá)方法如神經(jīng)輻射場(chǎng)技術(shù)，存在訓(xùn)練與渲染速度較慢的缺點(diǎn)，3DGS通過(guò)光柵化高斯橢球體對(duì)3D場(chǎng)景進(jìn)行近似表示，顯著提升收斂速度及實(shí)時(shí)渲染的能力。然而，當(dāng)面對(duì)稀疏視角輸入、未知相機(jī)位姿、動(dòng)態(tài)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)以及運(yùn)動(dòng)模糊等欠定場(chǎng)景時(shí)，現(xiàn)有高斯重建方法面臨顯著性能退化。本文系統(tǒng)梳理了基于高斯濺射的3D重建技術(shù)在上述欠...

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