一、 实验室简介

智能感知与控制实验室通过凝聚国内外高校、科研机构和企业的研究人员，面向我国人工智能发展的战略需求，对智能装备和自主系统在复杂不确定环境下的智能和优化控制、协同控制、柔性人机交互等关键共性技术问题开展产学研用合作研究。面向智能装备研究的重大迫切需求，开展智能感知和控制等共性技术研究，促进传统产业改造和科研成果的产业化，推动我区人工智能与智能装备相关行业的转型升级。

二、 研究方向

1.智能感知与机器学习

智能感知与机器学习技术是目前智能装备领域研究的热点，旨在充分利用人工智能现有的成果，把人工智能的现有成果和自动化装备有机的结合，从环境感知、知识获取与推理、自主认知和学习等角度开展自动化装备智能发育的研究，使装备通过不断的学习和自身积累，能够自我提升。

通常移动装备采用的传感器主要有：激光雷达传感器、超声传感器、视觉传感器、红外传感器、高清摄像头、惯性器件等多种测量设备，综合利用多个传感器所测量的信息可以为作业环境进行地图重构、移动路径和自主导航提供必要的硬件资源条件。

① 环境信息感知。通过配置多传感器系统，感知环境中的障碍物和作业目标，形成预期的动作策略。此外采用深度学习的信息识别技术，通过对历史数据和相应的处理判定进行智能学习，形成动作执行预案。

② 自主导航技术。根据环境感知的信息和预先生成的动作控制规划和策略，一般智能移动装备可以初步完成路径的规划。但是在动态环境中，环境中的人或物品的位置是变化的，因此要建立能不断修正调整的导航控制算法。

2.自主装备与智能控制系统

要实现装备目标作业完成的顺畅性和对实际环境变化的自主适应性，其控制系统关键需要研究以下几个问题：

根据环境感知系统构成和环境分类，并结合实际环境情况制定相应的避障策略，建立电机独立驱动的运动模型。

研究含有多种约束的模糊逻辑融合算法，对模糊控制的主要研究内容包括：建立模糊推理系统、设定模糊规则、 模糊推理及约束的主次判定规则等。

建立装备构型和障碍类型所对应的机器人姿态适应模型，给出移动装备在多类复杂环境下姿态变换机制及柔顺控制方法。

3.医疗辅助与智能康复装备技术

（1）智能辅助螺旋CT引导经皮细针穿刺活检系统研究。CT引导经皮穿刺活检技术目前仍主要依靠医师徒手操作，研究开发一套智能辅助螺旋CT精确引导经皮细针穿刺活检系统非常重要。基于人机共融的混合动态系统建模技术，研制在控制方面具有上层多模式人机交互控制，实现精准立体动态定向轨迹规划。

（2）运动康复智能控制方法与策略。针对脑卒中等病人的实际运动康复需求，研究康复训练智能控制方法与策略，实现运动康复训练的智能化。

（3）手部康复系统。双手是人类最为灵巧和复杂的运动部位，其运动功能的丧失严重影响患者的生活。以功能性电刺激为基础，开展手部康复相关理论和方法的研究，深入探索肌肉模型、电刺激精确控制方法以及手指协调康复方法，构建便携式手部康复系统，促进手部康复系统的发展。基于软体机器人设计及智能控制理论，结合手指、手腕等评测方法，开发适合不同患者的智能手部康复系统。

（4）新型可穿戴智能康复设备。基于智能感知及控制理论，结合反求工程及3D打印技术，开发满足人体个性化需求的新型可穿戴智能康复设备，如智能假肢。

4.人机交互与和谐共融技术

人机交互即人与机器人相互作用的研究，其研究目的是开发合适的算法并指导机器人设计，以使人与机器之间更自然、高效地共处。人机交互技术可以分为四个阶段：基本交互、图形式交互、语音式交互和感应式交互（体感交互）。人与机器间通过手语、图像、语音等新型多通道信息交互技术，以及新型的人机交互设备和交互过程中的安全机制。

人机共融，就是能在同一自然空间里工作，能够紧密协调，能够自主提高自己的技能，能够自然交互，同时要保证安全。实现之后，人与机器的关系就会改变，成为一种朋友关系，可以相互理解、相互感知、相互帮助。大到人机共融，意味着机器的智能化水平不断提升，而这一点也将是智能装备市场加速扩张的重要助推器。