爱体育,爱体育官方网站,爱体育APP下载人是制造生产活动中最具能动性和最具活力的因素，智能制造与机器人最终都需回归到服务和满足人们对美好生活的需求、促进人的全面发展上来。2017年，中国工程院基于人-信息-物理系统（HCPS）正式提出了“新一代智能制造”理念，并认为实施智能制造的实质就是设计、构建与应用各种不同用途、不同层次的HCPS。2021年，欧盟正式提出“工业5.0”的概念，并指出未来工业要更加关注具有以人为本、可持续、弹性化等特征的新应用、新业态和新模式。近年来，中国学者积极开展前瞻研究，阐明并构建了人本智造的理论与技术体系。人本智造领域科技人员在HCPS、工业5.0、人-机-环境共融、人机混合增强智能、协作机器人等方面开展了大量深入研究。2022年《机械工程学报》第18期，整期出版“人本智造”专辑，该专辑由杨华勇院士、王力翚院士担任客座主编，杨赓研究员、王柏村研究员担任客座编辑，出版后受到国内外广泛关注与引用。

　　王柏村，国家级青年人才，浙江大学百人计划研究员，全省智能制造工业软件重点实验室副主任、《工程设计学报》副主编。长期致力于智能制造、人机协作与数字孪生等研究，提出基于人-信息-物理系统（HCPS）的人本智造理论与技术框架，在面向工业4.0/5.0的技术探索与应用方面取得系列进展。作为负责人主持国家重点研发计划项目（首席）、国家自然科学基金面上/青年项目等，发表SCI/EI论文70余篇、出版中英文专著3部。获机械工业科技进步特等奖（排3）、浙江省教学成果奖特等奖（排4）。

　　杨赓，浙江大学机械工程学院研究员，国家青年人才计划入选者，流体动力基础件与机电系统国家重点实验室固定成员，博士生导师。长期致力于机器人多模态感知、柔性传感、智能人机交互系统等研究工作。在 Nature Electronics、Advanced Intelligent System、Advanced Functional Materials等国际权威期刊发表论文80余篇，其中封面、扉页论文16篇，高被引论文3篇。入选全球前2%顶尖科学家榜单，现担任 IEEE RBME、IEEE JBHI、CJME、BDM等权威期刊编委(Associated Editor)。

　　刘庭煜，东南大学教授、博士生导师。长期从事工业人工智能及数字孪生研究，近年主持军科委前沿科技重大项目课题、国防基础科研重点项目课题等重大科技任务15项，经费超1500万。研发的总装智能车间数字孪生系统、制造过程危险状态特征识别系统等在中国电科、航天科工应用并支撑重大型号装备安全高效制造。项目创新成果发表于KBS、JMS等国际知名期刊。任数字孪生青年学者委员会主任、数字孪生国际顾问委员会顾问、CGS数字孪生专委会常务委员、CMES工业大数据分会和成组分会委员等。

　　陶永，北京航空航天大学机械学院研究员，博士生导师。机械工业服务机器人重点实验室主任。北航科研院文智处副处长。主要研究智能机器人“感知与决策”控制、协作机器人力位控制、工业机器人工艺学习与优化、航空装配机器人等。在期刊和国际会议上发表论文100余篇，其中SCI收录40余篇，已授权国家发明专利28项。出版专著3本。作为项目负责人正在牵头开展国家机器人重点研发计划“工业机器人工艺应用程序集成开发平台”项目、国家自然科学基金面上项目的攻关研究。获得机械工业科学技术奖一等奖等7项省部级奖励；现为全国机器人标准化技术委员会委员、中国机械工程学会机器人分会专家委委员等。

　　郑湃，香港理工大学长聘副教授、博士生导师，黄铁城【智能机器人】青年学者席，“香港理工大学-莱茵科斯特”智能制造联合实验室主任。主要研发兴趣包括：人机协作制造系统、智能产品服务系统、工业人工智能。入选2024年国际制造工程师协会 (SME) “杰出青年制造工程师”奖，2023年香港理工大学“青年创新研究者”奖，2022年百度全球AI华人青年学者榜单(AI+X) 50强。累计出版英文专著2部，发表SCI一区100余篇，WoS他引4800余次，ESI高被引论文11篇。IEEE/CMES高级会员、SME/ASME会员、CIRP青年会员，任Journal of Intelligent Manufacturing和Journal of Cleaner Production副主编，Journal of Manufacturing Systems和Advanced Engineering Informatics编委。

　　臧冀原，中国工程院战略咨询中心制造业研究室副主任，副研究员，国家智能制造专家委员会副秘书长，研究方向为制造强国、智能制造和产业集群。作为团队主要研究人员参与了我国智能制造理论体系构建、智能制造国家战略和政策建议提出，开展区域和企业实证研究。参与中央交办、工程院院重大、重点及其他咨询项目（课题）30余项，报告获得国家领导人、省部级批示多次，为我国以智能制造为主攻方向，推进新型工业化，提供决策参考。发表论文20余篇。

　　欧盟工业5.0赋予了智能制造新的时代内涵——以人为本，促进了人本智造(以人为本的智能制造)的快速发展。作为人本智造的核心范式之一，人机协作已成为近年来工业制造领域的研究热点。因此，对人机协作的过去和未来进行全面分析：梳理人机关系发展与演变，探讨人机协作模式的迭代与融合，归纳人机协作在多个领域的典型应用，展望人机协作未来发展愿景与技术突破方向。从工业化发展历程与人机共情程度的耦合关联中，阐述人机关系的发展与演变过程。基于人机关系及其协作特点，对制造系统人机协作模式的迭代与融合进行分析与总结。归纳人机交互、人机协同和人机共生三种人机协作典型模式在产品装配、机器人控制、自主驾驶等领域的应用，讨论不同人机协作模式在实际应用中存在的不足与挑战。展望人机协作未来愿景与发展方向，探讨未来人机协作时代需要突破的新技术、新理论，以期促进制造系统人机协作迈向人本智造新的层级。

　　在工业4.0迈向工业5.0的过程中，以人为本的智能制造(人本智造)是智能制造的创新发展范式，旨在以人的福祉为核心价值，重塑人在生产制造过程中的主体地位，推进未来工业迈向以人为本、可持续性、韧性。对人体运动行为进行分析，是理解人的运动意图，推动人本智造创新发展的关键。以面向人本智造的人体运动数字孪生研究为切入点，梳理人体运动建模、人体运动感知、人体运动分析等使能技术及其研究进展。重点围绕单元级、产线级、车间级三个维度，讨论人体运动数字孪生在人本智造领域的典型应用。最后，对面向人本智造的人体运动数字孪生进行展望。

　　工业5.0引领制造业向以人为本的智能制造(人本智造)变革，制造系统中不同岗位和角色的人展现出更多样化和更全面的操作、智能和社会属性。针对生产调度这一典型场景，在人-信息-物理生产系统(Human-cyber-physical production system, HCPPS)的语义下，定义感知层-认知层-决策层贯通的智造回路环，从环内操作人融合的适应性创新、环上决策人融合的智能化创新和环外社会人融合的可持续创新这三个角度，构建多层次人本融合框架；并分别提出面向操作人融合的适应性调度技术、面向决策人融合的人-机混合智能技术和面向社会人融合的可持续协同优化技术；最后，以飞机脉动总装线典型调度场景为案例，验证了所提技术的有效性，为实现工业5.0的人本智造提供理论和技术实践参考。

　　随着新一代信息技术与制造技术的持续深度融合，以人为中心的智能制造范式正在重塑传统工业生产模式，人体行为识别技术作为实现人本智造的关键使能技术，主要研究人体行为语义的智能识别与理解，展现出广阔应用前景。对工业场景中人体行为识别技术的发展现状、关键挑战与应用前景进行系统探讨，有助于推动人本智造的理论发展与创新实践。首先，以人体行为识别技术的发展脉络为基础，深入分析人体感知、行为建模和行为识别等核心技术的演进过程，为人体行为识别技术的工业化应用奠定技术基础；其次，针对工业场景的特殊需求，重点讨论多模态鲁棒感知系统、多尺度行为理解框架、融合意图理解的人机协同及工业场景的优化部署等关键技术的研究现状；在此基础上，对工业场景人体行为数据集进行系统化分析和质量评估，并重点阐述人体行为识别技术在生产安全管控、生产调度优化、工艺改进和行为改善等典型应用场景的实践进展；最后，结合空间智能、生理认知融合、多模态大语言模型等新兴技术，展望工业人体行为识别技术的未来发展方向。

　　工业5.0强调人的核心地位，以人为本的理念在产品的设计、制造、运维、服务等各阶段都越来越受到关注。概念设计是产品生命周期的最早期阶段，其核心是由设计主体的创造性活动生成能满足人的个性化需求的概念方案，极大程度上决定了后续环节的创新水平和实施质量。以人为本的理念给产品设计提出了新的要求，传统以设计者为主体的概念设计模式需要向设计者、用户、机器共融的多设计主体模式转变。因此，将设计者的推理决策能力与用户的深度参与、机器的计算生成能力紧密融合，提出一种以人为本视角下，用户-设计者-机器多设计主体共融的产品概念设计模型与框架，旨在更好地为工业5.0下的人本智造服务。首先从影响因素、表现形式、主要特征三方面阐述以人为本的概念设计的独特内涵；然后融合概念设计中人的交互机制、人机协同机制以及设计过程运行机制，提出以人为本下多设计主体共融的概念设计“H(Human)-M(Machine)-D(Design)”模型，从用户和设计者、智能机器、设计过程的维度分析了其基本逻辑和运行原理；最后，建立以人为本的概念设计的总体实施框架，阐述了设计思维认知理解、设计主体协同交互、个性化知识服务、概念设计推理决策四类关键技术，为实现多设计主体共融的产品概念设计中的人-人协同、人-物协同、人-机协同提供支持。以某电梯的以人为本概念设计过程为案例对所提出模型和框架进行了应用验证。

　　非侵入式脑机接口(Brain-computer interface, BCI)技术作为一种新兴的人机交互方式，在机器人控制领域展现了广阔的应用前景。首先概述其发展背景与重要性，并深入探讨脑电信号的生理基础，阐明脑电图(Electroencephalography, EEG)以其无创性和便捷性成为BCI系统的常用测量手段。随后，分析了典型BCI范式的优劣特点和适用场景——包括主动式如运动想象、反应式如稳态视觉诱发电位(Steady-state visual evoked potential, SSVEP)、事件相关电位P300，以及结合多种范式优势的混合范式，展示了这些范式如何实现复杂且高效的机器人控制任务。此外，系统地介绍了EEG信号采集、预处理及模式识别的关键步骤，强调了深度学习在提高解码精度方面的作用，同时也指出了其面临的挑战，如数据量需求大和模型解释性差。最后，总结了BCI技术的发展趋势和研究挑战，提出了推动非侵入式BCI技术在实际机器人控制应用中进一步发展的方向。综上所述，不仅对非侵入式BCI技术在机器人控制领域应用进行了探讨，还强调了该技术在未来可能带来的变革性影响，为后续研究提供参考和启发。

　　当前人形机器人技术正在加速演进，已成为全球科技创新与产业升级的新高地。在“人本智造”理念下，人形机器人作为具身智能的重要代表，具有广阔的发展前景。针对人形机器人技术多学科交叉、体系复杂与高度集成的特点，结合该领域的最新研究成果与发展动态，综述人形机器人的技术现状及发展趋势。首先，介绍人形机器人的定义与发展历程，从技术水平、产业格局、政策支持等方面描述国内外现状，对比总结典型技术发展特征与产品特色。重点剖析了核心零部件、环境感知与场景理解、步态控制与灵巧操作、具身智能与大模型、人机共融与交互、操作系统与工具链等关键核心技术，讨论其实现途径与当前研究进展。进而，介绍人形机器人在特殊服役环境、智能制造、家庭及社会服务等领域的典型应用，并探讨其在新兴应用领域的拓展潜力。进一步，围绕技术瓶颈和应用难题，分析当前人形机器人发展面临的主要挑战。最后，针对以人形机器人为代表的具身智能在多模态垂直大模型、高算力仿真训练平台以及安全与伦理等方面的发展趋势进行了展望。希望在总结把握人形机器人前沿技术发展动态的同时，为相关研究人士提供参考与启发，助力推动我国人形机器人技术进步与产业化发展。

　　激光焊接已广泛应用于各个行业，而传统的人工示教或离线编程在面对工件形位差异时缺乏有效改进措施，人工修正过程既耗时又费力。面对高反光窄焊缝等复杂焊接场景时，噪声大且稳定性差，难以准确修正机器人的焊接轨迹从而影响焊接质量。因此，提出一种基于非刚性配准的面向高反光窄焊缝的协作机器人焊接轨迹修正方法。首先，提出了基于动态ROI预测的寻位方法，在人工引导的协作方式下通过线激光传感器获取实际工件的部分焊缝位置点；接着，提出一种优化后的WTo-CPD非刚性配准算法，密集的离线编程轨迹点集以稀疏的实际焊缝点为目标修正为新的密集轨迹点集。最后，试验验证了该方法在协作机器人焊接轨迹修正方面的有效性，在焊件存在0.3 mm内的随机误差下，该修正算法相比于Nonrigid-CPD算法、Bayesian-CPD算法收敛速度分别平均提高了27.16%与40.50%，并保证了平均误差控制在0.02 mm，最大误差小于0.21 mm，有效保证了焊接质量。

　　针对多自由度液压双臂与人协作完成重载搬运任务中因闭链耦合和液压系统的非线性特性等产生的内力调控不准确、人机交互不协调，提出一种面向人机协作重载搬运的液压双臂人机协调控制方法。首先，在分析人机协作下闭链系统的运动状态与物体内力映射关系的基础上，基于模块化动力学模型对液压机械臂中耦合刚体和液压系统进一步解耦，实现双臂闭链强耦合系统的精细化建模。然后，结合导纳控制的动态柔顺性和基于双臂接触力最小化的内力优化方法设计人机协调控制方法，以保留操作意图的前提下，避免物体因接触力作用过大而遭到破坏。最后，基于模块化动力学模型设计底层运动控制器作为双臂人机协调控制的基础。结果表明，人机协调控制下的液压双臂可根据操作意图实时调整物体轨迹，还实现了闭链系统内力在不同方向上的主动调节，其中在x轴和z轴上的内力误差分别降低44.28%～82.46%和44.81%～53.69%。

　　当前工业生产制造场景下，机器人感知单一、缺乏智能交互策略，导致安全事故频发，轻则致伤重则致死。面向未来工厂智能制造场景下的多源感知及安全交互需求，提出一种工业机器人“在体感知”与“离体感知”相结合的主动安全作业系统。通过大范围视觉监控、近距离迫近感知以及碰撞检测构建多源感知系统，对机器人作业环境中的操作者与机器人之间的接近信号及接触信号处理分析，设计人机共享控制策略，实现机器人的主动安全作业规划；进一步划分传感器检测范围，设计卡尔曼滤波多源融合方法构建机器人多级感知信号处理以及分级安全交互策略，并设计对应的模拟碰撞实验验证多源融合数据的有效性。所研发的工业机器人主动安全作业系统现已在东方电气集团冲击式转轮水斗机器人电弧增材平台，以及大型分盘式水轮机座环机器人焊接平台试装试用。应用结果表明，所提出的多源融合主动安全作业方法，充分结合各传感器在不同的感知区域的优势，为全空间、全场景下的人机交互提供感知能力和安全响应，显著提升了工业机器人系统的安全作业能力。