《機器人》是經中華人民共和國新聞出版總署批準，由中國科學院主管，中國科學院沈陽自動化研究所、中國自動化學會共同主辦的科技類核心期刊，主要報道中國在機器人學及相關領域具有創新性的、高水平的、有重要意義的學術進展及研究成果，由中國科學出版社出版。

　　《機器人》創刊于1979年，原名《國外自動化》。1987年，更名為《機器人》。現為雙月刊，國內外公開發行。由王越超研究員擔任主編，擁有37名有突出成就的機器人學領域專家組成的編委會(其中院士5名)，還擁有一支工作在機器人學領域科研一線的優秀審稿專家隊伍。本刊的讀者包括國內外高校、科研機構和相關技術領域的教師、研究人員、工程技術人員和博士、碩士研究生等。

　　《機器人》主要報道中國在機器人學及相關領域中的學術進展及研究成果，機器人在一、二、三產業中的應用實例，發表機器人控制、機構學、傳感器技術、機器智能與模式識別、機器視覺等方面的論文。

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　　《創新科技》雜志社是河南省科學技術廳直屬轉制企業，具有獨立法人資格、按正處級管理，實行自主經營、自負盈虧。雜志社擁有《創新科技》、《河南科技》、《鄉村科技》3本雜志刊號資源。其中，《創新科技》雜志創辦于2001年，其雜志社是河南省編辦批準設立的正處級事業機構;《河南科技》、《鄉村科技》分別創辦于1981年和2002年，其雜志社是河南省科學技術信息研究院內設部門。

　　機器人最新期刊目錄

面向AUV視覺感知的多特征漸進式圖像增強方法

摘要：針對水下自主航行器（AUV）獲取圖像因復雜水環境導致的顏色失真、對比度低及模糊等問題，現有深度方法因依賴固定先驗模型，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式特征融合網絡（UMCP）。首先，設計多通道預增強模塊，可依據輸入圖像的退化特性自適應選擇適和的預增強策略，并生成多通道特征，為后續處理提供高質量特征源。其次，構建漸進式特征融合模塊，通過多次迭代動態整合與優化各通道特征，并引入...

預測康復機器人訓練者主動步行速度的卷積記憶學習方法

摘要：為了解決主動訓練模式下人機系統協調安全運動問題，融合時間卷積網絡（TCN）與長短期記憶（LSTM）網絡，提出一種改進時間感知Boosting策略的多模型融合訓練者步行速度預測方法。通過TCN提取與步行速度相關數據的時序特征，再利用LSTM方法對訓練者康復過程中的主動步行速度進行預測；進一步，改進時間感知Boosting策略，自適應實時調整各模型的權重信息，從而提高步行速度預測的精度，保證康復機器人...

基于YOLOv8n-BiTD的自然環境下柑橘識別與采摘技術

摘要：針對柑橘采摘過程中存在的果園環境復雜、目標遮擋嚴重、實時性要求高等問題，提出了一種改進的YOLOv8n-BiTD目標檢測模型，并構建集動態視覺識別與機械臂控制于一體的柑橘自動采摘系統。該模型在YOLOv8n基礎上，分別在骨干網絡中引入C2f-Faster模塊以增強特征提取效率，在頸部網絡引入雙向特征金字塔（BiFPN）實現多尺度融合，在檢測頭部分引入任務對齊解耦檢測頭（TADDH）以提升遮擋目標檢...

面向動態擴散污染源的多無人機協同尋源與邊界測繪

摘要：針對高危工業場景中動態污染源位置未知、擴散分布時變、環境復雜等挑戰，提出一種面向動態擴散污染源的多無人機協同尋源與邊界測繪方法。首先，在尋源階段，采用快速多點期望改進（F-EI）算法指導無人機高效采樣，并使用結合動態窗口優化（DWO）與動態核寬度調節的徑向基函數（RBF）預測模型對動態擴散污染源進行預測。其次，在邊界測繪階段，設計了融合間距誤差反饋機制的滑模控制器，驅動無人機追蹤動態等值線并在目標...

變剛度腿足協作鉤爪式爬壁機器人的設計與動力學分析

摘要：提出了一種變剛度腿足協作鉤足式爬壁機器人，通過將緊湊型并聯彈簧系統集成于膝關節結構，在實現關節剛度調節的同時有效降低了機構重量。建立了描述關節剛度非線性特性的數學模型，揭示了剛度隨輸入轉角的變化規律。基于靜力學分析，量化了機器人在靜態抓附與動態運動過程中防止滑移和傾覆的臨界條件。采用D-H參數法構建了單腿運動學模型，解析了足端位姿與關節角度之間的映射關系，并利用拉格朗日方程法建立了包含變剛度特性的...

無人水面艇自主導航非線性模型預測控制

摘要：提升無人水面艇（USV）在復雜海洋環境下的智能水平和作業可靠性，實現高精度軌跡跟蹤與安全避碰的協同控制，是當前USV自主導航研究的關鍵挑戰。為此，本文提出一種將國際海上避碰規則（COLREGs）嵌入優化目標的實時非線性模型預測控制（NMPC）框架。通過將COLREGs第14條對遇規則轉化為軟約束，并結合規則導向的代價函數，構建了軌跡跟蹤、避碰與控制平滑性相統一的多目標優化問題，從結構上避免了傳統分...

基于非線性控制分配的水空跨介質機器人水面滑行控制

摘要：“靈鳶”機器人系統是一種新型水空跨介質機器人，依靠差動矢量推進水翼，能夠通過水面滑行實現高效運動。針對水面滑行控制面臨的被控參數容許范圍小、系統難以精確建模以及執行器強耦合非線性等問題，研究設計并實現了一套完整的滑行控制系統，構建了從參考信號到底層執行器期望輸出的完整控制框架。核心創新包括：提出一種基于優化理論的非線性控制分配算法，解決了耦合多執行器之間的控制力/力矩分配問題；設計了一種基于非光滑...

機器人與經顱磁刺激聯合康復的腦肌協調功能研究

摘要：為量化機器人與經顱磁刺激（rTMS）聯合康復療效，提出了一種創新的基于腦肌相干性-相位分布模型的腦肌功能評估方法，可自適應按任務階段對齊腦肌功能指標，刻畫腦肌耦合模式隨相位變化的動態特征。為驗證方法的有效性，開展了隨機對照臨床試驗，納入腦卒中偏癱患者與健康對照。患者隨機分真/假rTMS組，接受真或假rTMS與機器人康復聯合治療。在肘屈伸任務中，采用前臂運動信號的希爾伯特變換以估計任務相位，接著進行...

非結構化場景中無人自主車輛分層路徑規劃

摘要：針對無人自主車輛在高動態、障礙物密集的非結構化復雜環境中存在的安全導航困難問題，提出一種無人車分層路徑規劃框架，提升規劃的效率、平滑性與可行性。在粗規劃層，構建了考慮車輛最大轉角約束的RRT*方法，通過動態KD-Tree加速最近鄰搜索，結合B樣條曲線實現路徑光滑化，從而為非結構化混雜環境下的無人車提供曲率連續的全局參考路徑；在細規劃層，引入自適應加權人工勢場，通過目標導向與環境勢能的實時權重調節，...

基于強化學習的移動機器人分層有序環境探索方法

摘要：針對移動機器人自主探索方法在探索時存在重復探索、環境探索不完整等問題，提出一種基于強化學習的移動機器人分層有序環境探索方法。該方法構建局部前向探索與全局逆向回溯的分層框架，將探索過程解耦為兩個階段：局部探索階段提出一種局部探索軟演員—評論家算法，以局部環境探索地圖為輸入，通過神經網絡提取環境特征，結合探索獎勵與安全性獎勵，實現高效局部深度優先探索。全局回溯階段基于多叉樹軌跡記錄結構，結合勢場法判定...

基于小波特征增強與自訓練的域遷移航天器目標6D位姿估計

摘要：非合作航天器目標如空間自主交會對接的目標航天器、執行任務失效的航天器以及執行在軌維修任務的航天器，需要快速準確地解算6D相對位姿才能夠進行后續服務航天器的制導與控制。以前的方法通常采用CNN以及Transformer進行遠程的特征交互，但下采樣等操作會忽略邊緣等高頻特征而造成特征失真。此外，研究者設計多頭損失函數或引入對抗學習來進行位姿估計的遷移學習，但任務復雜且費時。相比而言，本文提出一種基于小...

未知復雜環境中基于可見性約束的機器人自主探索算法

摘要：針對未知環境下機器人自主探索面臨的效率低、復雜場景適應性弱及軌跡安全性不足等挑戰，提出了一種基于可見性約束的自主探索算法。首先，采用基于表面的邊界點替代傳統邊界點，更高效地為機器人提供待探索區域分布信息。然后，通過主成分分析（PCA）對表面邊界點聚類，結合球面翻轉與快速凸包算法構建星凸多面體以提煉可見性約束，該約束可確保機器人在核區域內無遮擋覆蓋邊界點簇，有效降低傳統邊界點處理的計算開銷。在探索路...

基于脈沖神經網絡的雙目事件相機深度估計方法

摘要：事件相機具有高時間分辨率、高動態范圍和低功耗等優點，而受神經動力學啟發的脈沖神經網絡（SNN）具有事件驅動特性，可以模擬大腦的信息處理機制，二者的結合為模仿生物視覺提供了很好的基礎。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現稠密深度估計，重點解決了如何利用事件數據的高時間分辨率進行高精度立體匹配的問題。具體地，設計了一種更適合SNN興奮傳遞的事件數據表達方式，并引入特征關聯模塊...

面向類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：通過彈性體高精度打印方式構建類生命心臟時添加支撐浴會對原有支撐浴產生沖擊，引起打印結構變形。為此，開發了一種以明膠微球為分散相、硅油為連續相的溫度敏感型乳化液支撐浴。該支撐浴在添加時通過降低原支撐浴的溫度來增大支撐浴的黏度與模量，實現液體屬性到固體屬性的轉變，減小沖擊作用下支撐浴的流動和變形，進而減小打印結構的變形，對打印結構起到更好的支撐和固定作用。為開發明膠乳化液支撐浴，通過測量不同配比的支撐...

基于模仿學習的協作SCARA機器人柔順操作策略

摘要：協作機器人人機交互應用中存在復雜的力、位置控制要求時，例如機器人按摩，傳統控制策略會出現任務特征提取和任務泛化能力不足的問題。為此，本文提出一種基于模仿學習的柔順操作策略。首先，采集人工示教的機器人關節位置、關節速度、關節力矩、傳感器交互力矩、RGB圖像等多模態序列數據，利用條件變分自編碼器（CVAE），對其進行編碼，并基于Transformer模型的編碼器、解碼器結構，學習人工示教序列數據的位置...

面向空間無人系統規避策略的模型可解釋性分析及超參數優化技術

摘要：針對空間無人系統規避策略中多目標優化模型存在的決策過程不透明、參數整定依賴經驗等“黑箱”問題，構建了一套從決策歸因到性能調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。該框架在決策歸因層面，首先將高維動力學輸入重構為具有明確物理含義的語義單元，進而應用SHAP方法定量剖析其對終端距離、逃逸趨勢及背光角度等核心目標的邊際貢獻；在算法性能歸因層面，通過定義帕累托解數量、超體積等8項關...

面向上肢增強輔助的便攜式柔性織物外骨骼服

摘要：現有柔性外骨骼機器人研究主要應用于醫療康復場景，無法滿足物流等行業的從業工人對上肢增強輔助的大負載、高輸出力的需求。為了解決上述問題，提出了一種基于織物的柔性肘部外骨骼的設計制作以及效果評估方法，可以提供高輸出力且承受較大負載以幫助佩戴者減少在勞動過程中的肌肉疲勞和損傷風險。該外骨骼服穿戴過程簡單、重量輕，且附帶有織物致動器和便攜控制包。從綜合實驗結果來看，該設備可以提供11 N·m的扭矩，并且可...

基于大語言模型的人機交互式清艙機器人作業路徑規劃

摘要：針對散貨船清艙場景中機器人自主能力低與人工遠程控制智能不足的問題，提出一種基于大語言模型的人機交互式清艙機器人作業路徑規劃方法。首先，構建支持遠程控制、人機交互及自主作業之間多模式切換的智能作業系統。其次，為解決現有大語言模型對清艙作業場景理解能力有限的問題，設計清艙大語言模型Clearing-GPT來生成機器人可執行的時序作業指令范式，將人類對復雜環境的理解能力賦予機器人。最后，提出基于時序作業...

位置式泛模型驅動的無模型自適應無人艇艏向控制方法與試驗

摘要：針對無人艇艏向控制過程中存在的觀測誤差、模型攝動、外部擾動等問題，提出一種位置型緊格式動態線性化無模型自適應控制（P-CFDL-MFAC）方法。首先，分析了標準無模型自適應控制（MFAC）方法在無人艇艏向控制中產生的輸出振蕩發散現象，指出其根本原因在于標準MFAC增量式動態輸入/輸出（IO）泛模型與此類非自衡系統之間存在不匹配問題。其次，通過構建位置式動態IO泛模型，并在控制輸入準則函數中引入偽偏...

欠定場景下基于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場景的重建與渲染方面展現出卓越的能力。隱式表達方法如神經輻射場技術，存在訓練與渲染速度較慢的缺點，3DGS通過光柵化高斯橢球體對3D場景進行近似表示，顯著提升收斂速度及實時渲染的能力。然而，當面對稀疏視角輸入、未知相機位姿、動態目標運動以及運動模糊等欠定場景時，現有高斯重建方法面臨顯著性能退化。本文系統梳理了基于高斯濺射的3D重建技術在上述欠...

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