揭秘具身智能前沿技术，“深谷开源智脑系统赋能科研”专题分享硬核开启！

  如何让机器人拥有“人类思维”，学会自主感知、决策、行动以及协同合作，甚至像人类一样适应复杂环境？

      这不是科幻想象，而是当前机器人技术发展的核心挑战。中科深谷通过自主研发构建的异构协同智脑系统，给出了自己的创新解决方案。 该系统融合大模型、多模态感知、实时决策、建模与仿真和物理执行等于一体，既能为单个机器人本体赋予高精度控制的“敏捷小脑”，同时也拥有具备群体智能控制能力的“大脑”，可实现让多个异构智能体在复杂环境中如人类般高效决策、行动并协同完成任务，目前已面向巡检检测、康养、教学科研等场景提供了应用案例。

      6-7月，深谷工程师学院聚焦异构协同智脑系统在科研领域结出的“硕果”，重磅推出“深谷开源智脑系统赋能科学研究专题分享”活动！

1场硬核直播+7篇研究类深度推文

小谷带您直击具身智能最新技术核心，玩转机器人开发！

>> 专场直播 <<

机器人也会打乒乓球？还会根据对手打法“见招拆招”？

《基于深度强化学习的乒乓球机器人理论与应用研究》

6月25日晚 19:30 锁定深谷工程师学院直播间

硬核、干货、有趣

还可以在线与深谷讲师互动交流！

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《空地协同无人系统设计与编队控制算法研究》

  如何让机器人“心有灵犀”？搭建一个空地协同无人系统并实现协同控制

  随着智能化与人工智能技术的快速发展，无人系统已在工业和军事等领域得到广泛应用。面对日益多样的任务需求及存在不确定性干扰的作业环境等因素影响，单一域无人系统难以在跨域等复杂场景中高效地完成任务。空地协同无人系统可以有效提升任务执行效率和复杂任务的应对能力。因此，文章基于异构协同智脑系统设计多构型智能体，首先进行地面无人车编队控制与避障技术研究，再综合考虑空地协同无人系统运行中的不确定性因素，针对空地协同任务建模与协同控制问题展开分享。

《移动机械臂遥操作系统的弹性鲁棒控制与强化学习应用研究》

  移动机械臂如何学会“自主接球”？揭秘遥操作系统的“弹性智慧”

  遥操作与机器人技术在工业制造、医疗手术以及危险环境作业等多个领域都具有广阔的应用前景。但传统遥操作系统在稳定性、精度及自主性方面仍存在许多挑战。因此，文章基于异构协同智脑系统围绕移动机械臂遥操作系统的搭建、主从映射方法、网络攻击下的鲁棒控制策略以及强化学习在移动接球任务中的应用展开研究。

《基于深度强化学习的四足机器人分层控制技术研究》

  强化学习如何让机械狗在多种地形环境中实现稳定步态？

  随着智能制造与新能源领域无人化发展，足式机器人因更强的地形适应性成为热点。其中，四足构型兼具优于轮式的地形适应能力以及比双足更高的稳定性和负载潜力。然而，其在动态平衡控制与多地形适应性等关键技术研究仍不足。文章针对四足机器人运动控制，依托异构协同智脑系统，基于强化学习展开研究，旨在提升四足机器人的多地形适应能力。

《基于模型预测控制的移动机器人路径规划与跟踪控制研究》

  仓储机器人如何实现最优路径与精准跟踪，“丝滑”走位？

  随着我国仓储物流行业的智能化升级，传统移动机器人已难以应对现代智能仓库中的复杂任务。四轮驱动四轮转向移动机器人凭借独立控制的车轮转向角与驱动力矩，展现出独特优势，然而其多输入冗余特性也导致模型强耦合、动态约束复杂化等问题。文章基于异构协同智脑系统进行仿真与开发，聚焦路径规划与跟踪控制协同优化系统，提升仓储物流机器人的作业效率、环境适应性与系统可靠性。

《人形机器人下肢运动控制和稳定性研究》

  从建模到控制，如何让人形机器人“走稳每一步”？

  随着人形机器人应用加速从工业领域向仿人场景拓展，其稳定行走能力成为突破的关键挑战。研究围绕人形机器人稳定性与步态两大重点展开。在建立机器人下肢数学模型和步态阶段划分的基础上，引入行业广泛采用的零力矩点（ZMP）作为稳定性判据，并探索了多种步态规划方法。针对复杂动力学环境，研究摒弃了简单控制方案，创新性地融合了模型预测控制（MPC）与鲁棒控制策略，设计出支撑相优化足底力、摆动相精确轨迹跟踪的综合控制框架。最终通过异构协同智脑系统进行仿真与验证，证实了所提下肢控制系统在提升人形机器人动态行走性能方面的有效性和工程应用潜力。

《下肢助力外骨骼机器人运动状态识别及助力控制研究》

  如何让外骨骼机器人“看懂”人类动作、实现“人机协同”？

  由于自身的感知与判断能力的局限，机器人无法完全模仿人类的学习和决策过程，尤其在需要高度灵活性的工作场景中，机器人的作用远不如人类。而人类虽然具备出色的灵活性和主观能动性，但受限于体力和耐力，难以持久进行高强度劳动。为兼顾两者优势，外骨骼机器人成为理想解决方案。文章基于异构协同智脑系统，设计了一款下肢助力外骨骼机器人。它能精准识别穿戴者运动状态并施以恰当助力，增强人体运动能力。研究重点包括系统搭建、运动学与动力学建模、运动状态识别及助力控制方法。

《基于深度强化学习的双臂机器人无碰撞协调控制研究》

  如何用强化学习算法让机器人双臂“默契配合不打架”？

  随着社会科学与经济迅猛前进，机器人在工业领域及日常生活场景中正发挥着日益关键的作用。双臂机器人相较于单机械臂，具备双臂协同作业高效的优势。在实际应用进程中，如何保障其在执行任务时能够巧妙避开环境中的各类障碍物，维持运动的协调性，已是双臂协调控制研究的核心。文章聚焦于双臂机器人无碰撞运动方面，基于异构协同智脑系统提供深度强化学习技术与融合视觉定位算法，达成对目标物体的精准识别与定位，最终能够让双臂系统中两条手臂在不发生碰撞的前提下平稳执行任务。

《面向非结构化环境的人形机器人运动控制系统研究》

  人形机器人如何实现在非结构化环境中“应对自如”？

  人形机器人在动态平衡、多任务协调与环境交互方面具备高维度的操作灵活性，同时，这对机器人控制系统的通用性、可靠性和鲁棒性提出了严苛要求。然而，多自由度协同控制存在动态响应迟滞、抗扰动性能差以及步态规划依赖简化模型等不足。针对上述挑战，文章基于异构协同智脑系统进行人形机器人的开发与仿真，聚焦人形机器人的多任务协调的运动及鲁棒控制体系进行研究。