為了推進機器人與自動化等領域的學術交流，由中國自動化學會主辦、湖南大學機器人視覺感知與控制技術國家工程研究中心等承辦的主題為“機器人智能控制與自主學習”的CAA YeS論壇于2022年1月8日-9日于線上/線下混合形式圓滿召開。中國工程院院士，中國自動化學會會士，常務理事，湖南大學機器人視覺感知與控制技術國家工程研究中心主任王耀南院士擔任本次論壇主席，湖南大學電氣與信息工程學院繆志強副教授擔任本次論壇組織主席，湖南大學機器人學院張輝教授擔任本次論壇共同組織主席。論壇邀請了25位來自國內外知名高校和企業的優秀科技工作者做主題報告，共同研討機器人智能控制和自主學習理論和應用等方面所面臨的機遇及挑戰，線上總參會人數達500多人次。
論壇主席王耀南院士致開幕詞，對本次論壇進行了隆重介紹，并預祝本次論壇活動圓滿舉辦。組織主席繆志強副教授對參會嘉賓進行了介紹，并對各位與會的專家學者、老師和同學表示熱烈歡迎，希望本次論壇能夠促進在機器人智能控制與自主學習領域等方面的交流與進步。
1. 李智軍 中國科學技術大學教授
第一位報告人為來自中國科學技術大學的李智軍教授，報告題目為“面向人機合作混合智能的可穿戴機器人控制理論與方法”。報告中，針對老齡化、心腦血管或神經系統疾病和意外傷害造成的肢體損傷患者，李教授對可穿戴機器人的控制理論與方法展開了長期攻關，解決了如下四大科學問題：操作主體的運動意圖認知、人機技能傳遞機理與變剛度控制、人在環中的人機強耦合控制優化以及面向控制安全的操作主體人機驗證。
2. 徐昕 國防科技大學教授
第二位報告人為來自國防科技大學的徐昕教授，報告題目為“機器人自學習優化控制理論與技術的研究進展”。報告中，徐昕教授分析了機器人和無人系統由于動力學模型復雜性和不確定性帶來的優化控制問題，介紹了機器人自學習優化控制技術的若干研究進展，包括結合近似策略迭代的自學習 PID 控制方法、多核在線學習控制方法、學習型預測控制方法等；特別是針對學習型預測控制，分別討論了基于模型學習的預測控制和基于強化學習的預測控制研究進展。針對地面無人系統的優化控制問題，給出了有關自學習優化控制的仿真和實驗結果，最后對未來的研究方向進行了分析和展望。
3. 劉連慶 沈陽自動化所機器人學國家重點實驗室研究員
第三位報告人為來自沈陽自動化所機器人學國家重點實驗室的劉連慶研究員，報告題目為“仿生肌肉驅動外骨骼設計與個性化實現方法”。報告中，劉連慶研究員以腦卒中外骨骼康復訓練為背景，從生命科學出發，發展了一種基于肌肉解剖學的上肢外骨骼設計方法，模擬人體上肢肌肉驅動方式，并利用運動生物力學與肌肉骨骼分析的方法，將人體自身高維、復雜、冗余的肌肉運動系統進行等效簡化，實現了外骨骼對人體運動系統的仿生降維全驅動。在此基礎上，為了實現外骨骼個性化運動輔助的目的，建立了符號與網絡耦合模型，基于已學習個體模型先驗知識，通過模型遷移，加速新個體模型學習，實現個體維度與同一個體時間維度上的個性化輔助。
4. 黃劍 華中科技大學教授
第四位報告人為來自華中科技大學的黃劍教授，報告題目為“氣動柔性驅動的康復輔助機器人及其智能控制”。報告中，黃劍教授介紹其團隊設計了氣動肌肉驅動的上下肢功能康復機器人，針對氣動肌肉存在很強的非線性和時變特性，造成精確控制困難的問題，其團隊結合非線性干擾觀測器、回歸神經網絡、魯棒滑模控制、預測控制等智能和魯棒控制方法，實現了機器人外骨骼的高精度軌跡跟蹤控制。此外，基于新型柔性驅動器件還設計了面向偏癱患者的輔助機器人系統，可幫助他們實現雙手協調操作。
5. 何玉慶 中國科學院沈陽自動化研究所研究員
第五位報告人為來自中國科學院沈陽自動化研究所的何玉慶研究員，報告題目為“面向高海拔科考的特種機器人及其自主性技術”。報告中，何玉慶研究員介紹近幾年我國高原科考機器人的研制現狀及其面臨的關鍵科學與技術問題。報告重點介紹團隊研制的空中/地面科考機器人系統，自主定位/導航、人機交互/協同等自主性和智能性技術，以及面向我國第二次青藏科考的典型應用案例。
6. 宋銳 山東大學教授
第六位報告人為來自山東大學的宋銳教授，報告題目為“機器人復雜任務作業技能研究”。報告中，宋銳教授主要圍繞近年來國內外機器人復雜任務作業技術研究現狀，從機器人操作技能學習出發，探討規劃面臨的主要科學挑戰和關鍵科學問題并結合部分研究成果，探討有感當前和未來機器人復雜任務作業面臨的挑戰和發展愿景。
7. 吳新宇 中國科學院深圳先進技術研究院研究員
第七位報告人為來自中國科學院深圳先進技術研究院的吳新宇研究員，報告題目為“人機融合外骨骼機器人”。報告中，吳新宇研究員主要介紹了四個方面的內容：（1）基于腦機接口的穿戴者運動意圖識別方法—提高人-機認知交互的信息傳遞效率；（2）復雜行走環境下的多模感知與步態模式規劃模型；（3）下肢外骨骼機器人自主決策機制—提高機器人系統的自適應能力；（4）以人為本的人-外骨骼-環境融合決策機制。重點介紹了如何提高人機智能融合系統在復雜環境中的適應性，拓展外骨骼機器人的應用場景。
8. 蘭旭光 西安交通大學教授
第八位報告人為來自西安交通大學的蘭旭光教授，報告題目為“基于視覺推理與學習的機器人自主作業”。報告中，蘭旭光教授介紹了機器人在智能方面的進展和面臨的挑戰，特別是人機協作中機器人對非結構場景的自主理解、學習和作業的難點。針對這些問題提出了一種基于視覺推理與學習的自主作業方法。在部分可觀測場景下，將學習與規劃（POMDP）進行交互迭代，使得機器人能夠對動態非結構場景進行理解并完成特定物體的作業。報告同時還將介紹機器人自主學習等方面的進展，提出了基于經驗回放的信賴域策略優化方法，提升了稀疏獎勵下機器人自主學習的性能。
9. 曹政才 北京化工大學教授
第九位報告人為來自北京化工大學的曹政才教授，報告題目為“智能移動機器人感知-規劃-控制”。報告中，曹政才教授在報告中指出，從掃地機器人到快遞物流機器人，智能移動機器人已滲透到我們生活的方方面面。機器人的智能主要體現在自主定位與導航，目標識別與運動控制等方面，報告從移動機器人的智能行為出發，為大家講解機器人的環境感知，路徑規劃與運動控制的關鍵技術。
10. 蒲華燕 上海大學教授
第十位報告人為來自上海大學的蒲華燕教授，報告題目為“醫工結合中的智能機器人研究與應用”。報告中，蒲華燕教授團隊將智能機器人技術與生物醫學工程相結合，實現單細胞五個生物物理特性指標的并行檢測，以及細胞內導航及亞細胞生物物理特性測量。
11. 董希旺 北京航空航天大學教授
第十一位報告人為來自北京航空航天大學的董希旺教授，報告題目為“集群系統協同控制理論及在飛行器集群中的應用”。報告中，董希旺教授主要針對集群系統協同控制中的分布式時變編隊控制技術、編隊跟蹤控制技術及編隊-合圍控制技術進行分別介紹，并結合在無人機集群上的系列飛行試驗對所提出技術的有效性進行演示驗證，最后以所參加的空軍“無人爭鋒”智能無人機集群系統挑戰賽密集編隊穿越競速的比賽為例進行應用展示，并對未來的可能發展方向進行概述。
12. 楊辰光 華南理工大學教授
第十二位報告人為來自華南理工大學的楊辰光教授，報告題目為“機器人技能學習與仿人控制”。報告中，楊辰光教授著重從遙操作和人機協作兩方面介紹人機共享控制的實際應用場景以及效果，從實時避障、神經網絡優化、動態補償以及肌電信號利用等多個方面對人-工業機器人以及人-移動機器人的新型共享控制技術進行探索與應用。
13. 王賀升 上海交通大學教授
第十三位報告人為來自上海交通大學的王賀升教授，報告題目為“機器人視覺伺服”。王賀升教授在報告中指出，隨著機器人能力的提升，其應用范圍已經從固定的結構化場景過渡到更廣泛的非結構化環境。視覺傳感已經成為機器人感知環境的重要手段，如何利用視覺控制機器人在非結構化環境下工作對機器人具有重要意義。報告針對非結構化下的視覺伺服問題，系統的介紹一系列相關解決方案。從點特征入手，推廣的更廣泛的通用圖像特征，并給出完整的理論分析。分別針對視覺伺服的鎮定和跟蹤問題，并結合包括機械臂、移動機器人、無人機、軟體機器人等機器人系統進行研究與應用。
14. 湯奇榮 同濟大學教授
第十四位報告人為來自同濟大學的湯奇榮教授，報告題目為“多機器人協同搬運與裝配關鍵技術研究”。報告中，湯奇榮教授主要圍繞多機器人的協同搬運、裝配、大規模異構機器人集群擴展障礙突破，以及在面向復雜使役環境時的協同操作與技巧學習，從運動學、動力學建模出發，到與目前機器訓練類方法的對比，再到多（群）機器人基于局部動力學伺服的集群控制、非直接通信、和群平臺創制和應用等。
15. 賀威 北京科技大學教授
第十五位報告人為中國國自動化學會理事、北京科技大學的賀威教授，報告題目為“協作機器人智能控制”。報告中，賀威教授首先圍繞協作機器人高精度跟蹤控制問題，介紹多約束條件下不確定機器人智能控制算法；其次聚焦機器人與環境物理交互問題，分析復雜環境下協作機器人阻抗控制策略；進一步考慮多機器人協同作業和人機協作場景，提出幾類協作機器人的協同控制方法，并介紹基于以上智能控制策略研發的智能分揀系統、人機協作系統等，最后對相關研究領域進行展望。
16. 胡國強 新加坡南洋理工大學教授
第十六位報告人為來自新加坡南洋理工大學的胡國強教授，報告題目為“Coordination and Control of Multi-Robot Systems”。報告中，胡國強教授首先簡要回顧多機器人系統，然后介紹了多機器人協調的分布式算法和控制方法的一些最新研究成果和相關應用情況。
17. 吳元清 廣東工業大學教授
第十七位報告人為來自廣東工業大學的吳元清教授，報告題目為“自主無人系統群智控制”。吳元清教授在報告中表示，隨著自主無人系統的應用環境與任務要求進一步多樣化、復雜化與智能化，現有的自主無人系統建模與控制方法已經無法滿足日趨復雜多變的任務需求。針對自主無人系統存在的科學問題，設計了自主無人系統的機械設計、加工制造、電路板設計、集成組裝 4 個流程，并將算法應用于智能無人巡邏車及機械狗。其團隊自主研制了智能無人巡邏車及機械狗的電控系統、通訊系統、定位系統，視覺處理系統、上位機系統和群智控制系統這 6 個主要系統，實現了智能無人巡邏車及機械狗的電機驅動與控制、信息采集與信息傳輸、室內外定位、視覺圖像獲取與處理、遠程控制與數據分析，群智協同控制與平臺搭建。
18. 王健 吉林大學教授/青島慧拓智能機器有限公司聯合創始人
第十八位報告人為來自吉林大學的王健教授，報告題目為“全棧式無人礦山運輸解決方案”。報告中，王健教授介紹了“愚公”全棧式無人礦山運輸解決方案，包括：調度系統、仿真系統、應急系統、車輛系統、協同系統、路側系統。同時介紹目前國內主要的露天和井下應用案例。
19. 方浩 北京理工大學教授
第十九位報告人為來自北京理工大學的方浩教授，報告題目為“嚴格時序-空間-信息約束下的多機器人自主協同行為規劃與控制”。報告中，方浩教授在回顧了現有多機器人協同技術的基礎上，針對實際協同任務中的嚴格時序-空間-信息約束，從信號時序邏輯約束下的協同行為規劃，空間-能量約束下的分布式協同優化控制，弱化信息條件下的動態自適應編隊控制等方面分別介紹了多機器人自主協同行為規劃與控制的最新研究進展，分析了自主協同的技術內涵，凝練出制約其技術突破的若干核心關鍵問題，并給出具有創新性的解決之道。最后對多機器人自主協同行為規劃與控制的發展趨勢做出預測，以期對相關研究起到借鑒和引導作用。
20. 劉嶼 華南理工大學研究員
第二十位報告人為來自華南理工大學的劉嶼研究員，報告題目為“精密制造裝備中軸向驅動結構的智能控制”。報告中，劉嶼研究員以 SMT 中軸向驅動結構的振動主動抑制為例，討論其動力學建模、自適應振動主動控制以及視覺檢測算法，通過對加工產品的實時檢測，在線修正振動主動控制算法，提升控制性能，進而提升精密制造裝備的加工精度。
21. 周博文 湖南睿圖智能科技有限公司總經理
第二十一位報告人為湖南睿圖智能科技有限公司的周博文總經理，報告題目為“精密顯微成像技術及其在智慧醫療上的應用”。報告中，周博文總經理在報告中詳細闡述智慧醫療新技術，通過顯微成像技術，對細胞進行快速檢測和識別，用于體外輔助診斷、病理診斷等。
22. 王宇 中國科學院自動化研究所副研究員
第二十二位報告人為來自中國科學院自動化研究所的王宇研究員，報告題目為“面向自主作業的水下仿生機器人”。報告中，王宇研究員詳細闡述了水下機器人的廣泛應用，以及其系統設計、控制等方面面臨的許多亟待解決的難題，并提出相比于螺旋槳推進的潛器平臺，綜合水下仿動物推進模式的優點而設計的新型潛器平臺將為解決 UVMS 系統的懸停、水動力干擾等難題提供新的研究思路、方案和路線。報告主要圍繞水下目標的精準作業控制問題，具體介紹水下機器人的仿生設計、自主環境感知、運動控制和抓取作業控制等方面研究工作。
23. 王越 浙江大學副教授
第二十三位報告人為來自浙江大學的王越副教授，報告題目為“移動機器人自主導航的端到端學習”。報告中，王教授以導航中的核心環節——定位為對象，介紹課題組基于端到端學習的解決方案，包括地點識別、位姿估計、融合定位等模塊。并重點介紹如何在這些模塊中將傳統方法和端到端方法相結合，從而有效提升學習模型的可解釋性和泛化性。報告還展示了相關技術在實際系統中的測試和應用，驗證和探索可行性。
24. 熊鵬文 南昌大學副教授
第二十四位報告人為來自南昌大學的熊鵬文副教授，報告題目為“機器人力觸覺感知技術研究”。報告中，熊教授介紹了四個方面的主要研究：（1）機器人 FBG 力覺傳感器與多模態觸覺傳感器研制—解決傳統力觸覺傳感器感知局限性等問題。（2）基于跨模態學習的機器人多模態數據生成與檢索方法研究—在機器人在缺乏視覺或觸覺感知能力時，通過生成或檢索操作賦予機器人缺失的感知能力。（3）基于多模態混合融合的機器人材料識別方法研究—提高機器人在多種異構混合測量模態下的材料感知能力（4）基于小樣本耦合稀疏編碼的機器人物體感知研究—提高機器人在缺乏充足樣本數據環境下的物體感知能力。
25. 繆志強 湖南大學副教授
第二十五位報告人為來自湖南大學的繆志強副教授，報告題目為“受限條件下多自主機器人系統協同控制”。報告中，繆教授針對復雜環境下多移動機器人和無人機協同控制問題，主要介紹兩類受限條件下的協同控制方法：視覺反饋控制和無速度反饋控制。最后，對多機器人協同控制系統的未來研究方向和發展趨勢進行了展望。
本次論壇共25個主題報告，涵蓋了機器人仿生設計、自主導航、智能控制、自主學習、自主作業和集群協同等領域前沿理論，以及在工業、物流和醫療等行業的應用，體現了理論創新與實際應用的緊密結合。櫛風沐雨六十載，砥礪前行續華章，作為中國自動化學會成立六十周年主題活動之一，本次論壇促進了機器人智能控制與自主學習領域相關技術的交叉與融合，為從事機器人技術研究的青年才俊提供了前沿交流平臺，促進了機器人與自動化等領域的學術交流與合作。
