机器人视觉感知与智能控制

机器人视觉感知技术在智慧工厂、无人驾驶、无人机任务规划等领域均有重要应用。由于技术水平尚不成熟，视觉感知技术在工业领域应用水平较低。本研究小组针对工业机器人自主任务规划的应用，研究基于视觉感知的机器人自动控制技术。    

本研究通过2D和3D视觉传感装置，在现有工业机器人的基础上，结合最前沿的基于深度卷积神经网络的视觉感知技术，研究非结构化工业场景中目标检测，场景分析，位姿重构等技术并融合到机器人自主任务规划中。本研究还将开展基于深度增强学习的机器人任务自学习自规划技术，并形成语义网络，实现工业机器人多目标多阶段复杂任务的智能任务分析与处理。    

本研究已实现基于2D视觉和深度学习的工业目标检测、位姿重构等关键技术，并搭建好基于视觉的机器人实验平台，已设计并建立多种工业视觉任务的实验数据库，并开展基于深度增强学习机器人自主学习和控制的研究。