聚焦机器人自主导航发展的新趋势
自主导航是智能机器人完成自动化仓储、危险环境自主探测、无人驾驶等任务所需的一项基本功能。近年来，随着人工智能（AI）技术的迅速发展，传统的感知、规划和控制方法越来越多地与基于数据的技术相结合，使其在动态环境以及非结构化的室内外环境下具有更强的学习和适应能力。因此，如果将上述先进方法应用到机器人自主导航中，将有助于提高机器人系统的自主性和智能化水平。本专辑主要展示自主机电和机器人系统在感知、规划和控制等方面的最新理论与实际应用进展。
专辑收录了机器人自主感知与检测、智能运动规划、机器人先进控制方法以及基于人工智能的机器人系统应用实例等方面的12篇论文。
Zhang等人设计了分层高效网络（HENet）框架（图1），该框架通过多遮挡组合学习全局、局部和恢复特征，提高了算法对人的重辨识效率；通过利用随机多边形擦除图像不规则区域来模拟人体缺失部分，扩展了训练数据集的规模，提升了算法对不规则遮挡的鲁棒性，从而能够更加鲁棒高效地辅助移动机器人完成导航任务。实验结果表明，该方法比现有算法具有更高的辨识效率和鲁棒性。
Xie等人提出一种松耦合激光惯导定位和建图方法（图2），利用高频的IMU测量值预测机器人状态，辅助激光扫描匹配，进而实现更高效的移动机器人实时状态估计。实验结果验证了该方法的准确性和有效性，精准的定位信息为移动机器人完成自主导航任务奠定了基础。
Lin等人设计了一种基于分布式系统和边缘计算的仓库物料监控方案（图3），该方案通过沙堆模型和激光点云投影计算物料体积，同时采用分布式边缘计算模块构建集中式系统，并利用大功率无线网络远程传输数据，解决了仓库环境下的传感器布局和数据传输问题。工业环境下的实验验证了该方案能够实现仓库物料量计算并实时监控物料是否短缺。
针对多无人车系统，Zhu等人提出了一种灵活协同导航策略（图4）。该策略通过引入ϵ约束概率集体（PC）法来平衡优化质量和计算速度，同时能够保证协同导航的安全性。多无人车的分布式系统实时通信机制能够避免不一致性导致的无效行为，因此即使在极端情况下也能保证无碰撞可靠性。
多无人机无碰撞运动规划是实现多无人机自主导航的基础。Zhang等人提出一种用于多无人机自主导航的分布式运动规划方法（图5），该方法将在线运动规划问题解耦为前端路径搜索和后端非线性轨迹优化两部分。前端基于RRT算法为多无人机生成无交叉无障碍物全局路径，后端基于均匀B采样曲线提高轨迹的安全性和间隙，并通过将碰撞风险作为代价函数的惩罚项实现避碰。
Li等人针对机械臂系统设计了一种混合避障方法，该方法将强化学习与人工势场法结合，根据距离强化因子和力强化因子将深度学习的奖赏函数分解为两部分，并根据当前场景信息激活相应部分，实现对开云体育（Kaiyun体育）人工势场法的改进。与传统人工势场法相比，该方法可以有效地避开动态障碍物以及接近目标的障碍物（图6）。
一篇来自Li等人，综述了移动机器人视觉伺服的最新研究成果，并指出图7所示的基于学习以及多模块融合协作的视觉伺服是未来的研究趋势。另一篇Li等人设计了非奇异终端滑模控制（NTSMC）方案用于全方位移动机械臂轨迹跟踪控制。
Abed等人提出豆叶病害自动检测深度学习框架，能够从输入的大豆图像中检测出被感染的叶片，该系统有望搭载到自主导航系统上，在现代化农业中具有广阔的应用前景。
Yang等人设计了一种由气流绳和相机组成的低成本实时鲁棒风力测量系统（图8）。该系统通过计算机视觉辨识气流绳的摆动情况，对气流绳模型的非线性部分进行训练，并用神经网络代替，从而实现风速和风向的实时高精度测量。这种低成本风力测量系统可为无人驾驶帆船的自主导航提供丰富的环境信息。
Li等人融合IMU和磁张量传感器，通过磁张量传感器补偿IMU的漂移和累积误差，IMU补偿磁张量的定向误差和漂移，进而提供可靠准确的定位。该论文提出的室内寻路算法可以在不同的室内场景下有效且准确地引导视觉障碍者到达目的地。
本专辑从收到的37篇论文中精心挑选出以上12篇论文，一定程度上展示了机器人系统感知、规划和控制算法方面的最新研究进展。可以发现，上述大部分方法将人工智能（如深度学习和强化学习）技术与传统方案相结合，并取得了可观的实验效果，这一结果也恰恰表明了机器人自主导航领域未来发展的新趋势。
张雪波，南开大学教授，现任南开大学人工智能学院智能科学系系主任，天津市智能机器人技术重点实验室副主任。2006年本科毕业于天津大学电气与自动化工程学院，2011年博士毕业于南开大学机器人所。承担了国家重点研发计划课题、国家自然科学基金、天津市杰出青年科学基金等20多项课题。获天津市自然科学一等奖与二等奖、吴文俊人工智能自然科学一等奖。主要研究兴趣为机器人视觉感知、运动规划以及智能控制。担任IEEE CYBER, IEEE RCAR, CRC, RoboCE等多个国际学术会议的程序主席与组织主席。担任学术期刊IEEE/ASME Transactions on Mechatronics的编委、以及ASME Journal of Dynamic Systems, Measurement and Control的编委。
International Journal of Intelligent Robotics and Applications（IJIRA）是由施普林格·自然集团于2017年2月正式创刊出版的英文国际期刊。该刊主要发表经同行评审、高质量的原创科研论文、简报及评论，涵盖机器人学领域的各类话题，如基础理论、技术进步，以及涉及制造业、航天器、生物医学、汽车、数据存储设备、医疗保健、家用电器和智能高速公路等应用领域的各种成果。