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CCF智能机器人专业组|“机器人与智能”之宾果论坛第一期活动成功举办

阅读量:349 2021-04-29 收藏本文

“机器人与智能”之宾果论坛是由中国计算机学会(CCF)主办、北京爱宾果科技有限公司赞助的机器人与人工智能领域的高端学术讲堂。论坛旨在为科研人员、工程师、高校师生以及相关政府决策者提供机器人和人工智能领域的最新成果、学术动态和未来发展的平台,促进跨领域学术交流、学术界与工业界深度合作以及大众创新创业。

2021年4月27日晚19:30,“机器人与智能”之宾果论坛第一期活动按时开始,并通过在线直播平台分享了精彩报告。

论坛上半场,英国曼彻斯特大学王昌凌教授带来了题为《3D打印软体机器人的变形研究:感知、仿真及运动规划》的精彩报告。

王教授首先总结了软体机器人的一般性挑战,主要包括快速设计工具、低成本制造方法、新颖的控制算法等。本次报告主要关注其中的感知方法、仿真算法和运动规划方法等三个方面。

在感知方面,王教授认为可以通过新颖的设计,使用视觉、几何算法替代传统的传感器,并介绍了两项研究工作。第一项工作通过基于颜色的新颖设计,将弯曲程度转化为颜色宽度,有效避免了传统的气压传感方案容易受到外部影响的缺点。第二项工作通过基于可变型膜的新颖设计,将弯曲方向和程度转化为对表面三维形状的估算,这种三维信息在其他传感方案是很难实现的。

在仿真方面,王教授指出使用传统的基于有限元分析方法仿真软体机器人的计算效率很低。根本原因是传统方法试图求出作用力,这在软体机器人场景下本身就很难求出。但实际上基于软体机器人本身的驱动方式(线动、面动、腔动)运用直接的几何变形方法则可以实现高效的运动学仿真。该仿真方法已经于GitHub开源:https://github.com/GuoxinFang/SoftRobotKinematics

在运动规划方面,需要进一步将仿真工作中的正向运动学模型转化为逆向运动学模型。通过雅克比迭代的方式,可以较好的解决规划对应优化问题,得到稳定连续的规划解。另外,还可以通过引入机器学习,进一步加速和稳定规划过程。

最后,王教授总结了本次报告,并指出在复杂形变、多材料运动特性等方面仍存在很多挑战。

论坛下半场的第一个报告,北京航空航天大学的文力教授带来了题为《仿生软体机器人形态学智能与感知》的精彩报告。文教授通过一系列的实例,指出形态学智能对于仿生软体机器人非常重要,但仍不足够。通过介绍章鱼触手仿生软体机器人与连续体软体机械臂的工作,阐述了如何逐步实现形态学智能的软体机器人发展到自主与可交互的智能软体机器人。最后,文教授总结指出,软体机器人的智能不仅需要通过计算智能实现,也需要通过其身体中编码的物理智能,两者结合,进而在非结构化、变化不确定、复杂的环境中运行。

论坛下半场的第二个报告,北京科技大学的贺威教授带来了题为《协作机器人智能控制》的精彩报告。贺教授首先回顾总结了现有的协作机器人系统的不足。针对这些不足,贺教授介绍了在多约束条件下的精准控制和自适应阻抗控制两方面的六项研究工作,并进一步应用到机器人的自主避障与自主分拣系统中。

“机器人与智能”之宾果论坛将以线上、线下等不同形式每月举办一次,欢迎大家持续关注!论坛报告的回放视频将会通过CCF的数字图书馆向CCF会员免费开放。扫描下方二维码,即可加入CCF。关注专业组公众号,及时获取回放视频链接和后续活动预告。