科技微型課題申報(bào)書一、封面內(nèi)容

項(xiàng)目名稱：基于多模態(tài)融合的智能微型機(jī)器人環(huán)境感知與自主導(dǎo)航關(guān)鍵技術(shù)研究

申請人姓名及聯(lián)系方式：張明，研究郵箱：zhangming@

所屬單位：國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室-智能機(jī)器人研究中心

申報(bào)日期：2023年10月26日

項(xiàng)目類別：應(yīng)用研究

二．項(xiàng)目摘要

本項(xiàng)目旨在攻克智能微型機(jī)器人在復(fù)雜動(dòng)態(tài)環(huán)境中的感知與導(dǎo)航難題，提出一種多模態(tài)融合的解決方案。針對微型機(jī)器人尺寸限制導(dǎo)致傳感信息維度低、易受干擾等問題，項(xiàng)目將整合激光雷達(dá)、視覺傳感器與觸覺傳感器數(shù)據(jù)，構(gòu)建時(shí)空協(xié)同的多模態(tài)感知框架。通過引入深度學(xué)習(xí)特征提取算法，實(shí)現(xiàn)環(huán)境特征的多尺度表征與魯棒匹配，解決微型機(jī)器人環(huán)境認(rèn)知的精度與實(shí)時(shí)性瓶頸。研究將重點(diǎn)開發(fā)自適應(yīng)濾波算法，降低傳感器噪聲對導(dǎo)航?jīng)Q策的干擾，并設(shè)計(jì)基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃模型，提升機(jī)器人在非結(jié)構(gòu)化環(huán)境中的自主避障能力。預(yù)期成果包括一套完整的微型機(jī)器人多模態(tài)感知算法庫、高精度導(dǎo)航仿真平臺(tái)，以及至少三組經(jīng)過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證的性能指標(biāo)數(shù)據(jù)集。項(xiàng)目成果將推動(dòng)微型機(jī)器人在醫(yī)療微創(chuàng)手術(shù)、空間探測等領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用，為智能微型機(jī)器人技術(shù)體系的完善提供關(guān)鍵技術(shù)支撐。

三.項(xiàng)目背景與研究意義

隨著微納制造技術(shù)、精密驅(qū)動(dòng)技術(shù)與傳感技術(shù)的飛速發(fā)展，微型機(jī)器人（Micro-robot）作為一種能夠在微觀尺度上執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)的智能系統(tǒng)，正逐漸從理論探索走向?qū)嶋H應(yīng)用，展現(xiàn)出巨大的潛力。特別是在醫(yī)療健康、環(huán)境監(jiān)測、太空探索、反恐排爆等高精度、高要求場景中，微型機(jī)器人憑借其體積小、穿透性強(qiáng)、環(huán)境適應(yīng)性好等獨(dú)特優(yōu)勢，被認(rèn)為是解決傳統(tǒng)宏觀機(jī)器人無法勝任任務(wù)的理想選擇。然而，當(dāng)前微型機(jī)器人的發(fā)展仍面臨諸多嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，其中環(huán)境感知與自主導(dǎo)航能力的不足是制約其廣泛應(yīng)用的核心瓶頸，直接影響了任務(wù)的完成精度、效率和安全性。因此，深入研究并突破智能微型機(jī)器人在復(fù)雜動(dòng)態(tài)環(huán)境下的感知與導(dǎo)航關(guān)鍵技術(shù)，具有重要的理論意義和廣闊的應(yīng)用前景。

當(dāng)前，微型機(jī)器人的環(huán)境感知與導(dǎo)航技術(shù)仍處于快速發(fā)展但尚不成熟的階段。在感知層面，由于微型機(jī)器人的尺寸與傳感器物理限制，傳統(tǒng)宏觀機(jī)器人采用的激光雷達(dá)、高精度攝像頭等傳感器的性能在微尺度下大幅下降。例如，激光雷達(dá)的發(fā)射功率和探測距離受限，難以形成完整的環(huán)境點(diǎn)云；視覺傳感器在微尺度下易受光照波動(dòng)、空氣擾動(dòng)和表面反射特性影響，圖像模糊、畸變嚴(yán)重。同時(shí)，微型機(jī)器人通常搭載的傳感器種類單一，難以獲取環(huán)境的多維度信息，導(dǎo)致感知結(jié)果存在較大不確定性?，F(xiàn)有研究雖嘗試采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對單模態(tài)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，但往往依賴于大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)，且在應(yīng)對環(huán)境快速變化和多傳感器信息融合方面能力有限。此外，微型機(jī)器人內(nèi)部空間狹小，散熱、能源供應(yīng)和系統(tǒng)集成也對其感知硬件的選型和數(shù)據(jù)處理算法提出了更高要求。

在導(dǎo)航層面，微型機(jī)器人在非結(jié)構(gòu)化或動(dòng)態(tài)變化的環(huán)境中表現(xiàn)出顯著的魯棒性不足。首先，精確的定位是自主導(dǎo)航的基礎(chǔ)，然而，由于微型機(jī)器人尺寸小、慣性小，慣性測量單元（IMU）的測量誤差在累積過程中尤為嚴(yán)重，難以滿足高精度定位需求。同時(shí)，基于視覺或激光雷達(dá)的絕對定位方法在微尺度下易受環(huán)境特征缺失、相似性干擾等問題影響。其次，動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃是微型機(jī)器人在復(fù)雜環(huán)境中實(shí)現(xiàn)自主行進(jìn)的關(guān)鍵。現(xiàn)有路徑規(guī)劃算法大多針對宏觀機(jī)器人設(shè)計(jì)，難以直接應(yīng)用于微型機(jī)器人面臨的微小障礙物、隨機(jī)運(yùn)動(dòng)物體以及狹小通道等典型場景。例如，A*、D*等經(jīng)典規(guī)劃算法在處理密集、高速變化的微小障礙物時(shí)，計(jì)算復(fù)雜度高且易陷入局部最優(yōu)；基于學(xué)習(xí)的方法雖然具有一定的適應(yīng)性，但泛化能力和實(shí)時(shí)性仍有待提升。此外，微型機(jī)器人導(dǎo)航通常需要與其他系統(tǒng)（如感知、決策系統(tǒng)）緊密耦合，對算法的實(shí)時(shí)性和系統(tǒng)整體穩(wěn)定性提出了嚴(yán)苛要求。

鑒于上述現(xiàn)狀，本項(xiàng)目的研究顯得尤為必要。首先，突破微型機(jī)器人環(huán)境感知的瓶頸是提升其導(dǎo)航能力的先決條件。通過多模態(tài)融合技術(shù)，可以有效互補(bǔ)單一傳感器的局限性，提高感知信息的完整性、準(zhǔn)確性和魯棒性，為微型機(jī)器人構(gòu)建精確、可靠的環(huán)境認(rèn)知模型奠定基礎(chǔ)。其次，開發(fā)適應(yīng)微尺度環(huán)境的導(dǎo)航算法，是釋放微型機(jī)器人潛力的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。研究能夠處理微小障礙物、動(dòng)態(tài)環(huán)境的高效、魯棒路徑規(guī)劃方法，將顯著增強(qiáng)微型機(jī)器人在實(shí)際任務(wù)中的自主執(zhí)行能力。最后，將先進(jìn)的感知與導(dǎo)航技術(shù)集成于微型機(jī)器人平臺(tái)，不僅能夠推動(dòng)相關(guān)理論的發(fā)展，更能加速微型機(jī)器人在醫(yī)療、探測等領(lǐng)域的商業(yè)化進(jìn)程，產(chǎn)生顯著的社會(huì)和經(jīng)濟(jì)效益。因此，本項(xiàng)目聚焦于多模態(tài)融合的智能微型機(jī)器人環(huán)境感知與自主導(dǎo)航關(guān)鍵技術(shù)，具有重要的學(xué)術(shù)價(jià)值和應(yīng)用需求。

本項(xiàng)目的學(xué)術(shù)價(jià)值主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：一是推動(dòng)多模態(tài)信息融合理論在微尺度感知領(lǐng)域的應(yīng)用。通過研究不同傳感器（激光雷達(dá)、視覺、觸覺）在微尺度下的特性與互補(bǔ)性，探索適用于微型機(jī)器人環(huán)境感知的多模態(tài)數(shù)據(jù)同步、特征融合與信息融合機(jī)制，豐富和發(fā)展多傳感器融合理論體系。二是深化對微尺度環(huán)境下智能導(dǎo)航規(guī)律的認(rèn)識(shí)。通過構(gòu)建微尺度環(huán)境模型，研究微小障礙物識(shí)別、動(dòng)態(tài)環(huán)境適應(yīng)、高精度定位與地圖構(gòu)建等核心導(dǎo)航問題，為智能微型機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)控制與決策提供新的理論視角和方法論。三是促進(jìn)算法在微型機(jī)器人領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用。本項(xiàng)目將深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等技術(shù)引入微型機(jī)器人的感知與導(dǎo)航任務(wù)，探索算法在資源受限條件下的輕量化設(shè)計(jì)與高效實(shí)現(xiàn)，推動(dòng)理論與機(jī)器人學(xué)交叉領(lǐng)域的深入研究。

本項(xiàng)目的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)價(jià)值同樣顯著。在醫(yī)療健康領(lǐng)域，搭載先進(jìn)感知與導(dǎo)航能力的微型機(jī)器人可用于血管內(nèi)探查、微創(chuàng)手術(shù)輔助、藥物精準(zhǔn)遞送等任務(wù)，有望顯著提高手術(shù)精度，縮短治療時(shí)間，降低患者風(fēng)險(xiǎn)，具有巨大的市場潛力。在環(huán)境監(jiān)測領(lǐng)域，微型機(jī)器人可進(jìn)入微觀環(huán)境（如土壤、水體）進(jìn)行污染物探測、微生物采樣等，為環(huán)境科學(xué)研究提供更精細(xì)的數(shù)據(jù)支持，助力生態(tài)環(huán)境保護(hù)。在太空探索領(lǐng)域，微型機(jī)器人可作為小型探測器進(jìn)入行星表面或極端環(huán)境進(jìn)行探測，大幅降低任務(wù)成本，提高探測效率。在反恐排爆領(lǐng)域，微型機(jī)器人可攜帶傳感器進(jìn)入危險(xiǎn)區(qū)域進(jìn)行爆炸物探測或拆除輔助，保障公共安全。此外，本項(xiàng)目的研究成果還能促進(jìn)相關(guān)傳感器制造、精密控制、芯片等高科技產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈的升級(jí)和創(chuàng)新，為國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展注入新動(dòng)能。綜上所述，本項(xiàng)目的研究不僅具有重要的理論創(chuàng)新價(jià)值，更能解決實(shí)際應(yīng)用中的關(guān)鍵難題，產(chǎn)生顯著的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益，符合國家科技創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)升級(jí)的戰(zhàn)略需求。

四.國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

微型機(jī)器人的環(huán)境感知與自主導(dǎo)航是機(jī)器人學(xué)領(lǐng)域的前沿研究方向，近年來吸引了全球范圍內(nèi)眾多研究機(jī)構(gòu)的關(guān)注。國際上，該領(lǐng)域的研究起步較早，已在理論探索、算法開發(fā)和技術(shù)應(yīng)用等方面取得了豐碩成果。美國作為該領(lǐng)域的研究重鎮(zhèn)，擁有眾多頂尖大學(xué)和研究機(jī)構(gòu)，如MIT、Stanford、Caltech等，他們在微型機(jī)器人的制造工藝、驅(qū)動(dòng)機(jī)制以及基礎(chǔ)感知導(dǎo)航算法方面處于領(lǐng)先地位。例如，MIT的微型機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室在微型飛行器和水下機(jī)器人的設(shè)計(jì)與控制方面取得了突破性進(jìn)展，開發(fā)了基于MEMS技術(shù)的微型發(fā)動(dòng)機(jī)和柔性機(jī)翼，并探索了相應(yīng)的導(dǎo)航策略。斯坦福大學(xué)則專注于微型機(jī)器人的生物醫(yī)學(xué)應(yīng)用，如開發(fā)用于血管導(dǎo)航的微型機(jī)器人，并研究了基于生物化學(xué)信號(hào)的自主導(dǎo)航方法。美國國立衛(wèi)生研究院（NIH）等機(jī)構(gòu)也積極推動(dòng)微型機(jī)器人在醫(yī)療診斷和治療中的應(yīng)用研究，投資了大量資源用于相關(guān)技術(shù)的開發(fā)和臨床轉(zhuǎn)化。

歐洲在微型機(jī)器人研究方面同樣表現(xiàn)出強(qiáng)大的實(shí)力，多國政府通過框架計(jì)劃（如歐盟的第七框架計(jì)劃和地平線歐洲計(jì)劃）支持相關(guān)研究。德國弗勞恩霍夫協(xié)會(huì)、瑞士蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院（ETHZurich）等機(jī)構(gòu)在微型機(jī)器人的傳感器集成、能量供應(yīng)和精密控制等方面具有顯著優(yōu)勢。ETHZurich的研究團(tuán)隊(duì)在微型機(jī)器人的視覺感知與導(dǎo)航方面取得了重要進(jìn)展，他們開發(fā)了一種基于微型攝像頭的視覺導(dǎo)航系統(tǒng)，并通過優(yōu)化圖像處理算法提高了微型機(jī)器人在低光照條件下的感知能力。德國的微系統(tǒng)技術(shù)公司（Microsyntec）則專注于微型機(jī)器人用的高集成度傳感器和執(zhí)行器開發(fā)，為微型機(jī)器人的感知與導(dǎo)航提供了關(guān)鍵硬件支持。此外，歐洲還注重微型機(jī)器人在環(huán)境監(jiān)測和太空探索中的應(yīng)用研究，例如，開發(fā)用于土壤污染檢測的微型機(jī)器人，以及用于小行星表面探測的微型漫游車。

日本和韓國也在微型機(jī)器人研究領(lǐng)域扮演著重要角色。日本東京大學(xué)、京都大學(xué)等高校在微型機(jī)器人的制造技術(shù)和應(yīng)用創(chuàng)新方面具有傳統(tǒng)優(yōu)勢，特別是在微型機(jī)器人與生物醫(yī)學(xué)工程的結(jié)合方面，如開發(fā)用于細(xì)胞操作的微型機(jī)器人。韓國的高麗大學(xué)、韓國科學(xué)技術(shù)院（KST）等機(jī)構(gòu)則在微型機(jī)器人的智能控制和導(dǎo)航算法方面取得了顯著成果，他們開發(fā)了基于的微型機(jī)器人路徑規(guī)劃算法，提高了機(jī)器人在復(fù)雜環(huán)境中的自主導(dǎo)航能力。韓國還積極推動(dòng)微型機(jī)器人在工業(yè)自動(dòng)化和智能物流中的應(yīng)用研究，探索微型機(jī)器人用于微小零件的搬運(yùn)和裝配。

在國內(nèi)，微型機(jī)器人研究起步相對較晚，但發(fā)展迅速，近年來在國家科技計(jì)劃的持續(xù)支持下，取得了長足進(jìn)步。清華大學(xué)、北京大學(xué)、浙江大學(xué)、上海交通大學(xué)等高校已成為該領(lǐng)域的重要研究力量。清華大學(xué)機(jī)器人系在微型機(jī)器人的設(shè)計(jì)和制造方面取得了重要成果，開發(fā)了基于多材料3D打印技術(shù)的微型機(jī)器人，并研究了其運(yùn)動(dòng)控制方法。北京大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院則專注于微型機(jī)器人的智能感知與導(dǎo)航算法研究，開發(fā)了基于深度學(xué)習(xí)的微型機(jī)器人環(huán)境識(shí)別算法，提高了機(jī)器人在復(fù)雜環(huán)境中的感知精度。浙江大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院在微型機(jī)器人的驅(qū)動(dòng)機(jī)制和能量供應(yīng)方面具有特色，開發(fā)了基于形狀記憶合金的微型驅(qū)動(dòng)器，并研究了微型機(jī)器人在微納尺度環(huán)境中的能量采集方法。上海交通大學(xué)則注重微型機(jī)器人在醫(yī)療健康領(lǐng)域的應(yīng)用研究，開發(fā)了用于血管內(nèi)探測的微型機(jī)器人系統(tǒng)，并進(jìn)行了初步的臨床試驗(yàn)。

盡管國內(nèi)外在微型機(jī)器人感知與導(dǎo)航領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展，但仍存在許多尚未解決的問題和研究空白。首先，在感知層面，微尺度環(huán)境下的傳感器性能優(yōu)化仍是關(guān)鍵挑戰(zhàn)。現(xiàn)有傳感器在微尺度下易受環(huán)境干擾、能量限制和尺寸限制的影響，導(dǎo)致感知信息質(zhì)量下降。例如，激光雷達(dá)在微尺度下難以形成完整的環(huán)境點(diǎn)云，視覺傳感器在低光照和微小視野下圖像質(zhì)量差，觸覺傳感器在微小接觸下的信號(hào)解讀難度大。此外，多模態(tài)傳感器在微尺度下的融合算法仍不完善，如何有效融合不同傳感器的信息，提高感知的準(zhǔn)確性和魯棒性，是一個(gè)亟待解決的問題。目前，大多數(shù)多模態(tài)融合研究仍基于宏觀機(jī)器人平臺(tái)，直接應(yīng)用于微型機(jī)器人環(huán)境感知的研究較少，缺乏針對微尺度環(huán)境特性的融合機(jī)制。

在導(dǎo)航層面，微尺度環(huán)境下的高精度定位與地圖構(gòu)建是另一個(gè)重要挑戰(zhàn)。由于微型機(jī)器人尺寸小、慣性小，IMU的測量誤差在累積過程中尤為嚴(yán)重，難以滿足高精度定位需求。現(xiàn)有的基于視覺或激光雷達(dá)的絕對定位方法在微尺度下易受環(huán)境特征缺失、相似性干擾等問題影響，難以構(gòu)建精確的局部地圖。此外，動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃是微型機(jī)器人在復(fù)雜環(huán)境中實(shí)現(xiàn)自主行進(jìn)的關(guān)鍵，但現(xiàn)有路徑規(guī)劃算法大多針對宏觀機(jī)器人設(shè)計(jì)，難以直接應(yīng)用于微型機(jī)器人面臨的微小障礙物、隨機(jī)運(yùn)動(dòng)物體以及狹小通道等典型場景。例如，A*、D*等經(jīng)典規(guī)劃算法在處理密集、高速變化的微小障礙物時(shí)，計(jì)算復(fù)雜度高且易陷入局部最優(yōu)；基于學(xué)習(xí)的方法雖然具有一定的適應(yīng)性，但泛化能力和實(shí)時(shí)性仍有待提升。此外，微型機(jī)器人導(dǎo)航通常需要與其他系統(tǒng)（如感知、決策系統(tǒng)）緊密耦合，對算法的實(shí)時(shí)性和系統(tǒng)整體穩(wěn)定性提出了嚴(yán)苛要求，而現(xiàn)有的研究大多關(guān)注單一模塊的性能提升，缺乏對整個(gè)導(dǎo)航系統(tǒng)的綜合優(yōu)化研究。

在多模態(tài)融合感知與導(dǎo)航的結(jié)合方面，也存在許多研究空白。目前，將感知與導(dǎo)航系統(tǒng)進(jìn)行有效融合的研究相對較少，大多數(shù)研究仍將兩者視為獨(dú)立模塊進(jìn)行設(shè)計(jì)。然而，在微型機(jī)器人實(shí)際應(yīng)用中，感知與導(dǎo)航需要緊密耦合，感知結(jié)果直接影響導(dǎo)航?jīng)Q策，而導(dǎo)航過程也需要實(shí)時(shí)反饋感知信息以修正感知模型。因此，如何設(shè)計(jì)能夠?qū)崿F(xiàn)感知與導(dǎo)航深度融合的統(tǒng)一框架，是一個(gè)亟待解決的問題。此外，微型機(jī)器人的資源受限特性（如計(jì)算能力、能源供應(yīng)）對感知與導(dǎo)航算法提出了更高的要求。如何在有限的資源下實(shí)現(xiàn)高效、魯棒的感知與導(dǎo)航，是微型機(jī)器人技術(shù)實(shí)用化的關(guān)鍵瓶頸。目前，針對微型機(jī)器人資源受限特性的算法優(yōu)化研究尚不充分，缺乏輕量化、低功耗的感知與導(dǎo)航解決方案。

綜上所述，盡管國內(nèi)外在微型機(jī)器人感知與導(dǎo)航領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展，但仍存在許多尚未解決的問題和研究空白。特別是在微尺度環(huán)境感知的傳感器性能優(yōu)化、多模態(tài)融合算法設(shè)計(jì)，以及微尺度環(huán)境下的高精度定位、動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃、感知與導(dǎo)航的深度融合、資源受限算法優(yōu)化等方面，需要進(jìn)一步深入研究。本項(xiàng)目擬針對上述問題，開展基于多模態(tài)融合的智能微型機(jī)器人環(huán)境感知與自主導(dǎo)航關(guān)鍵技術(shù)研究，有望為解決這些難題提供新的思路和方法，推動(dòng)微型機(jī)器人技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展。

五.研究目標(biāo)與內(nèi)容

本項(xiàng)目旨在攻克智能微型機(jī)器人在復(fù)雜動(dòng)態(tài)環(huán)境中的感知與導(dǎo)航難題，提出一種多模態(tài)融合的解決方案，推動(dòng)微型機(jī)器人在醫(yī)療、探測等領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用?；趯Ξ?dāng)前研究現(xiàn)狀和領(lǐng)域發(fā)展趨勢的深入分析，本項(xiàng)目設(shè)定以下研究目標(biāo)，并圍繞這些目標(biāo)展開具體研究內(nèi)容。

1.研究目標(biāo)

(1)構(gòu)建適用于微尺度環(huán)境的多模態(tài)感知信息融合框架，顯著提升微型機(jī)器人在低信噪比、小視野、高動(dòng)態(tài)環(huán)境下的環(huán)境感知精度和魯棒性。

(2)開發(fā)針對微尺度環(huán)境特點(diǎn)的高效、魯棒自主導(dǎo)航算法，實(shí)現(xiàn)微型機(jī)器人在包含微小障礙物、隨機(jī)運(yùn)動(dòng)物體以及狹窄通道的非結(jié)構(gòu)化環(huán)境中的精確定位、地圖構(gòu)建和動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃。

(3)設(shè)計(jì)輕量化、低功耗的多模態(tài)融合感知與導(dǎo)航協(xié)同機(jī)制，滿足微型機(jī)器人平臺(tái)在計(jì)算能力和能源供應(yīng)方面的嚴(yán)格限制。

(4)通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和性能評估，驗(yàn)證所提出方法的有效性，并為微型機(jī)器人在實(shí)際場景中的應(yīng)用提供技術(shù)支撐。

2.研究內(nèi)容

(1)微尺度環(huán)境下多模態(tài)傳感器特性分析與融合機(jī)制研究

***具體研究問題：**分析激光雷達(dá)、視覺傳感器和觸覺傳感器在微尺度環(huán)境（如尺寸小于1厘米）下的感知特性，包括探測距離、分辨率、抗干擾能力、功耗和計(jì)算需求等；研究微尺度環(huán)境下不同傳感器信息的互補(bǔ)性與冗余性；探索適用于微尺度環(huán)境的多模態(tài)傳感器信息同步、特征提取與融合的有效機(jī)制。

***假設(shè)：**微尺度環(huán)境下的環(huán)境特征（如障礙物尺寸、表面紋理）對傳感器性能有顯著影響，不同傳感器之間存在互補(bǔ)信息，通過設(shè)計(jì)針對性的融合機(jī)制，可以顯著提升感知精度和魯棒性。

***研究內(nèi)容：**開展微尺度環(huán)境模擬實(shí)驗(yàn)，評估不同傳感器在典型微尺度場景（如透明通道、微小障礙物陣列、動(dòng)態(tài)背景）下的感知性能；基于時(shí)頻分析、小波變換等方法研究微尺度環(huán)境下傳感器信號(hào)的特性；提出基于時(shí)空協(xié)同的多模態(tài)特征融合算法，包括特征層融合、決策層融合以及基于深度學(xué)習(xí)的端到端融合方法；設(shè)計(jì)自適應(yīng)融合權(quán)重調(diào)整機(jī)制，以應(yīng)對環(huán)境變化和傳感器故障。

(2)微尺度環(huán)境下的高精度定位與地圖構(gòu)建技術(shù)研究

***具體研究問題：**研究微尺度環(huán)境下基于IMU、視覺和激光雷達(dá)的緊耦合定位算法，以克服IMU誤差累積問題；開發(fā)適用于微尺度環(huán)境的SLAM（SimultaneousLocalizationandMapping）算法，能夠構(gòu)建高分辨率的局部地圖，并適應(yīng)環(huán)境動(dòng)態(tài)變化；研究如何利用觸覺傳感器信息輔助定位和地圖構(gòu)建，提高在特征稀疏環(huán)境下的定位精度。

***假設(shè)：**通過融合IMU的高頻信息和視覺/激光雷達(dá)的低頻全局信息，可以有效提高定位精度和穩(wěn)定性；基于圖優(yōu)化或粒子濾波的SLAM算法，結(jié)合觸覺信息，可以構(gòu)建更精確、更魯棒的動(dòng)態(tài)地圖。

***研究內(nèi)容：**研究微尺度環(huán)境下IMU誤差模型，設(shè)計(jì)基于非線性優(yōu)化的緊耦合IMU-視覺/IMU-激光雷達(dá)定位算法；開發(fā)基于因子圖優(yōu)化的微尺度SLAM算法，研究動(dòng)態(tài)環(huán)境下的地圖表示和更新機(jī)制；設(shè)計(jì)觸覺傳感器輔助的定位與地圖構(gòu)建方法，例如，利用觸覺信息確認(rèn)局部特征點(diǎn)或修正視覺/激光雷達(dá)感知的障礙物邊界。

(3)面向微尺度環(huán)境的動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃算法研究

***具體研究問題：**研究微尺度環(huán)境下微小障礙物（尺寸小于機(jī)器人自身尺寸）的檢測與識(shí)別方法；開發(fā)能夠處理動(dòng)態(tài)環(huán)境（存在隨機(jī)運(yùn)動(dòng)物體）的路徑規(guī)劃算法，保證路徑的安全性；研究如何利用多模態(tài)感知信息實(shí)時(shí)更新路徑規(guī)劃，適應(yīng)環(huán)境變化；探索基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的自適應(yīng)路徑規(guī)劃方法。

***假設(shè)：**結(jié)合視覺/激光雷達(dá)的精細(xì)感知和觸覺的接觸感知，可以有效檢測和識(shí)別微小障礙物；基于概率模型的動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃算法，結(jié)合多模態(tài)感知的實(shí)時(shí)更新，可以有效應(yīng)對動(dòng)態(tài)環(huán)境。

***研究內(nèi)容：**開發(fā)基于深度學(xué)習(xí)的微小障礙物檢測算法，例如，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理高分辨率傳感器圖像；研究基于動(dòng)態(tài)窗口法（DWA）或概率路圖（PRM）的動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃算法，并引入多模態(tài)感知信息進(jìn)行實(shí)時(shí)修正；設(shè)計(jì)基于多模態(tài)融合信息的動(dòng)態(tài)窗口法擴(kuò)展算法，能夠?qū)崟r(shí)處理傳感器檢測到的運(yùn)動(dòng)障礙物；研究基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的微尺度環(huán)境自適應(yīng)路徑規(guī)劃方法，使機(jī)器人能夠通過與環(huán)境交互學(xué)習(xí)最優(yōu)路徑策略。

(4)輕量化、低功耗多模態(tài)融合感知與導(dǎo)航協(xié)同機(jī)制設(shè)計(jì)

***具體研究問題：**研究如何在微型機(jī)器人平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)高效的多模態(tài)傳感器數(shù)據(jù)預(yù)處理和融合算法；設(shè)計(jì)低功耗的感知與導(dǎo)航協(xié)同策略，平衡感知精度、導(dǎo)航性能與能源消耗；開發(fā)資源受限環(huán)境下的算法優(yōu)化技術(shù)，如模型壓縮、知識(shí)蒸餾等。

***假設(shè)：**通過設(shè)計(jì)針對性的輕量化感知與導(dǎo)航算法，并結(jié)合有效的資源管理策略，可以在滿足性能要求的前提下，顯著降低微型機(jī)器人的計(jì)算和能源消耗。

***研究內(nèi)容：**研究適用于嵌入式平臺(tái)的輕量化多模態(tài)融合算法，例如，利用深度學(xué)習(xí)的知識(shí)蒸餾技術(shù)將大型模型壓縮為小型模型；設(shè)計(jì)基于任務(wù)需求的感知與導(dǎo)航協(xié)同策略，例如，在路徑規(guī)劃階段減少感知頻率，在接近障礙物時(shí)增加感知頻率；研究微型機(jī)器人平臺(tái)的能量管理機(jī)制，優(yōu)化感知與導(dǎo)航任務(wù)的能量分配；開發(fā)基于模型壓縮和硬件加速的資源受限算法優(yōu)化技術(shù)，以滿足微型機(jī)器人的計(jì)算和存儲(chǔ)需求。

(5)系統(tǒng)集成與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

***具體研究問題：**如何將所提出的多模態(tài)感知、導(dǎo)航和協(xié)同機(jī)制集成到微型機(jī)器人平臺(tái)；如何設(shè)計(jì)有效的實(shí)驗(yàn)場景和評估指標(biāo)，以驗(yàn)證所提出方法的有效性和性能。

***假設(shè)：**所提出的方法能夠有效集成到微型機(jī)器人平臺(tái)，并在實(shí)際或模擬的微尺度環(huán)境中展現(xiàn)出優(yōu)于現(xiàn)有技術(shù)的性能。

***研究內(nèi)容：**搭建微型機(jī)器人實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，集成所選用的傳感器和執(zhí)行器；開發(fā)集成所提出算法的軟件系統(tǒng)；設(shè)計(jì)包含靜態(tài)和動(dòng)態(tài)障礙物、不同環(huán)境復(fù)雜度的實(shí)驗(yàn)場景；建立全面的性能評估體系，包括感知精度、定位誤差、路徑規(guī)劃效率、能耗等指標(biāo)；通過仿真和實(shí)際實(shí)驗(yàn)對所提出的方法進(jìn)行全面驗(yàn)證，并對結(jié)果進(jìn)行分析和討論。

六.研究方法與技術(shù)路線

本項(xiàng)目將采用理論分析、算法設(shè)計(jì)、仿真實(shí)驗(yàn)和物理實(shí)驗(yàn)相結(jié)合的研究方法，系統(tǒng)性地解決智能微型機(jī)器人在復(fù)雜動(dòng)態(tài)環(huán)境下的感知與導(dǎo)航難題。具體研究方法、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)收集與分析方法以及技術(shù)路線安排如下：

1.研究方法

(1)**理論分析與建模方法：**對微尺度環(huán)境下多模態(tài)傳感器的物理特性、信息傳播機(jī)制以及微型機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)學(xué)、動(dòng)力學(xué)模型進(jìn)行深入分析，建立相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型。利用信息論、概率論等理論工具，分析不同傳感器信息的質(zhì)量和互補(bǔ)性，為多模態(tài)融合算法的設(shè)計(jì)提供理論基礎(chǔ)。同時(shí)，對微尺度環(huán)境下的障礙物交互、能量消耗等進(jìn)行建模，為路徑規(guī)劃和資源管理提供理論依據(jù)。

(2)**機(jī)器學(xué)習(xí)方法：**廣泛應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)，特別是深度學(xué)習(xí)技術(shù)，用于微尺度環(huán)境感知信息的特征提取、微小障礙物檢測、環(huán)境識(shí)別和動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃。具體包括：利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）處理高分辨率視覺和激光雷達(dá)圖像，實(shí)現(xiàn)微小障礙物的檢測與識(shí)別；采用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）或長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）處理時(shí)序傳感器數(shù)據(jù)，預(yù)測環(huán)境動(dòng)態(tài)變化；設(shè)計(jì)基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）的SLAM算法，處理非結(jié)構(gòu)化微尺度環(huán)境；應(yīng)用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（DRL）訓(xùn)練微型機(jī)器人在復(fù)雜環(huán)境中的自主導(dǎo)航策略。

(3)**傳感器融合技術(shù)：**研究時(shí)空協(xié)同的多模態(tài)信息融合策略，包括特征層融合、決策層融合以及基于深度學(xué)習(xí)的端到端融合方法。利用卡爾曼濾波、粒子濾波等概率估計(jì)算法，實(shí)現(xiàn)傳感器數(shù)據(jù)的緊耦合狀態(tài)估計(jì)。設(shè)計(jì)自適應(yīng)融合機(jī)制，根據(jù)環(huán)境特性和傳感器狀態(tài)動(dòng)態(tài)調(diào)整融合權(quán)重，提高感知結(jié)果的全局一致性和局部精確性。

(4)**優(yōu)化算法：**應(yīng)用非線性優(yōu)化、凸優(yōu)化以及啟發(fā)式優(yōu)化算法，解決微尺度SLAM中的圖優(yōu)化問題、動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃中的最優(yōu)化問題等。例如，利用非線性優(yōu)化方法求解緊耦合定位模型，使用粒子濾波算法處理非線性、非高斯環(huán)境下的狀態(tài)估計(jì)，采用改進(jìn)的A*或RRT算法進(jìn)行動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃。

(5)**仿真與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證方法：**開發(fā)微尺度環(huán)境仿真平臺(tái)，能夠模擬不同類型傳感器（激光雷達(dá)、視覺、觸覺）在微尺度環(huán)境下的感知效果，以及微型機(jī)器人在其中的運(yùn)動(dòng)和交互。設(shè)計(jì)包含靜態(tài)和動(dòng)態(tài)障礙物、不同復(fù)雜度的仿真實(shí)驗(yàn)場景。搭建物理實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，集成微型機(jī)器人、傳感器和執(zhí)行器，在真實(shí)或半真實(shí)環(huán)境中進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。通過對比實(shí)驗(yàn)、參數(shù)調(diào)優(yōu)和統(tǒng)計(jì)分析等方法，評估所提出方法的有效性和性能。

2.實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

(1)**傳感器性能評估實(shí)驗(yàn)：**在不同微尺度場景下（如不同尺寸和密度的障礙物陣列、不同光照和視場角的透明通道、存在微小移動(dòng)物體的環(huán)境），對激光雷達(dá)、視覺傳感器和觸覺傳感器進(jìn)行獨(dú)立測試，評估其在探測距離、分辨率、抗干擾能力、計(jì)算量等方面的性能表現(xiàn)。

(2)**多模態(tài)融合感知算法驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)：**設(shè)計(jì)包含單一模態(tài)信息不足或存在欺騙性信息的測試場景，驗(yàn)證多模態(tài)融合算法相對于單一模態(tài)算法在感知精度、魯棒性和不確定性降低方面的改進(jìn)效果。例如，在只有弱邊界的場景中測試融合算法對障礙物存在的判斷能力。

(3)**微尺度SLAM算法驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)：**在包含已知或未知特征的微尺度環(huán)境中，測試所提出的SLAM算法的定位精度、地圖構(gòu)建質(zhì)量和實(shí)時(shí)性。通過與groundtruth數(shù)據(jù)或高精度測量結(jié)果進(jìn)行對比，評估定位誤差和地圖匹配精度。在動(dòng)態(tài)環(huán)境中測試SLAM算法的適應(yīng)性。

(4)**動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃算法驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)：**設(shè)計(jì)包含靜態(tài)和動(dòng)態(tài)微小障礙物的仿真和物理實(shí)驗(yàn)場景，測試所提出的動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃算法的路徑安全性、效率和對環(huán)境變化的響應(yīng)速度。通過改變障礙物的運(yùn)動(dòng)模式和環(huán)境復(fù)雜度，評估算法的泛化能力。

(5)**系統(tǒng)集成與性能評估實(shí)驗(yàn)：**在物理實(shí)驗(yàn)平臺(tái)上，對集成多模態(tài)感知、導(dǎo)航和協(xié)同機(jī)制的整體系統(tǒng)進(jìn)行測試。評估系統(tǒng)在典型微尺度任務(wù)（如狹窄通道穿越、目標(biāo)點(diǎn)導(dǎo)航）中的綜合性能，包括任務(wù)完成率、成功率、平均完成時(shí)間、能耗等。

3.數(shù)據(jù)收集與分析方法

(1)**數(shù)據(jù)收集：**通過仿真平臺(tái)生成包含豐富環(huán)境信息的傳感器數(shù)據(jù)（如點(diǎn)云、圖像、觸覺信號(hào)），以及在物理實(shí)驗(yàn)平臺(tái)上采集的真實(shí)傳感器數(shù)據(jù)和機(jī)器人運(yùn)行數(shù)據(jù)。確保數(shù)據(jù)覆蓋不同的環(huán)境條件、任務(wù)場景和傳感器狀態(tài)。

(2)**數(shù)據(jù)分析：**對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理（如去噪、對齊、歸一化），然后利用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法、可視化技術(shù)以及特定的評估指標(biāo)（如定位誤差、路徑長度、能耗、成功率等）對算法性能進(jìn)行分析和比較。對于機(jī)器學(xué)習(xí)模型，采用交叉驗(yàn)證、網(wǎng)格搜索等方法進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，并分析模型的泛化能力和魯棒性。

4.技術(shù)路線

(1)**第一階段：基礎(chǔ)理論與預(yù)備研究(6個(gè)月)**

***關(guān)鍵步驟：**深入調(diào)研微尺度環(huán)境下多模態(tài)傳感器的特性、現(xiàn)有感知與導(dǎo)航算法的局限性；分析微尺度環(huán)境的物理特性（如尺度效應(yīng)、空氣動(dòng)力學(xué)）；建立微尺度機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)和動(dòng)力學(xué)模型；設(shè)計(jì)初步的多模態(tài)融合框架和協(xié)同機(jī)制方案。

***主要產(chǎn)出：**文獻(xiàn)綜述報(bào)告；微尺度環(huán)境模型；機(jī)器人動(dòng)力學(xué)模型；初步的融合與協(xié)同機(jī)制設(shè)計(jì)思路。

(2)**第二階段：多模態(tài)感知算法研發(fā)(12個(gè)月)**

***關(guān)鍵步驟：**研發(fā)輕量化的傳感器數(shù)據(jù)預(yù)處理算法；設(shè)計(jì)基于深度學(xué)習(xí)的微尺度微小障礙物檢測算法；開發(fā)時(shí)空協(xié)同的多模態(tài)特征融合算法；實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)融合權(quán)重調(diào)整機(jī)制。

***主要產(chǎn)出：**多模態(tài)感知算法原型；仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果；感知精度和魯棒性分析報(bào)告。

(3)**第三階段：微尺度導(dǎo)航算法研發(fā)(12個(gè)月)**

***關(guān)鍵步驟：**研發(fā)基于緊耦合定位的微尺度SLAM算法；設(shè)計(jì)基于多模態(tài)感知信息的動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃算法；開發(fā)基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的自適應(yīng)導(dǎo)航策略；研究輕量化和低功耗的導(dǎo)航算法實(shí)現(xiàn)。

***主要產(chǎn)出：**微尺度導(dǎo)航算法原型；仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果；導(dǎo)航性能（精度、效率、安全性）分析報(bào)告。

(4)**第四階段：系統(tǒng)集成與協(xié)同機(jī)制優(yōu)化(6個(gè)月)**

***關(guān)鍵步驟：**將多模態(tài)感知和導(dǎo)航算法集成到微型機(jī)器人平臺(tái)；開發(fā)資源管理策略，優(yōu)化計(jì)算和能源消耗；在仿真環(huán)境中測試和優(yōu)化感知與導(dǎo)航的協(xié)同機(jī)制。

***主要產(chǎn)出：**集成系統(tǒng)原型；協(xié)同機(jī)制優(yōu)化方案；仿真環(huán)境下系統(tǒng)性能評估報(bào)告。

(5)**第五階段：物理實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與成果總結(jié)(6個(gè)月)**

***關(guān)鍵步驟：**在物理實(shí)驗(yàn)平臺(tái)上進(jìn)行系統(tǒng)測試；設(shè)計(jì)并執(zhí)行全面的物理實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證計(jì)劃；分析實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，評估系統(tǒng)在實(shí)際微尺度環(huán)境中的性能；總結(jié)研究成果，撰寫論文和項(xiàng)目報(bào)告。

***主要產(chǎn)出：**物理實(shí)驗(yàn)結(jié)果；系統(tǒng)性能綜合評估報(bào)告；項(xiàng)目總結(jié)報(bào)告；發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文。

七．創(chuàng)新點(diǎn)

本項(xiàng)目針對智能微型機(jī)器人在復(fù)雜動(dòng)態(tài)環(huán)境下的感知與導(dǎo)航難題，提出了一系列創(chuàng)新性的研究思路和技術(shù)方案，主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

1.**面向微尺度環(huán)境的時(shí)空協(xié)同多模態(tài)感知融合框架創(chuàng)新：**現(xiàn)有傳感器融合研究多針對宏觀機(jī)器人或?qū)ξ⒊叨拳h(huán)境特性考慮不足。本項(xiàng)目創(chuàng)新性地提出一種結(jié)合時(shí)空信息的協(xié)同多模態(tài)感知框架，旨在解決微尺度環(huán)境下單一傳感器性能受限的問題。具體創(chuàng)新點(diǎn)包括：針對微尺度環(huán)境（如尺寸小于1厘米）下傳感器探測距離短、分辨率受限、易受干擾的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)具有自適應(yīng)特性的傳感器選擇與融合策略，根據(jù)環(huán)境復(fù)雜度和任務(wù)需求動(dòng)態(tài)調(diào)整不同傳感器的權(quán)重與融合方式；開發(fā)基于光流、運(yùn)動(dòng)估計(jì)等時(shí)空分析方法，融合視覺和激光雷達(dá)的時(shí)序信息，實(shí)現(xiàn)對微小運(yùn)動(dòng)障礙物和表面特征的更精確感知；提出利用觸覺傳感器進(jìn)行高精度接觸感知和局部特征確認(rèn)，彌補(bǔ)視覺和激光雷達(dá)在接觸確認(rèn)方面的不足，實(shí)現(xiàn)多模態(tài)信息的深度融合與互補(bǔ)，顯著提升微尺度環(huán)境下的感知精度和魯棒性。這種時(shí)空協(xié)同的融合機(jī)制是針對微尺度環(huán)境特性提出的，與宏觀機(jī)器人環(huán)境下的融合方法存在本質(zhì)區(qū)別。

2.**基于深度學(xué)習(xí)的微尺度微小障礙物檢測與識(shí)別方法創(chuàng)新：**微小障礙物（尺寸小于機(jī)器人自身尺寸）的檢測與識(shí)別是微尺度導(dǎo)航的關(guān)鍵挑戰(zhàn)，現(xiàn)有方法難以有效處理。本項(xiàng)目創(chuàng)新性地應(yīng)用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，特別是針對微尺度感知場景進(jìn)行設(shè)計(jì)的輕量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，用于微小障礙物的檢測與識(shí)別。具體創(chuàng)新點(diǎn)包括：設(shè)計(jì)能夠處理高分辨率微尺度圖像（如來自微型相機(jī)的圖像或激光雷達(dá)點(diǎn)云投影）的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）架構(gòu)，該架構(gòu)考慮了微尺度特征的尺度變化和稀疏性；開發(fā)基于注意力機(jī)制的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，使模型能夠聚焦于可能存在微小障礙物的區(qū)域；研究小樣本學(xué)習(xí)或遷移學(xué)習(xí)策略，以緩解微尺度場景下標(biāo)注數(shù)據(jù)難以獲取的問題；提出將觸覺信息作為補(bǔ)充輸入，輔助深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行障礙物識(shí)別，提高在低信噪比或特征模糊情況下的檢測準(zhǔn)確率。這種方法將深度學(xué)習(xí)強(qiáng)大的特征提取能力引入微尺度感知，為微小障礙物的檢測提供了新的思路和手段。

3.**適應(yīng)微尺度環(huán)境的動(dòng)態(tài)SLAM與路徑規(guī)劃一體化解決方案創(chuàng)新：**微尺度環(huán)境下的精確定位、地圖構(gòu)建與動(dòng)態(tài)避障需要緊密耦合。本項(xiàng)目創(chuàng)新性地提出一種將動(dòng)態(tài)SLAM與動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃緊密集成的解決方案，并針對微尺度環(huán)境的特點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)化。具體創(chuàng)新點(diǎn)包括：設(shè)計(jì)基于圖優(yōu)化的動(dòng)態(tài)SLAM算法，能夠?qū)崟r(shí)融合新觀測到的信息，同時(shí)處理環(huán)境中的動(dòng)態(tài)變化（如微小障礙物的移動(dòng)），并利用粒子濾波等方法處理非線性約束；開發(fā)考慮微小障礙物運(yùn)動(dòng)模型和預(yù)測的動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃算法，如擴(kuò)展基于概率路圖（PRM）或快速擴(kuò)展隨機(jī)樹（RRT）的動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法，能夠在規(guī)劃路徑時(shí)預(yù)測未來一段時(shí)間內(nèi)障礙物的位置，并預(yù)留安全距離；研究基于多模態(tài)融合感知信息的實(shí)時(shí)地圖更新與路徑修正機(jī)制，使機(jī)器人能夠根據(jù)最新的感知結(jié)果動(dòng)態(tài)調(diào)整路徑，應(yīng)對突發(fā)情況。這種一體化解決方案能夠更好地處理微尺度環(huán)境中的實(shí)時(shí)性和動(dòng)態(tài)性挑戰(zhàn)。

4.**輕量化、低功耗多模態(tài)融合感知與導(dǎo)航協(xié)同機(jī)制創(chuàng)新：**微型機(jī)器人平臺(tái)的計(jì)算能力和能源供應(yīng)嚴(yán)重受限，這對感知與導(dǎo)航算法提出了極高的要求。本項(xiàng)目創(chuàng)新性地研究面向資源受限的輕量化、低功耗多模態(tài)融合感知與導(dǎo)航協(xié)同機(jī)制。具體創(chuàng)新點(diǎn)包括：設(shè)計(jì)專門針對嵌入式平臺(tái)的輕量化多模態(tài)融合算法，如利用知識(shí)蒸餾技術(shù)將大型深度學(xué)習(xí)模型壓縮為適合微型處理器運(yùn)行的小型模型；開發(fā)基于事件驅(qū)動(dòng)的感知策略，僅在需要時(shí)激活高功耗傳感器或進(jìn)行高精度計(jì)算，平衡感知精度與能耗；研究導(dǎo)航任務(wù)的優(yōu)先級(jí)調(diào)度和資源分配策略，例如，在能量充足時(shí)進(jìn)行高精度感知和探索，在能量受限時(shí)降低感知頻率或切換到低功耗模式；設(shè)計(jì)能量采集與管理的策略，結(jié)合導(dǎo)航規(guī)劃優(yōu)化能量使用，延長微型機(jī)器人的續(xù)航時(shí)間。這種協(xié)同機(jī)制旨在最大限度地利用有限資源，實(shí)現(xiàn)微型機(jī)器人在實(shí)際任務(wù)中的可持續(xù)運(yùn)行。

5.**面向特定微尺度應(yīng)用場景的系統(tǒng)性研究創(chuàng)新：**本項(xiàng)目不僅關(guān)注通用算法的突破，還強(qiáng)調(diào)針對特定微尺度應(yīng)用場景（如醫(yī)療微創(chuàng)手術(shù)、環(huán)境微探測）進(jìn)行系統(tǒng)性研究，探索所提出技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用潛力。具體創(chuàng)新點(diǎn)包括：針對醫(yī)療應(yīng)用場景，研究微型機(jī)器人在血管等狹窄、彎曲通道中的感知與導(dǎo)航特性，開發(fā)能夠適應(yīng)生理環(huán)境變化的算法；針對環(huán)境探測應(yīng)用場景，研究微型機(jī)器人在土壤、水體等復(fù)雜介質(zhì)中的感知與運(yùn)動(dòng)控制方法，開發(fā)能夠應(yīng)對非結(jié)構(gòu)化環(huán)境的魯棒算法；通過構(gòu)建針對性的仿真和物理實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，驗(yàn)證所提出方法在模擬真實(shí)應(yīng)用場景下的有效性，為后續(xù)的實(shí)際應(yīng)用部署提供技術(shù)儲(chǔ)備。這種面向特定應(yīng)用場景的研究，使得本項(xiàng)目的研究成果更具實(shí)用價(jià)值和推廣前景。

綜上所述，本項(xiàng)目在理論層面提出了時(shí)空協(xié)同的多模態(tài)融合框架和適應(yīng)微尺度環(huán)境的動(dòng)態(tài)SLAM與路徑規(guī)劃一體化方法；在方法層面創(chuàng)新性地應(yīng)用深度學(xué)習(xí)于微尺度微小障礙物檢測，并設(shè)計(jì)了輕量化、低功耗的協(xié)同機(jī)制；在應(yīng)用層面則聚焦于特定微尺度場景，推動(dòng)技術(shù)的實(shí)用化。這些創(chuàng)新點(diǎn)共同構(gòu)成了本項(xiàng)目區(qū)別于現(xiàn)有研究的核心優(yōu)勢，有望為解決智能微型機(jī)器人在復(fù)雜動(dòng)態(tài)環(huán)境下的感知與導(dǎo)航難題提供新的解決方案，并促進(jìn)相關(guān)技術(shù)在醫(yī)療、環(huán)境、空間等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用。

八．預(yù)期成果

本項(xiàng)目旨在攻克智能微型機(jī)器人在復(fù)雜動(dòng)態(tài)環(huán)境下的感知與導(dǎo)航難題，預(yù)期將取得一系列具有理論創(chuàng)新性和實(shí)踐應(yīng)用價(jià)值的研究成果。具體預(yù)期成果包括：

1.**理論貢獻(xiàn)：**

(1)**構(gòu)建新的微尺度環(huán)境感知理論框架：**通過深入研究微尺度環(huán)境下多模態(tài)傳感器的特性與融合機(jī)制，本項(xiàng)目預(yù)期能夠建立一套完整的、適用于微尺度環(huán)境的時(shí)空協(xié)同多模態(tài)感知理論框架。該框架將揭示微尺度環(huán)境下信息獲取、處理與融合的特殊規(guī)律，為理解微型機(jī)器人在微觀世界的感知能力提供新的理論視角，并可能推動(dòng)傳感器融合理論在極端環(huán)境下的發(fā)展。

(2)**發(fā)展適應(yīng)微尺度環(huán)境的導(dǎo)航算法理論：**針對微尺度環(huán)境下的高精度定位、動(dòng)態(tài)地圖構(gòu)建和路徑規(guī)劃難題，本項(xiàng)目預(yù)期能夠提出一系列創(chuàng)新的導(dǎo)航算法理論，包括基于緊耦合定位的動(dòng)態(tài)SLAM理論、考慮微小障礙物運(yùn)動(dòng)的動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃理論以及感知與導(dǎo)航一體化的協(xié)同控制理論。這些理論將彌補(bǔ)現(xiàn)有導(dǎo)航理論在微尺度環(huán)境應(yīng)用方面的不足，豐富機(jī)器人學(xué)中的導(dǎo)航理論體系。

(3)**深化對資源受限系統(tǒng)智能控制的理解：**通過研究輕量化、低功耗的多模態(tài)融合感知與導(dǎo)航協(xié)同機(jī)制，本項(xiàng)目預(yù)期能夠?yàn)橘Y源受限的智能系統(tǒng)（不僅限于微型機(jī)器人）的設(shè)計(jì)提供新的理論指導(dǎo)和方法論。特別是在計(jì)算資源、能源供應(yīng)嚴(yán)格限制的情況下，如何實(shí)現(xiàn)高效的任務(wù)執(zhí)行和可持續(xù)運(yùn)行，本項(xiàng)目的研究將提供有價(jià)值的理論見解。

2.**技術(shù)成果：**

(1)**多模態(tài)融合感知算法庫：**預(yù)期開發(fā)一套包含傳感器數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取、時(shí)空信息融合、不確定性估計(jì)等模塊的、輕量化、高魯棒性的多模態(tài)融合感知算法庫。該庫將支持激光雷達(dá)、視覺、觸覺等多種傳感器的數(shù)據(jù)融合，能夠有效應(yīng)對微尺度環(huán)境下的低信噪比、小視野、高動(dòng)態(tài)等挑戰(zhàn)，并提供開放的接口供后續(xù)應(yīng)用開發(fā)。

(2)**微尺度導(dǎo)航系統(tǒng)原型：**預(yù)期開發(fā)一個(gè)集成了微尺度SLAM、動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃和自適應(yīng)導(dǎo)航策略的微尺度導(dǎo)航系統(tǒng)原型。該原型能夠在包含靜態(tài)和動(dòng)態(tài)微小障礙物的微尺度環(huán)境中實(shí)現(xiàn)高精度定位、實(shí)時(shí)地圖構(gòu)建和自主路徑規(guī)劃與避障，并通過仿真和物理實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證其性能。

(3)**輕量化協(xié)同控制機(jī)制：**預(yù)期設(shè)計(jì)一套能夠有效平衡感知精度、導(dǎo)航性能與能源消耗的輕量化、低功耗協(xié)同控制機(jī)制。該機(jī)制將包括基于事件驅(qū)動(dòng)的感知策略、導(dǎo)航任務(wù)的優(yōu)先級(jí)調(diào)度算法以及能量管理與優(yōu)化策略，能夠顯著提升微型機(jī)器人在實(shí)際任務(wù)中的續(xù)航能力和運(yùn)行效率。

(4)**仿真與實(shí)驗(yàn)平臺(tái)：**預(yù)期構(gòu)建一個(gè)包含微尺度環(huán)境仿真器和物理實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的綜合研究環(huán)境。仿真器能夠用于快速驗(yàn)證算法、生成大規(guī)模數(shù)據(jù)集，物理平臺(tái)則用于在真實(shí)微尺度環(huán)境中測試系統(tǒng)的性能和魯棒性，為算法的迭代優(yōu)化提供支撐。

3.**實(shí)踐應(yīng)用價(jià)值：**

(1)**推動(dòng)醫(yī)療微創(chuàng)手術(shù)機(jī)器人發(fā)展：**本項(xiàng)目的研究成果有望顯著提升微型機(jī)器人在血管、腔道等狹窄、彎曲、動(dòng)態(tài)環(huán)境中的感知與導(dǎo)航能力，為開發(fā)用于藥物遞送、修復(fù)、疾病診斷的微型手術(shù)機(jī)器人提供關(guān)鍵技術(shù)支撐，有望提高手術(shù)精度，縮短手術(shù)時(shí)間，降低患者風(fēng)險(xiǎn)。

(2)**促進(jìn)環(huán)境微探測技術(shù)應(yīng)用：**本項(xiàng)目的研究成果可應(yīng)用于開發(fā)用于土壤污染檢測、水體微塑料分析、微生物采樣等的微型探測機(jī)器人，提高探測的靈敏度和效率，為環(huán)境科學(xué)研究、污染治理提供新的工具。

(3)**助力空間探索與行星探測：**本項(xiàng)目提出的適應(yīng)非結(jié)構(gòu)化、微小障礙物環(huán)境的導(dǎo)航技術(shù)，可為開發(fā)用于小行星表面探測、衛(wèi)星內(nèi)部維護(hù)等任務(wù)的微型漫游車或探測器提供技術(shù)基礎(chǔ)，降低任務(wù)成本，提高探測覆蓋范圍和深度。

(4)**拓展反恐排爆與安全檢查領(lǐng)域應(yīng)用：**本項(xiàng)目的研究成果可應(yīng)用于開發(fā)用于危險(xiǎn)區(qū)域爆炸物探測、違禁品檢查的微型偵察機(jī)器人，提高檢查的隱蔽性和效率，增強(qiáng)公共安全。

(5)**帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展：**本項(xiàng)目的研究將促進(jìn)微型機(jī)器人用傳感器、高性能計(jì)算芯片、能量供應(yīng)技術(shù)等相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，形成新的經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)，并提升國家在智能微型機(jī)器人領(lǐng)域的核心競爭力。

綜上所述，本項(xiàng)目預(yù)期在理論層面取得微尺度環(huán)境感知與導(dǎo)航的新認(rèn)識(shí)，在技術(shù)層面開發(fā)出一系列創(chuàng)新性的算法和系統(tǒng)原型，并在實(shí)踐層面為微型機(jī)器人在醫(yī)療、環(huán)境、空間等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用提供關(guān)鍵技術(shù)支撐，產(chǎn)生顯著的社會(huì)和經(jīng)濟(jì)效益。

九.項(xiàng)目實(shí)施計(jì)劃

為確保項(xiàng)目目標(biāo)的順利實(shí)現(xiàn)，本項(xiàng)目將按照既定研究內(nèi)容和技術(shù)路線，分階段、有步驟地開展研究工作。項(xiàng)目總周期為五階段，總計(jì)三年（36個(gè)月）。各階段任務(wù)分配、進(jìn)度安排及預(yù)期成果如下：

1.**第一階段：基礎(chǔ)理論與預(yù)備研究(6個(gè)月)**

***任務(wù)分配：**

*文獻(xiàn)調(diào)研與現(xiàn)狀分析：全面梳理國內(nèi)外在微尺度傳感器技術(shù)、多模態(tài)融合、微尺度SLAM、動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃、資源受限系統(tǒng)控制等方面的研究進(jìn)展，重點(diǎn)關(guān)注與本項(xiàng)目相關(guān)的最新成果和挑戰(zhàn)。

*微尺度環(huán)境建模：分析典型微尺度環(huán)境（如透明通道、微小障礙物陣列）的物理特性，建立數(shù)學(xué)模型。

*機(jī)器人動(dòng)力學(xué)建模：建立微型機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)學(xué)和動(dòng)力學(xué)模型，為導(dǎo)航算法開發(fā)提供基礎(chǔ)。

*初步方案設(shè)計(jì)：結(jié)合研究現(xiàn)狀和項(xiàng)目目標(biāo)，初步設(shè)計(jì)多模態(tài)融合框架、協(xié)同機(jī)制和技術(shù)路線。

***進(jìn)度安排：**

*第1-2個(gè)月：完成文獻(xiàn)調(diào)研與現(xiàn)狀分析報(bào)告，明確研究重點(diǎn)和創(chuàng)新方向。

*第3-4個(gè)月：完成微尺度環(huán)境建模和機(jī)器人動(dòng)力學(xué)建模工作。

*第5-6個(gè)月：完成初步方案設(shè)計(jì)，形成第一階段研究報(bào)告。

***預(yù)期成果：**文獻(xiàn)綜述報(bào)告；微尺度環(huán)境模型；機(jī)器人動(dòng)力學(xué)模型；初步的融合與協(xié)同機(jī)制設(shè)計(jì)思路報(bào)告。

2.**第二階段：多模態(tài)感知算法研發(fā)(12個(gè)月)**

***任務(wù)分配：**

*傳感器特性分析與實(shí)驗(yàn)：在模擬和真實(shí)的微尺度環(huán)境中，對激光雷達(dá)、視覺、觸覺傳感器進(jìn)行獨(dú)立測試，分析其性能指標(biāo)和局限性。

*輕量化感知算法設(shè)計(jì)：設(shè)計(jì)傳感器數(shù)據(jù)預(yù)處理算法，針對微尺度環(huán)境優(yōu)化算法復(fù)雜度。

*微小障礙物檢測算法開發(fā)：基于深度學(xué)習(xí)，開發(fā)適用于微尺度圖像/點(diǎn)云的微小障礙物檢測模型。

*多模態(tài)融合算法研發(fā)：設(shè)計(jì)時(shí)空協(xié)同的多模態(tài)特征融合算法和自適應(yīng)權(quán)重調(diào)整機(jī)制。

***進(jìn)度安排：**

*第7-8個(gè)月：完成傳感器特性分析實(shí)驗(yàn)，形成傳感器選型與測試報(bào)告。

*第9-10個(gè)月：完成輕量化感知算法和微小障礙物檢測模型的初步設(shè)計(jì)。

*第11-12個(gè)月：完成多模態(tài)融合算法的研發(fā)與初步測試。

***預(yù)期成果：**多模態(tài)感知算法原型代碼；傳感器特性分析報(bào)告；仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果（感知精度和魯棒性）；多模態(tài)感知算法研發(fā)報(bào)告。

3.**第三階段：微尺度導(dǎo)航算法研發(fā)(12個(gè)月)**

***任務(wù)分配：**

*緊耦合定位算法開發(fā)：研究并實(shí)現(xiàn)基于IMU、視覺/激光雷達(dá)的緊耦合定位算法。

*微尺度SLAM算法開發(fā)：設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)基于圖優(yōu)化的微尺度SLAM算法，并集成觸覺信息輔助定位與地圖構(gòu)建。

*動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃算法開發(fā)：開發(fā)能夠處理動(dòng)態(tài)微小障礙物的路徑規(guī)劃算法，考慮能量效率。

*深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)導(dǎo)航策略研究：設(shè)計(jì)基于DRL的微尺度環(huán)境自適應(yīng)導(dǎo)航策略。

***進(jìn)度安排：**

*第13-14個(gè)月：完成緊耦合定位算法和微尺度SLAM算法的基礎(chǔ)框架設(shè)計(jì)。

*第15-16個(gè)月：完成動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃算法和基于DRL的導(dǎo)航策略的初步開發(fā)。

*第17-18個(gè)月：進(jìn)行算法集成與初步的仿真測試。

*第19-20個(gè)月：根據(jù)仿真結(jié)果進(jìn)行算法優(yōu)化。

*第21-22個(gè)月：完成導(dǎo)航算法的研發(fā)與仿真驗(yàn)證報(bào)告。

***預(yù)期成果：**微尺度導(dǎo)航算法原型代碼；仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果（定位精度、地圖質(zhì)量、路徑規(guī)劃性能）；導(dǎo)航算法研發(fā)報(bào)告。

4.**第四階段：系統(tǒng)集成與協(xié)同機(jī)制優(yōu)化(6個(gè)月)**

***任務(wù)分配：**

*系統(tǒng)集成：將多模態(tài)感知、導(dǎo)航算法集成到微型機(jī)器人平臺(tái)或仿真環(huán)境中。

*協(xié)同機(jī)制設(shè)計(jì)：設(shè)計(jì)資源管理策略，優(yōu)化感知與導(dǎo)航任務(wù)的協(xié)同執(zhí)行。

*輕量化與低功耗優(yōu)化：對集成系統(tǒng)進(jìn)行算法壓縮和優(yōu)化，降低計(jì)算和能耗。

*仿真環(huán)境測試：在仿真環(huán)境中測試集成系統(tǒng)的性能和協(xié)同效果。

***進(jìn)度安排：**

*第23-24個(gè)月：完成系統(tǒng)集成工作，并進(jìn)行初步的功能驗(yàn)證。

*第25-26個(gè)月：設(shè)計(jì)協(xié)同機(jī)制和進(jìn)行輕量化、低功耗優(yōu)化。

*第27-28個(gè)月：在仿真環(huán)境中進(jìn)行系統(tǒng)集成測試和性能評估。

***預(yù)期成果：**集成系統(tǒng)原型；協(xié)同機(jī)制設(shè)計(jì)方案；系統(tǒng)性能優(yōu)化報(bào)告；仿真環(huán)境下系統(tǒng)性能評估報(bào)告。

5.**第五階段：物理實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與成果總結(jié)(6個(gè)月)**

***任務(wù)分配：**

*物理實(shí)驗(yàn)平臺(tái)準(zhǔn)備：搭建物理實(shí)驗(yàn)環(huán)境，準(zhǔn)備微型機(jī)器人、傳感器、執(zhí)行器等硬件設(shè)備。

*實(shí)驗(yàn)方案設(shè)計(jì)：設(shè)計(jì)包含靜態(tài)和動(dòng)態(tài)障礙物的物理實(shí)驗(yàn)場景和測試計(jì)劃。

*物理實(shí)驗(yàn)執(zhí)行：在物理實(shí)驗(yàn)平臺(tái)上進(jìn)行系統(tǒng)測試，收集實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。

*數(shù)據(jù)分析與性能評估：分析物理實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，評估系統(tǒng)在實(shí)際環(huán)境中的性能。

*成果總結(jié)與論文撰寫：總結(jié)研究成果，撰寫項(xiàng)目報(bào)告和學(xué)術(shù)論文。

***進(jìn)度安排：**

*第29-30個(gè)月：完成物理實(shí)驗(yàn)平臺(tái)搭建和實(shí)驗(yàn)方案設(shè)計(jì)。

*第31-32個(gè)月：執(zhí)行物理實(shí)驗(yàn)，收集數(shù)據(jù)。

*第33-34個(gè)月：進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與系統(tǒng)性能評估。

*第35-36個(gè)月：完成項(xiàng)目總結(jié)報(bào)告和論文撰寫。

***預(yù)期成果：**物理實(shí)驗(yàn)結(jié)果報(bào)告；系統(tǒng)性能綜合評估報(bào)告；項(xiàng)目總結(jié)報(bào)告；發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文。

**風(fēng)險(xiǎn)管理策略：**

本項(xiàng)目涉及多學(xué)科交叉和復(fù)雜技術(shù)集成，存在一定的技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)和實(shí)施風(fēng)險(xiǎn)。項(xiàng)目組將制定以下風(fēng)險(xiǎn)管理策略：

（1）技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)：針對算法開發(fā)難度大、集成挑戰(zhàn)高等問題，采取分階段驗(yàn)證方法，先在仿真環(huán)境完成核心算法的獨(dú)立測試，再進(jìn)行系統(tǒng)集成與驗(yàn)證。加強(qiáng)與相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜业慕涣骱献鳎皶r(shí)解決技術(shù)瓶頸。建立算法評估機(jī)制，定期對研究進(jìn)展進(jìn)行技術(shù)評審，確保技術(shù)路線的可行性。

（2）實(shí)施風(fēng)險(xiǎn)：針對人員變動(dòng)、資源不足等問題，制定詳細(xì)的項(xiàng)目管理計(jì)劃，明確各階段任務(wù)負(fù)責(zé)人和時(shí)間節(jié)點(diǎn)。建立風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制，定期評估項(xiàng)目進(jìn)度和資源使用情況，及時(shí)調(diào)整計(jì)劃。加強(qiáng)與合作單位的溝通協(xié)調(diào)，確保項(xiàng)目資源的穩(wěn)定供給。

（3）成果轉(zhuǎn)化風(fēng)險(xiǎn)：針對研究成果難以產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用的問題，前期加強(qiáng)與潛在應(yīng)用單位的溝通，明確應(yīng)用需求，確保研究成果的實(shí)用價(jià)值。探索建立技術(shù)轉(zhuǎn)移機(jī)制，與合作企業(yè)共同開展應(yīng)用示范項(xiàng)目，加速成果轉(zhuǎn)化。

通過上述風(fēng)險(xiǎn)管理策略，確保項(xiàng)目研究工作的順利進(jìn)行，最大限度地降低風(fēng)險(xiǎn)對項(xiàng)目目標(biāo)的沖擊。

十.項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)

本項(xiàng)目的研究成功依賴于一支具有跨學(xué)科背景和豐富經(jīng)驗(yàn)的團(tuán)隊(duì)。團(tuán)隊(duì)成員由核心研究人員、博士后、研究生構(gòu)成，涵蓋了機(jī)械工程、電子工程、計(jì)算機(jī)科學(xué)和自動(dòng)控制等關(guān)鍵領(lǐng)域，能夠?yàn)轫?xiàng)目的順利實(shí)施提供全方位的技術(shù)支撐。團(tuán)隊(duì)成員均具有深厚的專業(yè)知識(shí)和多年的相關(guān)研究經(jīng)驗(yàn)，并在智能微型機(jī)器人領(lǐng)域取得了顯著成果。

1.**團(tuán)隊(duì)成員專業(yè)背景與研究經(jīng)驗(yàn)：**

(1)**項(xiàng)目負(fù)責(zé)人：張教授（機(jī)械工程，博士），國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室智能機(jī)器人研究中心主任。**在微納制造、微型機(jī)器人系統(tǒng)集成與控制領(lǐng)域深耕十余年，主持完成多項(xiàng)國家級(jí)科研項(xiàng)目，發(fā)表高水平論文30余篇（SCI收錄20篇，IEEE匯刊10篇），擁有多項(xiàng)發(fā)明專利。曾研制出用于血管介入的微型機(jī)器人原型，在微尺度環(huán)境下的運(yùn)動(dòng)控制與力反饋方面具有突出成果。研究方向包括微型機(jī)器人動(dòng)力學(xué)建模、高精度導(dǎo)航與定位技術(shù)、多模態(tài)信息融合方法等。

(2)**核心成員A：李博士（計(jì)算機(jī)科學(xué)，博士后），專注于深度學(xué)習(xí)與機(jī)器人感知融合。**在多模態(tài)信息融合、深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于機(jī)器人感知領(lǐng)域積累了豐富經(jīng)驗(yàn)，曾參與多項(xiàng)國際前沿項(xiàng)目。在微尺度圖像處理、傳感器數(shù)據(jù)融合算法方面發(fā)表多篇期刊論文，擅長卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)與優(yōu)化，具有扎實(shí)的理論基礎(chǔ)和算法實(shí)現(xiàn)能力。研究方向包括基于深度學(xué)習(xí)的微小障礙物檢測、多模態(tài)感知特征提取與融合、實(shí)時(shí)環(huán)境識(shí)別等。

(3)**核心成員B：王博士（控制理論與工程，副教授），負(fù)責(zé)導(dǎo)航算法與協(xié)同控制策略研究。**在機(jī)器人導(dǎo)航、路徑規(guī)劃與運(yùn)動(dòng)控制領(lǐng)域具有深厚的學(xué)術(shù)造詣，主持完成多項(xiàng)省部級(jí)科研項(xiàng)目。在微尺度環(huán)境下的動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃、SLAM算法優(yōu)化、觸覺信息融合等方面發(fā)表了多篇高水平學(xué)術(shù)論文，并擁有相關(guān)軟件著作權(quán)。研究方向包括機(jī)器人環(huán)境建模、高精度定位技術(shù)、動(dòng)態(tài)環(huán)境下的自適應(yīng)導(dǎo)航算法設(shè)計(jì)、資源受限系統(tǒng)控制等。

(4)**核心成員C：趙研究員（微納制造與傳感技術(shù)，高級(jí)工程師），負(fù)責(zé)微型機(jī)器人平臺(tái)與傳感器集成。**專注于微尺度機(jī)器人制造工藝、傳感器微型化技術(shù)，在MEMS技術(shù)、微尺度能量采集等方面具有豐富實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。曾參與開發(fā)用于細(xì)胞操作的微型機(jī)器人平臺(tái)，并在傳感器融合、觸覺感知系統(tǒng)設(shè)計(jì)方面積累了大量經(jīng)驗(yàn)。研究方向包括微型機(jī)器人微納制造技術(shù)、微型傳感器集成、能量供應(yīng)方法、系統(tǒng)集成與測試等。

(5)**博士后D：孫博士（與機(jī)器人學(xué)，博士后），負(fù)責(zé)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)與智能控制算法研究。**在強(qiáng)化學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)與機(jī)器人決策控制領(lǐng)域具有扎實(shí)的學(xué)術(shù)基礎(chǔ)和算法開發(fā)能力，曾在國際頂級(jí)會(huì)議發(fā)表多篇論文。研究方向包括基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的微型機(jī)器人導(dǎo)航策略、環(huán)境交互學(xué)習(xí)、模型預(yù)測控制等。

(6)**研究生團(tuán)隊(duì)：**項(xiàng)目將組建一支由5名博士研究生和8名碩士研究生構(gòu)成的研究團(tuán)隊(duì)，分別負(fù)責(zé)算法理論推導(dǎo)、仿真實(shí)現(xiàn)、實(shí)驗(yàn)測試等具體任務(wù)。團(tuán)隊(duì)成員均具備較強(qiáng)的科研能力和創(chuàng)新意識(shí)，將在項(xiàng)目負(fù)責(zé)人和核心成員的指導(dǎo)下，圍繞項(xiàng)目目標(biāo)開展深入研究。

7.**項(xiàng)目首席科學(xué)家：陳院士（機(jī)器人學(xué)，院士），資深顧問。**機(jī)器人領(lǐng)域國際知名專家，長期致力于機(jī)器人基礎(chǔ)理論與關(guān)鍵