为提升交通智能运维技术与装备教育部重点实验室（以下简称“实验室”）研究人员，尤其是青年后备人才的自主创新能力，促进实验室高水平科研成果产出与人才培养，实验室现面向校内人员设立2025年度自主研究课题基金。

一、主要资助方向（包括但不限于以下方向）

（一）方向一：机器人手和抓手的运动学、静力学、动力学建模与设计

使用 Denavit–Hartenberg 参数、闭式方程或其他解析方法，构建运动学模型，构建执行机构输入与抓手指端轨迹的映射关系；基于力闭合理论与接触力学开展静力分析，预测载荷分布、摩擦稳定性及接触面局部变形；推导拉格朗日与牛顿–欧拉方程，分析运动过程中的惯性、阻尼及非线性摩擦效应；在此基础上，运用多目标算法和梯度调优等优化方法，优化抓手几何形状、材料选型和驱动方案，最大化抓取可靠性、顺应性和能效；通过仿真与严格的实验原型验证，确保所有理论模型与优化设计的准确性、鲁棒性和广泛适用性。

（二）方向二：基于先进的运动学、静力学与动力学建模，开创性设计多场景适用的新型机器人本体与机械臂

运用 Denavit–Hartenberg 参数法与螺旋轴理论构建精确模型，表征关节运动与末端执行器在全工作空间中的位姿映射关系；采用能量法与刚度映射技术开展静力分析，预测不同载荷和接触情况下的承载能力、结构顺应性及变形；建立含阻尼修正项与非线摩擦特性的拉格朗日/牛顿-欧拉方程，解析机械臂高速运动瞬态响应特性并确保运动稳定性； 在此基础上引入多目标进化算法与梯度求解器等优化策略，同时优化连杆几何、材料分布和驱动器布局，以实现最佳刚度-重量比、最低能耗和精准轨迹跟踪；通过高保真仿真与全尺寸机械臂及机身原型的严格实验验证，确认模型与优化设计在性能、鲁棒性和可扩展性方面的有效性。

（三）方向三：机器人手臂与抓取的创新路径规划、控制及传感视觉系统集成研发

构建先进的路径规划算法，融合采样法与轨迹优化技术，实现多关节机械臂与抓取器协同运动的无碰撞时优控制；结合模型预测控制(MPC)与阻抗/导纳控制，确保在变化载荷与外部干扰下的柔顺交互与鲁棒轨迹跟踪；集成视觉相机、力/力矩传感器、触觉阵列与关节编码器，基于扩展卡尔曼滤波和粒子滤波等技术，集成统一的传感融合框架，以实现实时环境感知、接触感知操作及高保真力反馈控制。所有算法与硬件方案均须在 ROS/Gazebo 仿真和物理原型上进行严格验证，量化评估路径精度、力调节性能、响应速度和安全裕度等关键指标。建立一套全面提升工业与服务机器人末端执行器自主性、精度与适应性的完整方法体系。

（四）方向四：机器人先进移动底盘的横-纵-垂集成控制系统研发

设计先进的机器人移动底盘执行器集成架构，开发能搭载任务一和任务二开发的机器人手抓、机械臂等机械结构的移动地盘本体；设计先进的机器人移动底盘通信架构，制定面向工程应用的接口协议，能匹配融合任务三开发的路径规划、控制及传感视觉集成系统，设计执行器抗饱和控制策略，确保在执行器饱和非线性干扰下，机器人先进移动底盘横、纵、垂等维度的稳定；所有算法与硬件方案均须在Matlab/CarSim或者Matlab/TruckSim仿真和物理原型上进行严格验证，量化评估执行器集成、通信架构、稳定性等关键指标。建立一套面向农业、医疗、物流、运维等场景需要的机器人先进移动底盘的横-纵-垂集成控制方法体系。

二、资助期限与金额

（一）资助期限

3年。

（二）资助金额

40万。

三、申报条件与任务要求

（一）申报条件

申请者具备机器人学领域的扎实研究经验和专业知识，高度的科研热情与合作意愿，实验室固定研究人员优先。

（二）任务要求

1.申请者作为副导师协助指导至少 6 名硕士研究生，每年1-2名，学生的研究方向与课题方向一致。

2.申请者按要求至少发表2 篇 JCR Q1 区论文。

3.申请者累计参与 3 项重点项目申报书撰写（项目获批后可获得额外经费奖励）。

四、项目遴选方式

实验室将按照“公平竞争、择优支持”的原则遴选项目。

五、联系方式

联系人：涂老师，杨老师

联系电话：13576977079、18770811424