针对核废料桶密封操作中人工干预风险高、传统自动化设备刚度不足及环境适应性差等问题，设计了一种高刚度模块化三自由度取封盖机器人系统。该机械系统由基础框架、移动机构、升降机构及集成式末端执行器（含旋转-抓取-拧紧复合功能）构成，创新性采用双闭环连杆升降机构与蜗轮-行星复合减速系统，实现重载工况下的精密可靠传动。建立升降机构闭环矢量方程，采用遗传优化算法对结构尺寸进行多目标优化设计，进而确定关键结构尺寸参数。基于有限元模型对关键部件进行力学性能分析：基础框架最大von Mises应力6.445 MPa （安全系数36.4），移动车体变形量0.055 mm，拉杆系统最大应力3.479 MPa（安全系数67.5），均显著低于Q235碳钢许用应力；末端执行器集成平台最大应力6.747 MPa（安全系数34.8），变形量0.0139 mm。本研究为放射性环境下的自动化密封作业提供了基于数值仿真的多目标结构优化设计方案与力学评估体系，确保其符合核工业应用的苛刻要求。

针对遥操作机器人系统中的瞬态响应能力不足及执行器饱和问题，提出了一种改进的预定性能控制方法。首先，通过设计具备时变特性的误差约束函数和转换函数，实现对系统误差收敛过程的显式约束，有效提升系统的响应速度与稳态精度。其次，结合非线性饱和函数与自适应调节器，对遥操作系统中主从端的控制力矩进行动态限幅与调整，有效缓解因执行器力矩饱和引起的不连续控制甚至误差扩大问题，从而确保控制力矩的平滑性。此外，引入径向基函数神经网络对系统不确定性进行估计，进一步增强控制器的鲁棒性与自适应能力。在不依赖精确系统模型的前提下，通过Lyapunov稳定性分析严格证明了所提出的控制策略下闭环系统的稳定性。最终，通过对比仿真实验，验证了所提出的控制策略在误差收敛、饱和抑制以及位置跟踪精度等方面的性能优势。

仿人多指灵巧手是机器人实现精细化抓取与柔性操作的关键执行机构，其发展对推动制造业自动化、服务机器人智能化及特殊环境作业应用具有重要意义。以仿人多指灵巧手为核心，系统综述其技术现状与未来发展趋势。首先，阐述仿人多指灵巧手的基本内涵、系统构成与典型特征；然后，梳理国内外科研团队的研究成果和目前市场主流的多指灵巧手产品，涵盖不同自由度设计及其软硬件实现方式；接着，介绍仿人多指灵巧手的核心硬件部件、感知融合、控制策略等关键技术；进而，阐述仿人多指灵巧手在工业装配、生活服务、极端环境等领域的应用情况，并介绍当前在可靠性、多模态协同、泛化性、人机安全和集成与应用等方面面临的难点与挑战；最后，从标准建立、本体结构、多模态感知融合、仿生演进、具身智能等方面展望仿人多指灵巧手的未来发展趋势，以期为灵巧手的深入研究与应用突破提供参考。

随着超高压开关设备的广泛应用，其装配过程的精度和效率要求不断提高。传统人工装配存在劳动强度大、对中误差高及一致性不足等问题，亟需发展智能化、自动化的装配方法。针对超高压隔离开关空间结构复杂、装配平面与对中轴线不在同一坐标系等难题，提出了一种基于 3D点云与视觉引导的机器人装配方法。首先，通过3D点云扫描动端中间导体，获取其在盆子坐标系下的空间位姿，并经由手眼标定实现坐标系转换；随后结合视觉引导技术，对点云估计的位姿进行误差校正，得到高精度的装配对中参考；在此基础上，采用逆运动学求解与路径规划生成装配轨迹，并引入力/位混合控制，实现装配过程的柔顺接触与稳定插接。实验结果表明，该方法整体的装配准确率达到97%，满足装配作业的效率与精度要求，实现了高压隔离开关的自动化装配。

工业巡检机器人作为智能制造与智能运维体系的重要组成部分，正在各类复杂工业场景中发挥关键作用。随着深度学习、多传感器融合以及自主导航等技术的不断进步，工业巡检机器人在精准度、效率和适应性方面有了显著提升。系统梳理了工业巡检机器人的概念、关键技术及典型应用，重点分析了感知识别、自主定位导航、先进控制和智能决策等核心技术的研究现状，并结合电力、车间和特殊环境等领域的实际应用，评估了当前技术的成熟度与产业化进展。尽管该领域已取得显著成果，感知精度、动态环境适应性及任务执行智能化仍面临挑战，对关键技术发展进行展望，即工业巡检机器人将继续朝向多源数据融合、自主学习与协同作业等方向发展。文章旨在为工业巡检机器人技术的进一步研究与产业发展提供系统的参考与未来发展方向的指引。

为突破传统机械臂2D平面抓取的局限，并解决现有6D位姿估计算法（如Gen6D）位置估计不准的难题，提出了一种优化的Gen6D-Op算法。该算法针对典型的机器人抓取场景，基于共线假设，将位置估计误差转化为带约束的优化问题进行求解，从而实现对物体位姿的精确获取。在此精确位姿的基础上，进一步设计了垂直姿态与平面投影两种高效的抓取策略，以提升抓取效率与稳定性。实验证实，Gen6D-Op显著提升了位姿估计精度，总误差降低72.3%至9.48 mm，多物体抓取成功率达到94%。同时，采用设计的两种抓取策略能够有效减小机械臂关节角度的变化范围，缩短抓取时间。

实现钢结构工业化智能建造有两大必要条件，一是研发全装配钢结构新体系，结构本身可高效重复拆卸；二是研发自动化装配机器人，解决施工现场人工作业安装效率低、精度低、质量差问题。提出一种适用于芯筒式钢柱节点的扭剪型高强螺栓自动化装配机器人方案。该方案聚焦于M16扭剪型高强螺栓的装配过程，重点进行了机器人末端-执行器的机构设计与结构可靠性分析。设计了基于机器视觉的螺栓孔装配分层控制系统。通过模拟实验验证，所设计的机器人机构能够满足装配工艺要求，显著提升芯筒式柱节点扭剪型高强螺栓的装配效率、精度、质量和安全性。

工业机器人凭借高灵活性、大工作范围的优势，已逐步成为我国航空航天、航海等国家战略领域中，大型复杂构件加工的关键装备。机器人末端的动态特性好坏由其各关节主导，想要提高机器人的动态性能需要从其薄弱的关节入手，在现有串联形式基础上加以改进和创新，探索具有高刚度特性的新型驱动方式和机器人构型。提出一种面向大型螺旋桨铣削加工的2-RPR型机器人，该机器人由六轴机器人主体与双电动缸支链组成，以电动缸的平动驱动机器人关节的转动，从而提高机器人整机的刚度。为了满足大型螺旋桨加工空间要求，基于遗传算法对机器人各连杆长度参数进行优化，实现机器人整机工作空间的优化，使工作空间满足单叶片加工范围且利用率最大。

腿足式人形机器人在特殊地形或外在干扰环境下，容易造成状态估计不准确，从而影响稳定行走。在这项研究中，提出了一种融合状态估计器的强化学习控制框架。该框架能够在特殊地形以及受到外界干扰情况下准确估计机器人的本体线速度，足端高度以及触地概率状态信息。首先构建了状态估计网络和非对称演员-评论家网络协同训练框架，有效估计状态信息。此外，针对人形机器人特殊足端几何形状，设计了全新的奖励函数，提高状态估计的准确性。其次，本方法成功部署在自研的人形机器人上。实验结果表明，与现有方法相比，控制器性能显著提高，能够在多种特殊地形保持稳定的前进速度，验证了该方法在干扰环境下的鲁棒性和可迁移性。

在工业4.0背景下，设备协同与实时通信需求持续升级，传统工业自动导引车（AGV）系统面临协议标准不统一、异构设备兼容性薄弱及广域通信稳定性不足等核心挑战。针对上述问题，提出一种基于5G-VXLAN与OPC UA/DDS协议融合的AGV协同通信方案，旨在实现AGV控制信息在ROS 2分布式系统中的跨平台交互与多协议适配。通过VXLAN技术在三层物理网络之上构建可扩展的逻辑二层覆盖网络，有效解决了传统VLAN的4094标识符限制和网络规模瓶颈，形成逻辑统一的通信平面，结合OPC UA与DDS传输协议，将AGV的PLC数据，集成至ROS 2分布式控制系统，实现跨平台指令下发与状态监控。实验结果表明，5G-VXLAN技术可以确保AGV在移动通信时，仍能保持数据交互的稳定性和实时性，并且在OPC UA/DDS协议融合下实现不同协议数据的转换与传输。

针对机器人关节用永磁同步电机小量级参数辨识的数学模型欠秩问题，设计一种基于Lyapunov稳定性理论的改进模型参考自适应在线辨识方法。首先，在静止状态下离线辨识静态电感作为已知参数，构建模型参考自适应系统在线辨识定子电阻与永磁体磁链。待两个参数辨识结果收敛后，将其作为新的模型参考自适应系统中的已知参数辨识动态电感。这种分层解耦的辨识机制有效克服了由于数学模型欠秩而导致的辨识结果不确定性。实验和仿真结果表明，该方法在0.1 Ω级低阻值、0.2 mH级小电感与7.72 mWb级磁链条件下，辨识误精度高，辨识速度快，为获取微小型永磁同步电机准确参数方面提供了可行方案。

针对柔性直线机电作动器因摩擦导致速度跟踪精度下降的问题，提出了一种基于BP神经网络的摩擦补偿方法。该方法构建了数据驱动摩擦模型，利用BP神经网络描述了速度、位置与摩擦力的非线性映射关系及零速摩擦的动态行为；建立了柔性直线机电作动器的刚柔耦合动力学模型，构建了柔索直线运动实验平台，对比了引入摩擦模型前后的性能。实验结果表明，在50 mm/s 1 Hz的速度正弦指令下，使用摩擦模型后的直线机电作动器速度跟踪精度从0.85 mm提升至0.29 mm，死区时间从0.021 s缩短至0.003 s；在100 mm/s 1 Hz的速度正弦指令下，使用摩擦模型后的直线机电作动器速度跟踪精度从0.93 mm提升至0.25 mm，死区时间从0.012 s缩短至0.003 s。实验结果验证了该摩擦补偿方法可提高柔性直线机电作动器的速度跟踪精度，缩短其死区时间。该方法在武器站系统中应用效果良好，对提升直线机电作动器的快速响应能力具有重要作用。

轮式人形机器人由于多自由度、强耦合及非线性的特性，其运动控制尤其是全身运动控制非常困难。为此，提出了基于机器人运动学和模型预测控制（Model Predictive Control， MPC）的全身运动控制方案。建立了简化的轮式人形机器人运动学模型，定义了关于末端执行器位姿的二次型成本函数，通过松弛障碍函数（Relaxed Barrier Function， RBF）设定了机器人运行时需满足的关节位置约束、控制输入约束、避免碰撞约束和防倾倒约束。设计了针对机器人末端执行器位姿规划的仿真实验，仿真结果表明，该控制方案不仅可以使机器人全身运动以实现末端执行器的控制，同时还能够满足各类约束。

液压驱动是重载机器人主要的驱动方式，液压泵的性能直接决定液压系统的驱动能力和品质，而液压泵驱动电路的设计至关重要，特别是在电流精准控制方面。Howland恒流源因其高精度和稳定性，在多个领域得到了广泛应用。在传统Howland电流源基础上，分析相关电路的工作原理及负载能力，设计一种高压大电流的恒流源作为液压泵驱动电路，通过仿真与实际测量验证了可靠性。相比于传统设计，所创新的恒流源将输出界限大大提高，实现0~5 V可调输出、最大负载电流5 A的驱动能力。同时，绝对误差仿真值仅为0.005 A，实物电路测量值绝对误差仅为0.1 A。本研究针对实际工程应用实现精度良好、负载能力强、输出电流稳定，为高压大电流精密驱动提供了兼具高线性吻合度特性与工程实用性的解决思路。

目前，墙体抹灰作业主要依赖人工完成，虽然已有单自由度滑轨平滑的抹灰设备问世，但仍需人工配合，导致效率低下和高昂的人力成本。为了提高墙面抹灰的自动化程度，设计了一种墙面双臂操作抹灰机器人。该机器人采用双机械臂分别负责喷涂与抹平作业的设计方案，有效解决了传统设备中喷涂厚度不均与抹平效率低下的问题。该系统由自主导航底盘、混凝土搅拌牵引车、双机械臂升降机构及自适应力控抹平刀具组成。设计一种力位混合控制算法，通过选择矩阵解耦力控与位置控制空间，在复杂环境下实现稳定的力控制和精确的位置跟踪。在实验验证方面，机器人在不同墙面条件下展示了优越的平整度和高一致性，显著提升了施工效率与表面质量，较传统人工模式和单臂设备分别提高了作业精度和生产效率。

随着工业互联网与智能制造的发展，数字孪生系统在很多工业场景中被广泛应用。然而工业机器人模型往往几何复杂，直接渲染全精度模型会导致显著的计算和显存开销。因此，在保证视觉保真度的前提下进行三维网格简化已成为提升数字孪生渲染效率的关键。然而，现有的网格简化算法处理具有精密结构的模型往往会使简化后的模型丧失关键的几何信息及视觉质量。针对工业机器人模型的细节特征提出一种特征感知的网格简化算法，能够自动识别并保护模型中的高曲率结构区域，同时保证数值计算的稳定性。以QEM网格简化算法作为对比方法，从多个维度对模型质量进行分析。实验结果表明，算法在相同简化率下能够显著降低几何误差，并在高曲率区域保持更高的结构一致性和视觉保真度。研究结果表明，研究提出的算法有效提升了工业机器人模型在高压缩场景下的结构保留效果，具有理论价值和实际应用意义。

针对机械臂在非结构化场景下目标导向抓取中存在的物体未知、环境干扰复杂及实时性要求高等问题，提出融合坐标注意力（Coordinate Attention，CA）与记忆增强神经网络（Memory-Augmented Neural Network， MANN）的热图引导六自由度抓取检测（Heatmap-Guided 6-DOF Grasp Detection， HGGD）方法，并构建了基于目标引导的抓取模型。该方法在像素编码器中引入CA模块，高分辨率特征图输出后、降维前，经CA通道分支加权关键信息、空间分支定位目标区域，提升目标感知与定位精度；在特征融合阶段嵌入MANN，初始化存训练集多尺度特征至记忆库，融合时读写头查历史特征并与当前特征融合，按达标置信度更新记忆库，缓解传统融合的信息衰减与冗余；最后利用目标检测模型输出的目标锚框，对点云数据进行稀疏化处理以降低计算开销。基于 GraspNet-1Billion 数据集的评测结果表明，所提方法相较于基准模型，不仅在抓取成功率指标上实现了显著提升，还有效缩短了目标抓取检测任务的推理耗时。该方案实现抓取精度与效率协同提升，为机械臂在复杂真实场景精准抓取提供技术支撑。

针对微重力环境下空间碎片抓捕存在的刚性碰撞易碎裂、机构折叠比低、驱动适应性差等问题，提出一种融合折纸结构与软体机器人技术的流体驱动抓捕机构。该机构基于Youshimura折纸结构分析和优化机构，通过内腔压力调节实现轨迹可控的叠收纳与展开包裹，兼具高折叠比（≥1∶4）与柔顺接触特性。为验证方案可行性，搭建两类仿真系统：1）基于Abaqus的微重力接触抓捕多体动力学仿真，分析不同碎片形态下的接触力、包裹成功率与抓捕效率；2）基于 CoppeliaSim平台联合仿真的视觉-控制一体化系统，采用 YOLOv5 实现碎片位姿识别、PID 控制算法生成驱动指令，验证微重力扰动下的自动抓捕精度。仿真结果表明：该机构对立方体（55 mm×55 mm×55 mm）、圆柱体（Φ50 mm×80 mm）、板状结构（400 mm×200 mm×2 mm）碎片的包裹成功率分别达 93%、80%、33%，满足微重力空间碎片抓捕的柔顺性与自主性要求。

面向国家提升产业链供应链韧性与安全水平的重大战略需求，聚焦数字孪生技术作为推动仓储物流系统数智化转型的关键使能技术，系统阐述了其从静态建模、动态同步到智能决策的三阶段演进脉络。针对传统仓储物流系统存在的数据孤岛、设备运维滞后、流程固化、柔性不足与全局优化缺位等结构性难题，研究构建了涵盖“全域数据融合—可靠智能运维—流程仿真优化—柔性协同调度—全局决策推演”五个维度的系统性赋能路径。通过构建统一数据底座，实现多源异构数据的标准化接入与高质量治理；部署预测性维护平台，显著提升设备可靠性与系统连续性；运用虚拟仿真与动态优化技术，实现仓储作业流程的智能重构与效率倍增；构建弹性资源调度机制，增强系统对动态需求的适应能力；打造全链路仿真决策沙盘，推动系统从经验驱动的局部决策向数据与模型驱动的全局自主优化跃升。以化纤产业实践为例，该技术体系的化纤生产效率提高5%，运营成本下降15%，设备利用率提升10%，故障处理时间缩减30%。展望未来，数字孪生技术将朝着“全域协同、智能共生”方向演进，为构建自主可控的现代仓储物流体系、培育新质生产力提供关键支撑。

新一代智能制造并非在既有制造系统上简单叠加人工智能、工业互联网或数字化工具，而是以人工智能技术与先进制造技术深度融合为核心，推动制造系统从“连接可见”走向“感知、决策、执行、反馈”的闭环优化。与早期“互联网+制造”相比，“人工智能+制造”的重点不再只是设备、数据和业务流程的互联，而是通过工业数据、模型算法、制造装备、工艺知识和组织能力的协同，重构产品研发、生产制造、质量控制、供应链协同和服务模式。本文在既有政策与研究基础上，围绕智能工厂、智能产品、工业互联网、数字孪生、工业人工智能可信应用和制造服务化等方向，综述新一代智能制造的内涵、关键技术、落地场景与现实约束。研究认为，新一代智能制造的关键不在于单点技术先进，而在于制造知识、数据治理、装备能力、工业软件、标准体系和组织流程之间形成可持续的系统集成能力。

针对自动化立体仓库传统人工目视化盘点效率低下、现有自动化方案部署成本高的问题。提出一种基于模块化视觉装置的库内盘点系统。设计了免改造式堆垛机可叉取的模块化视觉盘点装置，基于YOLOv8的单视角多表面信息融合的视觉盘点算法，通过前垛面层数识别与上垛面顶层计数相结合，有效解决了非满垛、压缝垛等复杂垛型的精确计数问题；构建了仓储视觉盘点系统WVSS与既有仓储控制系统WCS基于数据库的非侵入式集成架构，实现了盘点任务调度与数据闭环。实验表明在四类箱垛物料数据集上，系统数量识别准确率达96.3%，单货位处理耗时0.11 s。本方案为自动化仓储提供了一种兼具高精度、低部署成本和运行中断少的工程化盘点新路径。

为解决工业生产环境下钢材表面缺陷检测技术存在的效果不理想、漏检误检率高的问题，提出了一种改进的YOLO11n算法GCI-YOLO11。首先，在特征提取部分基于GCNet注意力机制设计了GC-C3k2模块，提升了算法对图像上下文特征信息的提取能力；其次，在颈部引入CARAFE上采样算子，使算法能在大感受野内聚合上下文信息，减少上采样过程中特征信息的缺失；最后，采用Inner-CIoU替换CIoU对损失函数进行优化，引入辅助回归框来提高检测的准确性和泛化能力。实验结果表明，GCI-YOLO11在NEU-DET数据集上mAP50和mAP50-95分别提升了2.9%和2.3%，在GC10-DET数据集上mAP50和mAP50-95分别提升了1.6%和0.3%，具有更好的检测性能。

仓储物流的入库阶段需要对入库货物进行检测计数并更新库存表。传统的入库盘点方法需要人工目视检测，并使用手持终端设备录入库存信息。基于该场景，顺应现代物流自动化、智能化转型的趋势，设计了一种使用多台相机合作的箱垛自动化视觉盘点算法。采集多角度箱垛图像，使用深度学习模型对货箱与托盘进行检测。其中前、后、左、右4个侧面图像使用目标检测模型计算货箱的数量、种类及排列方式；顶面图像使用实例分割模型结合深度信息计算箱垛顶层货箱的个数。综合处理箱垛5个面的检测结果，通过空间逻辑判断计算整垛货箱个数。计数过程中，根据货箱之间的位置关系、种类信息等对箱垛进行异常检测，实现盘点全任务的自动化。在输送机上搭建实验场景进行实物测试，结果表明盘点算法的平均准确率达到98%。该算法计算过程可追溯，解决了传统人工盘点成本高，易出现疲劳、分心导致错误的问题。该项研究从仓储入库端出发，实现了箱垛盘点的自动化流程，为物流自动化提供了解决方案和理论依据。

针对工业缺陷检测系统在资源受限环境下难以兼顾检测精度和计算效率的问题，提出了一种基于混合状态空间模型的轻量化工业缺陷检测网络架构。该架构通过设计C2f_EfficientVIM_CGLU模块，将视觉状态空间模型的全局序列建模能力与卷积门控线性单元的局部特征增强机制深度融合，构建了高效的缺陷特征表征学习框架。引入HSM-SSD（Hidden State Mixer based State Space Duality）机制，采用线性时间复杂度的状态空间建模方法处理长距离依赖关系，显著提升了对不规则形状和稀疏分布缺陷的识别能力。设计Slimneck轻量化特征金字塔网络，通过GSConv（Ghost Shuffle Convolution）稀疏卷积和VoV-GSCSP（Variance of Variance Ghost Shuffle Cross Stage Partial）高效特征融合模块，在保持检测精度的前提下实现了网络参数的大幅压缩。在NEU-DET和APDDD数据集上的大量实验表明，所提网络架构在NEU-DET数据集上的mAP50达到92.13%，相比基线模型YOLOv8n提升9.77个百分点，参数量仅为2.9 M，计算复杂度为7.7 GFLOPs，相比传统的Faster-RCNN方法参数量减少93%以上。在APDDD数据集上的mAP50达到89.68%，验证了方法的良好泛化性能和快速检测能力。该研究为工业4.0智能制造环境下的高效质量检测系统提供了理论基础和技术支撑。

无人机技术的快速发展推动了其在军事侦察、民用监测和物流配送等领域的广泛应用。然而，随着任务需求的多样化和复杂化，传统航空电子系统架构难以满足快速功能扩展和动态重构的要求。为此，无人机系统服务化架构应运而生，通过将无人机的复杂功能分解为独立、最小化的可重用原子服务单元，提升无人机系统的任务灵活性、系统可维护性和功能可扩展性。本文系统性地梳理了无人机航空电子系统架构的演进历程，深入分析了无人机系统服务的理论基础、建模方法、分解原则与分解方法。在此基础上，探讨了无人机服务化转型的挑战，并展望了其在服务模型标准化、分解智能化以及治理实时化方面的未来发展趋势，为该领域的发展提供了理论参考和技术指导。

针对工业设备轴承故障诊断中普遍存在的跨工况迁移困难及目标域数据标签稀缺等挑战，提出一种融合特征增强与域对抗学习的智能诊断方法。通过构建基于小波变换的对称点模式特征图（WT-SDP），将原始一维振动信号映射为具有几何语义的二维特征表示，有效解决了传统方法对平移不变性不足和长程依赖建模效率低的问题，显著提升了特征的可分性。进一步利用域对抗神经网络（DANN）框架的梯度反转机制在几何特征空间内实现源域与目标域特征分布的多尺度对齐，无需依赖目标域标签即可缓解域偏移问题，从而增强模型在异质工况下的泛化性能。实验基于凯斯西储大学轴承数据集（CWRU）与动态诊断系统实验台（DDS）的跨域迁移任务验证，结果表明：本文方法在目标域上的平均诊断准确率达95%，较基准模型提升20%。本研究为复杂工况下工业设备的跨域故障诊断提供了新思路，所提方法在域适应效率方面展现出突出优势。

针对现有齿轮表面缺陷检测算法参数较多、计算量大等问题，提出了一种基于改进YOLOv8s的轻量化齿轮表面缺陷检测方法。首先，将YOLOv8s网络模型中的部分普通卷积替换为Adown卷积模块，提高模型捕捉图像特征的能力；其次，将轻量化模块C2f-Faster与通道混合器CGLU相融合，构建全新的C2f-Faster-CGLU模块，降低模型大小与计算成本；最后，设计LSCSBD检测头进一步减少模型参数量。实验结果表明，改进后的YOLOv8s模型与原模型相比，模型参数量大小减少了58.6%，GFLOPs减少了46.1%，模型大小减少了57.3%，均值平均精度达到了98.8%的准确率。改进后的算法有效降低了模型的占用内存，模型更加轻量，为小型移动设备实时检测齿轮表面缺陷技术提供参考。

为改善玻璃瑕疵检测对人工的依赖性和复杂背景干扰强及类别区分难等问题，提出一种基于YOLOv8s的改进算法，通过融合全维动态卷积（ODConv）与SE注意力机制（SEAttention）提升检测性能。该算法在YOLOv8的主干特征提取网络中，将传统卷积替换为ODConv，借助动态调整卷积核的重叠度与感受野，增强对玻璃表面细微瑕疵的特征捕捉能力；在特征融合阶段引入SEAttention，通过对通道维度的权重重新分配，强化有效瑕疵特征并抑制背景噪声。实验结果显示，改进后的YOLOv8s在自制的工业玻璃瑕疵数据集上，mAP达到了96.8%，较改进前提升了1.9%，不同IOU阈值的综合mAP提高了1.8%，且检测速度满足工业实时检测需求，性能得到了综合性提升，为玻璃表面瑕疵的自动化检测与分类提供了高效解决方案。

针对农业巡检、灾害救援等非结构化环境中移动机器人越障能力不足的痛点，研究提出一种基于摇臂-转向架悬挂与曲柄滑块机构融合的四轮移动底盘设计方案。首先，通过构建行走机构的运动学与力学模型，分析了关键构型参数（如支撑轮中心距、铰接距离）对地形适应性和负载平台姿态的影响，并基于多目标优化方法确定了最佳参数组合（L_F =200 mm，k ₁=0.9）。其次，结合曲柄滑块机构与对称式车架设计，开发了三维虚拟样机，并利用RecurDyn平台进行动态仿真，验证了底盘在跨越18 mm减速带和20 mm半圆柱障碍时的仰俯角波动范围（±3°以内）与驱动力需求（峰值扭矩≤15 N·m）。最后，通过样机试验表明：该底盘在负重75 kg条件下可稳定跨越90 mm减速带型障碍，且直线运动速度达1.8 m/s时路径偏差小于20 mm/5 m。研究成果表明，该设计显著提升了移动机器人在非结构化环境中的地形适应能力，为农业巡检、搬运、灾害救援等场景提供了可靠的移动平台。

工业可编程逻辑控制器（PLC）开发过程中积累的大量工艺知识以隐性形式存在，以控制逻辑的形式沉淀于历史代码中，并依赖于工程师的经验判断，难以被大语言模型直接利用。针对这一问题，提出了一套系统的工程方法，通过双层知识图谱模式与双向融合构建策略，将隐性工艺知识转化为具备层级结构与控制拓扑细节的可复用工艺模板。以PLC代码生成为下游评估任务，针对知识可访问性与功能关联完整性两类障碍，分别通过知识粒度梯度实验与图-向量检索召回对比实验验证所提方法的有效性。实验结果表明，在代码段级任务上，本文方法自动提取的工艺模板在控制需求信息供给上已接近人工编写伪代码级细粒度知识描述的水平；在功能块级任务上，基于图结构的知识组织成功缓解了向量检索在维持功能关联完整性上的系统性缺陷。

针对目前仓储机器人导航中普遍使用的二维码导航技术存在部署烦琐、调整灵活性差的问题，基于ROS2机器人操作系统使用2D激光雷达、IMU传感器和轮式里程计，设计了一种基于预定义路径的全局路径规划方法和一种基于PL-ICP点云匹配算法的工作点二次定位调姿方法。方法基于Cartographer激光SLAM算法构建平面栅格障碍地图和机器人定位数据文件；使用自主开发的RViz2插件工具创建导航地图文件，基于A*算法生成全局路径；使用Navigation2导航技术框架实现局部路径规划和控制；当机器人到达指定工作点后，根据激光特征数据计算机器人位姿偏差，并通过PID控制算法对位姿进行修正。使用Gazebo仿真平台对该调姿算法进行了测试，结果表明，经过二次定位姿态调整后机器人x、y方向位置精度能够达到±3 mm，航向角θ精度能够达到±0.1°。

近年来，我国自主研发的航空专用三维结构设计系统正在蓬勃发展，在核心组件的研发中取得了显著成效。然而，随着大语言模型（LLMs）的广泛使用，如何实现三维结构设计与智能手段的交联接口仍是一项核心挑战。此外，现有LLM因缺乏对三维几何与物理场（如空气动力学）的精确推理能力，难以直接应用于航空器结构的智能化设计。在航空结构件中，飞行器机翼作为产生升力的核心部件，其设计过程高度复杂、依赖专家经验，且与气动性能紧密耦合，传统设计范式迭代周期长、成本高昂。为应对这一挑战，以飞行器机翼为典型案例，提出了面向飞行器三维机翼建模的智能设计接口——Airfoil-LLM。该接口基于Transformer架构，通过集成自然语言编码与CAD建模序列解码，将复杂自然语言描述的设计需求作为输入生成结构化的CAD建模指令，实现机翼结构件的智能化、自动化生成。为支撑模型训练与验证，构建了包含参数化的三维CAD模型、覆盖亚音速至超音速的宽域飞行工况、关键气动性能指标以及多层次文本的大规模三维机翼设计数据集。实验结果表明，Airfoil-LLM能够深刻理解从简单几何到复杂“几何-性能”耦合的文本描述，并生成在几何形态（IoU最高达0.831）与气动性能上均与目标高度一致的三维模型。

在机械臂离散控制系统中，传统滑模方法常面临高频抖振问题及输入饱和引发的控制失效。针对该问题，提出了一种基于抗饱和滑模面与自适应趋近率的机械臂轨迹跟踪控制方法，解决输入饱和和外部扰动对控制性能的影响。将抗饱和抑制因子直接融入离散滑模面设计，实现输入幅值与输入变化率的双重约束控制，并构建自适应趋近率以抑制传统离散滑模趋近律中的抖振，提高系统在扰动下的稳定性与跟踪精度。采用双曲正切函数替代符号函数，进一步消除高频抖振现象并改善控制平滑性。仿真结果表明，提出的控制方法在二自由度机械臂上实现了较小的关节位置误差和速度误差，且在0.35秒内收敛，稳态误差控制在0.01 rad以内，最大稳态误差相比传统方法减少了74.16%与68.71%。均方根误差分别降低了57.47%和19.07%，验证了其在抗饱和与抖振抑制方面的优越性。本研究为机械臂在输入饱和和扰动的复杂环境下控制应用中提供了一种有效的控制策略，具有较高的应用价值和工程意义。

对于现有的注意力机制可能存在的学习能力不足，对重点目标的关注度不够等问题以及传统钢材表面缺陷检测网络中存在的检测精度低、特征提取尺度单一等问题，设计了一种可迭代的递归通道注意力机制RCA（Recurrent Channel Attention， RCA），该机制分别对水平、垂直两方向进行注意力权重的计算，使得模型对特征位置具有更强的感知能力，并使用递归策略对融合后的结果进行迭代，将所得到的权重再次用于输入特征中，使得网络对同类目标中关键特征信息的捕捉能力进一步增强，提升了网络对不同位置和尺寸的目标的检测能力。并将RCA机制与YOLOv8网络模型相结合，提出一种基于改进YOLOv8n的钢材表面缺陷检测网络，首先，引入可切换空洞卷积（SAConv）扩大了模型感受野并提升其对多尺度特征的感知能力与适应能力，实现更精准的特征提取；其次，在网络的Neck部分加入了具有自适应能力的加权特征融合模块，有效结合了全局和局部特征，增强了多层特征之间的融合能力；最后，引入所设计RCA机制并进行大量消融实验与对比实验。实验表明，仅加入RCA机制的YOLOv8网络模型在钢材表面缺陷数据集NEU-DET上的mAP@0.5值为81.1%，相比于原始模型提升了3.4%；在GC10-DET数据集上的mAP@0.5值为63.2%，相比于原始模型提升1.7%。YOLO-SCR网络模型在计算量方面较基线模型减少了12%，在NEU-DET数据集上的mAP@0.5值为84.0%，相较于原始模型提升了6.3%，在GC10-DET数据集上的mAP@0.5值为64.1%，相较于原始模型提升了2.6%，在检测任务中的精度与速度上具有一定的均衡性。

零件加工精度检测是生产的重要环节，高效的偏差分析方法能够在保证零件质量的同时节约成本。针对激光三维扫描获取的三维点云，设计了一套三维零件偏差分析系统。通过将扫描数据和零件的CAD设计模型进行对比，计算出零件的偏差并进行可视化显示。该系统分为数据预处理、对齐和偏差计算三个部分。数据预处理阶段，将CAD三维模型离散成点云，同时提取扫描数据的点，再提取两者的关键点以便于对齐。对齐阶段，设计一种OBB分割盒粗配准算法进行粗配准，再用ICP算法进行精配准，能有效避免ICP算法陷入局部最优解。在偏差计算阶段，采用以点代面的方法计算出初始偏差值，最后设计异常值处理系统处理异常值。与专业软件相比，测量误差在微米级。

为了保持气动软体夹爪弯曲能力的同时提升手指的指尖接触力，设计了一种绳牵引协同抓取的双模块复合气动软体夹爪。手指结合了慢速气动网络和快速气动网络两种不同的气动网络结构，手指前端使用快速气动网络保证弯曲角度，手指后端使用慢速气动网络提供更大的指尖接触力，同时增添了绳牵引驱动，进一步提升手指抓取时的指尖输出力。基于Yeoh模型建立了手指弯曲角度和输入气压之间的数学模型，使用ANSYS对设计的双模块复合气动软体手指在不同气压下的弯曲角度和指尖接触力进行了有限元仿真。使用3D打印和软体平板印刷法制造了软体手指的实物，测量了手指的弯曲角度和指尖接触力，并使用夹爪进行了抓取实验。实验表明，单根软体手指极限弯曲角度可达到164°，最大指尖接触力为2.75 N。抓取结果表明，本夹爪对不同形状的物体有着较强的适应性，且具有良好的负载能力，对不同直径的物体有着良好的抓取效果。

为了准确辨识出六自由度协作机器人的动力学参数，提出了一种基于物理一致性的迭代加权最小二乘（IRLS-SDP）辨识算法。首先建立了六自由度协作机械臂的牛顿-欧拉动力学模型，采用了改进的库伦粘滞摩擦模型，并把动力学模型线性化。针对参数辨识过程中没有考虑辨识出的参数是否具备物理意义，对参数的物理一致性进行了约束。以条件数为优化目标，设计并优化了傅里叶级数和五次多项式混合的激励轨迹。最后开展了动力学参数辨识实验，驱动协作机器人运行激励轨迹，采集并处理实验数据后得到了回归矩阵和实际力矩。完成了IRLS-SDP和传统的最小二乘法（LS）对辨识结果对比工作。实验结果表明，IRLS-SDP算法整体辨识效果更好，预测的力矩比LS预测的精度更高，模型跟踪效果更好，辨识出的参数更符合物理意义。

在智能高端制造过程中，喷漆零部件表面缺陷检测是确保产品质量的重要环节。传统光度立体视觉方法基于朗伯体反射假设，无法处理喷漆表面中的镜面反射分量，导致在含有高光区域的非朗伯表面上出现重建失真。为抑制高光区域带来的重建误差，提出一种基于偏振成像理论的光度立体视觉改进方法，利用正交极化的偏振图像分离反射光中的漫反射分量与镜面反射分量，进而基于漫反射分量构建超定线性方程组以求解物体表面法向量场。实验结果表明，与传统方法相比，改进方法在有效抑制高光干扰的同时，能够更精确地重建表面形貌，显著提升对非朗伯表面的重建精度与鲁棒性，为精密制造中的表面缺陷检测提供了更可靠的解决方案。

为改善人机协作机器人在自由空间中的人机交互柔顺性与对操作意图的响应能力，提出基于操作意图的自适应阻抗控制策略。当前，自适应阻抗/导纳控制研究对系统稳定性分析不足或依赖额外生物传感器、存在算法复杂度过高的问题，限制了其在实际动态交互场景中的应用。以最小化人机交互过程中的能量消耗为目标，通过分析操作力与末端速度对系统功率的影响，推导出阻尼参数与操作意图间的动态映射关系，建立了一个根据负载力及运动速度调整自身阻尼系数的自适应阻抗模型，实现在拖动过程中低阻尼高速度高响应，在细小工件操作时高阻尼保精度。拖动实验表明，机械臂末端受力与位移响应在各方向的皮尔逊相关系数均大于0.9789，在无规则外力作用下运动平滑、阻抗参数自适应调整迅速，验证了该策略在动态、不确定人机交互场景中的有效性与鲁棒性。

为降低运行人员在深度调峰过程中的监盘与操作压力，针对脱硫系统因测量精度及被控对象惯性、延迟大等原因无法长期、稳定投入自动的问题，提出了一种智能脱硫控制系统。利用BP神经网络，构建出烟气流量、原烟气SO₂浓度等信号与浆液pH之间的映射关系，实现浆液pH值软测量；用变结构预测控制替换常规PID并配合更加精确、合理的前馈信号，保证脱硫系统在负荷、煤质快速变化工况下的控制效果。最后利用机组ICS系统的计算能力，将智能脱硫控制系统成功应用于某650 MW机组，运行结果表明：系统投运后出口SO₂浓度稳定控制在25 mg/m³以内，浆液pH值与设定值偏差保持在0.2以内，在变负荷和pH计冲洗过程中未发生大幅波动，脱硫自动长期投入，切实降低了运行人员的操作压力。