活动标题：仿生机器人智能控制与应用
活动时间：2026/04/25 14:30-2026/04/25 16:30
主讲嘉宾：孙宁，南开大学深研院/南开大学教授、博导，深圳河套学院双聘教授
活动地点：深圳大学城图书馆四楼413报告厅
在智能制造、人机交互与具身智能加速发展的当下，仿生机器人正从实验室走向工业生产、医疗康复、应急救援等更广阔的现实场景。它们既承载着人类对柔性、安全、高效机器系统的想象，也回应着复杂环境中精准感知、稳定控制与智能协同的迫切需求。2026年4月25日下午，南开大学孙宁教授应邀做客深圳大学城图书馆“大学城新论·名家讲座”。孙教授以课题组多年来的研究实践为线索，系统介绍了气动人工肌肉机器人、欠驱动机器人、有色金属修锭机器人、消防机器人和变结构机器人等方向的研究进展，带领现场听众走近仿生机器人背后的建模、规划、控制与工程应用。
孙教授是南开大学深研院/南开大学教授、博士生导师，深圳河套学院双聘教授，国家级青年人才。主要从事欠驱动机器人、气动人工肌肉机器人、特种工业机器人等系统的智能控制与应用研究。他担任IEEE TIE、IEEE/ASME TMECH、IEEE TASE、IEEE TSMCS、IEEE TITS等期刊编委，发表IEEE Transactions及Automatica论文80余篇，出版专著3部，已获授权发明专利30余件。主持国家自然科学基金重点项目1项、联合重点项目1项，国家重点研发计划课题2项等。获2019中国智能制造十大科技进展、国家教学成果二等奖、省部级自然科学二等奖（排名1）、省部级科技进步二等奖（排名1）、省部级自然科学一等奖（排名2）、吴文俊人工智能自然科学一等奖（排名2）、中国自动化学会青年科技奖、IEEE TSMCS优秀编委奖、宝钢优秀教师、深圳市杰青等奖项荣誉。
一、以柔性驱动回应人机交互需求
讲座伊始，孙教授从机器人走向人机交互场景的趋势谈起。传统工业机器人多依赖电机或液压驱动，虽然精度高、力量强，但在与人接触时缺乏柔顺性，这在医疗、护理等场景中存在明显局限。而气动人工肌肉通过充气与放气实现伸缩，其工作方式与人体肌肉相似，具有质量轻、响应柔和、安全性高等优势，因而成为近年来仿生机器人研究的重要方向。
然而，这种看似简单的结构在控制层面却面临诸多挑战。气动人工肌肉存在强非线性、迟滞性、时变性和单向输入约束等问题，这些特性使其建模和精准控制变得十分复杂。孙教授团队从最基础的单个肌肉驱动开始，逐步研究其在不同负载、不同扰动条件下的运动规律，并设计相应的控制策略，使系统能够稳定地跟踪目标位置。随后进一步拓展到双肌肉拮抗结构以及多自由度机械臂，通过协调多个驱动单元，实现更加复杂的运动形式。在这一过程中，研究不仅依赖经典控制理论，也结合了神经网络、自适应方法等技术，使系统在面对未知扰动时能够动态调整。
在实际应用探索中，气动人工肌肉还被用于康复辅助装置。通过将其安装在人体肢体外部，系统可以在运动过程中逐步适应不同个体的差异，实现更加自然的辅助效果。这一尝试体现了仿生驱动在医疗领域的潜在价值，也展示了机器人技术在人机融合方向上的发展趋势。
二、从实验平台走向工业现场
随后，孙教授介绍了团队在欠驱动机器人与智能工业装备方面的研究。与传统机器人相比，欠驱动系统的控制输入少于其运动自由度，负载又常通过绳索悬挂，因此在移动过程中容易产生摆动，典型代表包括起重机、吊运系统以及部分无人机结构。传统吊运高度依赖熟练工人的经验，而智能控制的目标，是让负载在快速移动的同时尽可能保持平稳。
在相关研究中，团队围绕起重机防摇控制、船用吊机、无人机吊运和多机协同吊装开展了大量探索。通过优化控制策略，系统能够减少负载摆动，使重物更快到达目标位置并稳定停下。这不仅能提升港口、工厂和大型设备吊装场景中的作业效率，也能降低安全风险。孙教授还介绍了团队参与研发的智能工业起重机系统，该系统可在视觉引导下完成钢卷等重物的自动识别、抓取、搬运和码放，相关成果曾入选中国智能制造十大科技进展。
在有色金属生产线智能打磨方面，孙教授展示了机器人技术进入工业现场时面临的真实挑战。高温有色金属冷却后表面会形成氧化层和毛刺，传统人工打磨不仅劳动强度大，而且生产环境恶劣、质量难以稳定。团队尝试用机器人完成毛刺识别、轨迹规划和力位混合打磨，使机器人能够在高粉尘、强反光和流水线运动条件下准确作业。这一过程并非简单替换人工，而是需要解决多个实际问题。首先，机器人必须在复杂环境下准确识别毛刺位置；其次，需要在流水线运动过程中实现同步跟踪；同时，还要根据材料硬度调整打磨力度，避免过度或不足。
孙教授特别强调，工程应用的难点往往不在单一算法，而是多个环节之间的协同。实验室中可行的方案，在工业现场往往需要经过反复调整才能稳定运行。
三、面向未来场景拓展机器人能力边界
在讲座的后半部分，孙教授介绍了团队在多个应用方向上的拓展研究。消防机器人是其中的重要方向之一，当前多数消防机器人仍依赖人工遥控，一旦进入复杂火场环境，容易因通信中断而失效。团队希望通过智能算法和多机器人协同，使消防机器人在复杂环境中具备一定自主决策能力，能够完成任务分配、路径规划、环境探测和协同作业。团队自主设计了消防机器人底盘，并围绕越障、爬坡、上下楼梯和负载能力开展测试，为未来复杂火场中的自主救援提供技术储备。
在微低重力模拟方向，团队面向航天器、月面装备和空间机器人地面试验需求，研究如何通过悬吊系统对被测对象进行重力卸载。系统既要跟随对象运动，又要持续提供稳定补偿力，对位置控制和力控制提出了很高要求。相关研究可为月球、太空等特殊环境下的装备验证提供支撑。
在仿生软体机器人方向，团队设计的软体驱动结构能够实现多方向弯曲，可作为移动机器人身体，也可作为机械臂末端柔性夹爪。相比传统刚性夹爪，软体夹爪能够更好地适应鸡蛋、西红柿、药瓶、薯片等不同形状和软硬程度的物体，在柔性抓取、人机交互和医疗辅助等场景中具有应用前景。
此外，孙教授还展示了可折叠无人机、空地两栖机器人、水陆两栖机器人等变结构平台。可折叠无人机能够通过改变机臂形态穿越狭窄空间，空地两栖机器人则可根据地形在行走与飞行模式之间切换。孙教授坦言，这些平台仍处于持续迭代阶段，当前首先要解决的是从无到有、从能动到能用，之后才会进一步优化能耗、可靠性和任务效率。
互动环节中，现场读者围绕水陆两栖机器人的自主控制、软体机器人在医疗内窥镜中的潜在应用、机器人能耗优化、多机协同吊运的工程落地、气动人工肌肉的小型化与集成方式，以及神经网络在机器人控制中的作用等问题踊跃提问。孙教授结合科研实践逐一回应。他谈到，机器人研究既需要数学、控制、机械、材料和人工智能等多学科交叉，也需要长期面对真实环境中的噪声、扰动、通信、结构和可靠性问题。实验室成果走向实际应用并非一蹴而就，而是一个持续积累、反复验证和不断优化的过程。
整场讲座内容扎实丰富，既有基础原理的深入讲解，也有工程案例的生动展示。孙教授以团队多年来的研究实践为线索，带领听众理解仿生机器人智能控制背后的关键问题，也展现了这一领域在智能制造、医疗康复、应急救援和未来空间探索中的广阔前景。讲座在热烈的交流氛围中圆满结束。（通讯作者：杨月涓）
