智能機器人團隊是一支由多位智能機器人領域專家、青年教師以及40余名研究生組成的團隊，核心成員3人具有留學經歷，擁有豐富的智能機器人基礎研究經驗和技術實力。團隊成員秉承著“面向需求、協作創新”的理念，圍繞機器人的智能化問題，與美國德克薩斯州立大學、香港大學、沈陽自動化研究和浙江大學等知名院所開展合作，致力于智能工業機器人、機器人系統標定技術、未知目標自主感知技術、機器人多約束運動軌跡規劃技術、多目標工藝建模等方向的高素質人才培養、基礎理論研究、關鍵技術創新和成果轉化。
（1）場景感知與數據理解
針對不確定未知場景，開展3D點云視點自主規劃、 多源異構數據融合、3D點云特征提取、3D點云配準、3D點云重構。
（2）認知計算與自主決策
基于數據的快速認知方法，利用先驗知識來增強認知的可靠性，常識與因果支持的知識驅動認知，數據與知識關系模型，機器人運動軌跡多約束自主規劃。
（3）機器人建模與運動控制
機器人正向運動模型辨識，機器人標定，機器人技巧學習與進化，多軸冗余機器人逆向運動學，機器人系統多目標運動規劃，機器人防碰撞預測。
（4）機器人構型設計與仿真
機器人自由可達空間計算；機器人通過能力設計與仿真；機器人多模態構型設計與仿真；機器人步態設計與仿真；機器人多地形足端設計與仿真。
（1）科研項目
[1] 國家自然科學基金委員會, 聯合基金項目, U1937201, 固體發動機碳纖維復合材料殼體封頭激光原位成型控制與優化, 2020-01-01 至 2023-12-31, 225萬元, 結題；
[2] 國家工信部基礎科研重點計劃, JCKY2019411B001, 智能機器人集成技術, 2020-01 至2022-12, 960萬元, 結題；
[3] 國家科技部“科技助力經濟2020”重點研發專項, 1002AASQ2020YFF0423910, 面向自動噴涂的工藝參數無人優化技術研究, 2020-07 至 2022-06, 150萬元, 結題；
[4] 國家級支撐基金項目，點云數據處理技術研究，10萬元，2019-2020年，結題；
[5] 國家級創新基金項目，復合控制技術研究， 40萬元，2018-2020年，結題；
[6] 吉林省科技廳計劃基金, 科技發展計劃, 20210201041GX, 用于機器人絕對定位精度標定的激光束同時對準雙PSD的控制理論研究, 2021-06 至 2024-07, 80萬元, 在研；
[7] 吉林省科技廳國際合作計劃基金, H20160414030G, 用于機器人絕對定位精度標定的激光束同時對準雙PSD的控制理論研究, 2017-01 至 2020-12, 17萬元, 結題；
[8] 吉林省發改委計劃基金， 醫用智能轉運床，2020.12-2021.12， 25萬，結題
[9] 吉林省科技廳計劃基金，復雜零件逆向造型非直角測量系坐標同態解耦理論研究（20140101077JC），2014.01-2016.12、8萬、已結題；
[10] 天津博諾智創機器人技術有限公司, 企事業委托橫向項目, KYC-MX-XM-2022-058, 工業機器人定位精度標定儀研發, 2022-12 至 2023-12, 15萬元, 結題；
[11] 吉林省教育廳, 科學技術研究規劃項目, JJKH20220777KJ, 面向教育大數據的多視圖挖掘技術研究,2022-01 至 2023-12, 2.5萬元, 結題；
[12] 中國工程物理研究院應用電子學研究所, 企事業委托橫向, 20220782xyx, “認知激光”概念研究,2022-11 至 2023-08, 8.7萬元, 結題；
[13] 中國電子科技集團第53研究所, 企事業委托橫向項目, KYC-MX-XM-2021-103, 大角度偏轉成像技術研制, 2021-12 至 2022-02, 30萬元, 結題；
[14] 吉林省科技廳, 高新, KYC-JC-XM-2019-086, 真實感VR立體影視畫面繪制關鍵技術及應用研究, 2019-01 至 2021-12, 50萬元, 結題；
[15] 吉林省科學技術協會, 省部級科研項目, KYC-MX-XM-2021-016, 吉林省高校科技成果轉化現狀調研與對策研究, 2021-04 至 2021-11, 1萬元, 結題。
（2）學術論文
[1] RGB-D Image Multi-Target Detection Method Based on 3D DSF R-CNN [J] . Hu Qi, Zhai Lang International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence . 2019,8：1954026.1-1954026.15
[2] Ren, Huanhuan; Zhang, Lizhong; Su, Chengzhi ; Design and Research of a Walking Robot withTwo Parallel Mechanisms, ROBOTICA, 2021, 39(9): 1634-1641
[3] Huanhuan Ren; Lizhong Zhang; Chengzhi Su ; Tracking control of an uncertain heavy loadrobot based on super twisting sliding mode control and fuzzy compensator, Asian Journal of Control, 2021, 24(1): 1-10
[4] Ren Huanhuan; Lizhong Zhang; Chengzhi Su; Sun Jian; Daoxue Liu ; Research on fuzzycontrol of permanent magnet synchronous motor for a mobile robot, Journal of Physics: Conference Series, 2021, 1754(1): 1-8
[5] Ren, Huanhuan; Zhang, Lizhong; Su, Chengzhi ; Dynamic analysis and decoupled control of a heavy-duty walking robot with flexible feet based on super twisting algorithm, MEASUREMENT &CONTROL, 2021, 54(1-2): 55-64
[6] Shiqi Ding; Chengzhi Su; Hao Qin; Zhen Xu; Enguo Wang ; Ordered Boundary Extraction Algorithm of 3D Point Cloud for Guiding Robot Spraying, 2022 12th International Conference on CYBER Technology in Automation, Control, and Intelligent Systems (CYBER), , 2022-7-27至2022-7-31
[7] ]曲福恒,宋劍飛,楊勇等. 基于min-max準則與區域劃分的I-k-means-+聚類算法 [J]. 吉林大學學報(理學版), 2023, 61 (05): 1131-1138. DOI:10.13413/j.cnki.jdxblxb.2022482.
[8] 曲福恒,李婉婷,楊勇等. 基于圖像增強和注意力機制的作物雜草識別 [J]. 計算機工程與設計, 2023, 44 (03): 815-821. DOI:10.16208/j.issn1000-7024.2023.03.024.
[9] 曲福恒,潘曰濤,楊勇等. 基于加權空間劃分的高效全局k-means聚類算法 [J/OL]. 吉林大學學報(工學版), 1-8[2024-02-15]. https://doi.org/10.13229/j.cnki.jdxbgxb20221338.
[10] 曲福恒,丁天雨,陸洋等. 基于鄰域相似性的圖像碼字快速搜索算法 [J]. 吉林大學學報(工學版), 2022, 52 (08): 1865-1871. DOI:10.13229/j.cnki.jdxbgxb20210216.
[11] 曲福恒,錢超越,楊勇等. 基于多球分裂的增量式k-means聚類算法 [J]. 吉林大學學報(工學版), 2022, 52 (06): 1434-1441. DOI:10.13229/j.cnki.jdxbgxb20210098. Wang Enguo; Cai Mengxiang; Su Chengzhi; Zhang Xiaochen ; Research on Point Cloud Fine Registration Method Combined with Colored Grid Projection, 2022 12th International Conference on CYBER Technology in Automation, Control, and Intelligent Systems (CYBER), Changbai Mountain,China, 2022-7-27至2022-7-31
[12] Wang Enguo; Cai Mengxiang; Su Chcngzhi; Zhang Xiaochen ; Research on Point Cloud Noise Reduction Method based on Multi-Frame Fusion, 2022 12th International Conference on CYBER Technology in Automation, Control, and Intelligent Systems (CYBER), Changbai Mountain, China,2022-7-27至2022-7-31
[13] 劉桂岐，錢志鴻，李華亮，孫佳妮，馮一諾，王雪 ; 基于有效 AP 選擇和多分類 LDA 的室內定位算法, 通信學報, 2021
[14] Guiqi Liu, Zhihong Qian and Xue Wang ; An Indoor WLAN Location Algorithm Based on Fingerprint Database Processing, International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence, 2020
[15] Guiqi Liu, Zhihong Qian, Xue Wang; An Improved DV-Hop Localization Algorithm Based on Hop Distances Correction, China Communications, 2018, 16(6): 200-214
（3） 科研產品
1）智適應噴涂機器人：針對汽車維修和飛機等領域的多樣復雜、變批量的共性噴涂需求。手工噴涂難以克服質量一致性差、效率低、職業病高等技術缺點；示教再現噴涂機器人和離線編程噴涂機器人，只能實現固定工件，固定任務空間和固定軌跡的噴涂，僅適用于大批量、單一品種噴涂的技術現狀。在國際上率先提出了基于腦啟發的噴涂軌跡自主規劃理論，突破了機器人自主掃描、信息融合，邊界提取、點云匹配、站位優化和仿形控制等系列關鍵技術，采用人工智能算法，實現被噴對象的視覺識別和復雜曲面噴涂軌跡的隨機規劃，解決了自主噴涂軌跡規劃全局性、適應性、精確性難以兼顧的問題。研制的智適應噴涂機器人成功試噴汽車外覆蓋件、C919發動機槳葉、中車高鐵內飾件等部件，可滿足汽車、航空航天、船舶、高鐵等行業表面噴涂。
2)機器人絕對定位精度標定系統：針對汽車、手機、飛機等行業精密裝配需要機器人具有高絕對定位精度。為擺脫國產高精度機器人卡脖子困局：機器人重復定位精度高，絕對定位精度低，在國內系統提出了激光約束構建運動鏈標定機器人絕對定位精度的方法，成功研制了激光+雙PSD（位置敏感探測器）的機器人標定裝置。首次實現了國內機器人控制器標定算法自主開發標定精度達到了0.05mm，已在國內知名的深圳邁克訊機器人控制器公司得到推廣應用。
3)噴涂機器人模擬系統：本系統能夠模擬一系列噴涂工藝過程，可實現噴涂工藝參數的離線優化，可以模擬最優黏度實驗、噴槍參數實驗、軌跡參數實驗、外部環境參數實驗四個優化試驗。在國際上首次實現了3D噴槍模型的動態測試，極大提高了工藝優化效率和遷移效果，從而為機器人噴涂工藝參數設置提供參考。
4)仿生自主移動機器人：目前最為普遍的移動機器人為輪式或履帶式，這類移動方式能夠較好地適應平坦的路面，而在智能制造復雜的非結構化環境有很大的困難性。針對智能制造復雜的非結構化環境的行走問題，為了達到行走時落地平緩，不出現足端與地面有較大的接觸沖擊，并且提高步態穩定性，在國際上首次提出了基于隨機動力學的足-地柔順智能控制及其步態穩定性控制理論，突破了多足機器人的隨機系統建模與力位柔順智能控制關鍵技術，解決了機器人行走過程中存在參數變化、環境擾動和力位參數不確定性下的靜態和動態運動穩定性問題。
5)復合材料成型機器人：針對國防航空領域和民用客機與汽車等領域的復合材料成型需求。
復合材料以其優越的力學性能、高強度、低密度、高模量、耐高溫、耐腐蝕、熱膨脹系數低和生體相容性好等特性被廣泛應用。但復合材料傳統熱壓成型技術中，表面樹脂基對增強碳纖維材料浸潤性差、層間孔隙難以排除及成型過程中樹脂流動不均勻，據此復合材料鋪放成型機器人應用而生。復合材料成型機器人采用激光作為光源，對預浸膠帶預熱、熔融粘接；采用紅外測溫儀進行測溫并進行溫度補償，實現加熱點溫度精確測量，提高鋪放質量。采用隨動壓輥保壓；同時，工業機器人搭配成型裝置作為移動平臺，提升系統的靈活性和工作空間，適用于各類工件和不同尺寸部件的成型。由于采用預浸料和低張力不受落紗穩定性的約束，可以根據設計要求選擇鋪層方向，可以實現多形體成型，提高制品質量，提高生產效率。
6)醫用安全轉運床機器人：轉運已廣泛存在于醫院檢查、手術、轉科等院內患者的診療過程中，醫用轉運機器人的使用是集治療、監護、護理、搶救于一體的復雜醫療過程。
1床體防傾覆機構、2床體升降機構、3床面雙向平移機構、4可伸縮式儀器設備架、5一體式電源、6靠背升降及臀位防滑脫機構、7氧氣瓶放置架、8剎車系統、9護欄升降機構。
本機器人實現了與邊緣不規則的各種目標床進行無縫對接，降低了患者墜床和醫護人員腰背傷等職業傷害，減輕醫護人員工作負擔，防止墜床事件發生；設計了床板雙向大行程平移機構，解決了床板工作行程受限導致患者墜床以及需大量人力轉運導致醫護人員腰背傷等職業傷害問題；構建了一體式電源供電模式，解決了轉運途中設備蓄電不足，無法提供安全有效的生命支持問題；設計了一種用于醫用轉運床的臀位防滑脫機構，解決了現有技術缺少臀位防滑脫功能靠背抬起時安全性不佳問題，防止患者滑脫。
團隊依托吉林省智能復合機器人校企聯合技術研發中心、吉林省人工智能產業學院等平臺，經過十余年積累，建設有機器人研究相關的實驗條件：高性能工控機、7軸機械臂、輪式機器人、人形機器人、工業機器人工作站、噴涂專用機器人、打磨專業機器人、供漆系統、3D相機、視覺標定系統、各種試驗件、100平噴房、30平打磨房、進排風系統、環保系統、氣浮恒力系統、高性能服務器、定位導航系統等。
自研的軟件系統：機器人系統標定軟件、未知目標智能感知軟件、點云處理軟件、軌跡規劃軟件、工藝參數優化軟件。
團隊真誠歡迎具有創新思維和技術實踐能力的同行和研究生加入我們智能機器人團隊，共同致力于機器人領域的科學研究、成果轉化和人才培養。
團隊研究方向主要包括但不限于以下幾個方面：
1.機器人多傳感器信息融合與數據理解：研究機器人的感知能力，包括視覺、聽覺、觸覺等信息融合，以及機器人的認知能力，如場景理解、行為識別等。
2.機器人多任務自主規劃與決策：研究機器學習和人工智能算法在機器人領域的應用，包括深度學習、強化學習、遷移學習等，以提升機器人的智能水平。
3.機器人運動規劃與控制：研究機器人的運動控制算法和路徑規劃方法，以實現高效、精確的運動能力，包括運動學、動力學、運動規劃等方面。
4.機器人構型設計與仿真：對機器人設計、建模、控制算法開發和仿真分析；基于仿真對該機器人的手臂、足端運動軌跡進行規劃，用于機器人布局優化、故障點預測、避障越障分析。
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