复杂多障碍环境中的物流服务机器人设计、控制、调度关键技术

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    U1613216
  • 项目类别:
    联合基金项目
  • 资助金额:
    260.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0306.自动化检测技术与装置
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2016
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-01-01 至2020-12-31

项目摘要

The proposed project aims to develop a set of technologies for design, control and scheduling of logistical service robots in complicated environments through three levels. In the principle level, we systemically investigate the relation between logistics problems/configurations and performance of corresponding scheduling strategies by theoretical and experimental analyses. We also try to identify some configurations of logistics problems that are tractable. In the methodology level, we implement a set of technologies for design, control and scheduling of logistical service robots in complicated environments, including that of the robot hardware design, perception and modeling of environments, multi-robot path planning and task scheduling, mobile manipulation. In demo application level, we implement a semi-simulator to test the performance of the developed robots. We also carry out two demo applications in real-world settings in Hefei and Shenzhen, respectively, in order to access the commercial potential of deploying our robots in real-world logistics settings.
本项目针对复杂多障碍物环境中物流机器人设计、控制与调度的关键技术,展开三个层次的研究。在理论层次,通过理论和实验分析,研究机器人物流调度问题及其不同设置的基本属性与解决方案性能之间的关系,揭示困难情况的本质原因,并识别工程可行的物流问题设置的共性特征,从而尝试建立物流机器人工程应用的理论基础。在方法层次,基于分层规划、智能优化等技术手段,研发一套实用化物流机器人的设计、控制和调度方法体系,包括物流机器人本体设计、复杂多障碍物环境感知与建模、复杂不确定环境中多机器人路径规划与任务调度、单机器人移动操作等主要部分,并完成相应物流服务机器人软硬件系统的设计与实现。在示范应用层次,研发一种半仿真测试平台,对上述物流服务机器人软硬件系统进行多维度测试与分析评估,并着重通过两个实际场景中真实物流问题的示范应用,检验项目的理论-技术成果的实际效果,分析其可应用条件和商业推广价值,为后续成果转化创造条件。

结项摘要

利用机器人技术实现物流系统升级,是社会基础结构升级的一个核心部分,已在工业、运输业、仓储业、快递业、社区服务业、医院等行业产生迫切需求。本项目探讨物流系统升级的技术问题和应用途径。.主要研究内容:物流机器人本体设计、物流系统任务调度、多物流机器人路径规划、移动操作、环境感知、实验平台与应用示范,均完成了预定计划。发表(含接受)带标注期刊论文13篇、会议论文21篇、合著专著1部,申请专利19项、授权3项。参加项目研究博士生8名、硕士生约20名。.部分成果在学术界和产业界产生了较广泛的影响。.基础研究方面,提出现有人工智能技术的可应用性条件——封闭性准则和强封闭性准则,前者给出现有AI技术成功应用的理论条件,后者给出工程条件,具有三方面意义:①鉴别一个场景是否可以成功应用现有AI和机器人技术;②指明非封闭场景中应用成败的关键在于封闭化,并给出封闭化的若干路径;③为判断当前AI和机器人基础研究的本质性挑战提供参考。该成果在2020中国人工智能大会等20多场特邀报告或讲座中做过介绍,在AI和机器人领域产生了较为广泛的影响。.关键技术方面取得多项重要进展,所研制的一种刚柔合一机器人手爪可抓握不同形状、大小和刚度(从金属到豆腐)物品,只需使用普通视觉传感器(人民币1000元),且研制成本低廉(人民币2300元),获国际学术会议最佳论文奖、第21届机器人世界杯“最佳操作奖”,并入选2019中国机器人行业“10大科技进展”,该奖项在机器人产业界具有较广泛的影响。.应用示范超额二项完成计划,包括无人超市售卖拣货、智慧校园物流服务、医院药品配送、COVID19-咽拭子采样机器人。还获得第28届世界人工智能联合大会IJCAI-2019助老机器人比赛第一名。.项目研究主要结论:1. 应用现有机器人及AI技术可实现封闭性物流系统的升级;2. 非封闭性物流系统的升级须经封闭化——场景裁剪或改造;3. 不可封闭化物流系统的升级有待于未来10-15年基础研究的根本性突破。

项目成果

期刊论文数量(13)
专著数量(1)
科研奖励数量(2)
会议论文数量(21)
专利数量(22)
人工智能中的封闭性和强封闭性——现有成果的能力边界、应用条件和伦理风险
  • DOI:
    10.11992/tis.202001001
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    《智能系统学报》
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈小平
  • 通讯作者:
    陈小平
A New Grasping Mode Based ona Sucked-type Underactuated Hand
基于吸盘式欠驱动手的新型抓取模式
  • DOI:
    10.3390/rs13204166
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Chinese Journal of Mechanical Engineering
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    PeiChen Wu;Nan Lin;Ting Lei;Qian Cheng;Jin‑Ze Wu;Xiaoping Chen
  • 通讯作者:
    Xiaoping Chen
Adaptive Tabu search and variable neighborhood descent for packing unequal circles into a square
自适应禁忌搜索和可变邻域下降将不等圆打包成正方形
  • DOI:
    10.1016/j.asoc.2017.11.051
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Applied Soft Computing
  • 影响因子:
    8.7
  • 作者:
    Zeng Zhi-zhong;Yu Xin-guo;He Kun;Fu Zhang-hua
  • 通讯作者:
    Fu Zhang-hua
Multisensor-Based Autonomous Grasp Planning for Mobile Manipulator Navigation System with a Novel Soft Gripper
基于多传感器的新型软夹具移动机械手导航系统自主抓取规划
  • DOI:
    10.1155/2020/5497241
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Complexity, Hindawi
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Heng Zhang;Yingbai Hu;Jianghua Duan;Qing Gao;Langcheng Huo;Qiwen Wang;Yongquan Chen
  • 通讯作者:
    Yongquan Chen
用于知识表示学习的对抗式负样本生成
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    计算机应用
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张钊;吉建民;陈小平
  • 通讯作者:
    陈小平

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其他文献

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  • 通讯作者:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    陈小平
金沙江干流植被空间异质性及其对生态恢复的影响分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张平仓;陈小平;徐 平;陈 进
  • 通讯作者:
    陈 进

其他文献

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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