您查看的活动已结束

面向空间在轨服务的模块化机器人

摘要：

空间在轨服务技术是空间站建设的重要支撑技术。在轨组装、空间站维护、在轨燃料加注等任务，种类繁多，过程复杂，传统单一构型机器人难以胜任。模块化机器人能够通过单元模块间的组合、拆分实现构型的重新配置，构成功能各异的机器人，在任务适应性、功能扩展性和容错与自修复性等方面具有显著优势。报告首先对空间模块化机器人技术进行简要的概述，然后介绍了本团队正在开展的相关研究，包括模块设计、运动控制、构型组装、故障诊断与容错以及模块化外肢体辅助操作等，这些研究结果表明，模块化机器人在空间在轨服务中具有广阔的应用前景。

讲座嘉宾：

朱延河教授于2004年在哈尔滨工业大学获得机械电子工程专业博士学位，现任机器人技术与系统国家重点实验室副主任，哈尔滨工业大学教授、博士生导师。国家杰出青年科学基金获得者，入选国家高层次人才特殊支持计划科技创新领军人才。长期从事机器人相关科学研究与教学工作，主要研究方向包括模块化自重构机器人、可穿戴外骨骼机器人、极端环境服役机器人等。作为负责人主持国家自然科学基金重点项目、国家重点研发计划、国家核聚变能研究发展专项、载人航天重大工程项目等20余项，研究成果成功应用于载人航天、核电运维、抢险救援、医疗康复等军民领域。发表重要学术论文120余篇，授权国际/中国发明专利110余项，获国家级设计金奖1项，省部级一等奖3项。

*讲座主题8: 

Swarms for people/集群机器人推动社会发展

摘要：

As tiny robots become individually more sophisticated, and larger robots easier to mass produce, a breakdown of conventional disciplinary silos is enabling swarm engineering to be adopted across scales and applications, from nanomedicine to treat cancer, to cm-sized robots for large-scale environmental monitoring or intralogistics. This convergence of capabilities is facilitating the transfer of lessons learned from one scale to the other. Cm-sized robots that work in the 1000s may operate in a way similar to reaction-diffusion systems at the nanoscale, while sophisticated microrobots may have individual capabilities that allow them to achieve swarm behaviour reminiscent of larger robots with memory, computation, and communication. Although the physics of these systems are fundamentally different, much of their emergent swarm behaviours can be abstracted to their ability to move and react to their local environment. This presents an opportunity to build a unified framework for the engineering of swarms across scales that makes use of machine learning to automatically discover suitable agent designs and behaviours, digital twins to seamlessly move between the digital and physical world, and user studies to explore how to make swarms safe and trustworthy. Such a framework would push the envelope of swarm capabilities, towards making swarms for people.

​微型机器人技术的成熟以及机器人产业链的完善打破了传统学科的孤岛。从用于癌症治疗的纳米级机器人，到用于大规模环境监测或物流的厘米级机器人，集群机器人被广泛应用于各个领域。

这种能力的融合促进了不同尺度下的知识迁移。厘米级机器人可能以类似于纳米级系统的方式运行，而复杂的微型机器人亦可能表现出群体智能。微型机器人的这种模式容易让人联想到具有记忆、计算和通信功能的大型机器人。尽管他们有着截然不同的物理特性，但它们集中表现出来的群体行为衍射出他们的移动方式和对当下环境做出反应的能力。

这些特性有巨大的潜力为跨尺度集群应用构建一个统一框架，包括利用机器学习方法自动发现合适的个体机制和行为，利用数字孪生在数字和物理世界之间无缝移动，以及通过用户研究探索如何使集群更加安全可靠。这样一个框架将推动集群能力的发展，进而推动人类社会发展。

​讲座嘉宾：