一、 团队简介

智能感知与机器人技术创新团队依托于开云kaiyun官网，是一支充满活力、多学科交叉的科研攻关队伍。团队面向国家智能制造与装备升级的重大战略需求，聚焦于机器智能感知、先进机器人技术、人工智能算法及其在工业检测、智能制造等领域的创新应用。团队秉承“产学研用”紧密结合的发展理念，致力于攻克智能感知与机器人领域的核心关键技术，推动理论创新与技术转化，培养高素质创新人才，为区域及国家制造业的智能化发展提供核心技术支撑。

二、 研究方向

团队的核心研究方向包括但不限于：

高端装备智能感知与诊断：研究基于机器视觉、深度学习等技术的表面缺陷检测、三维精密测量、设备状态监控与故障预测。

先进机器人技术与系统：从事机器人智能控制、柔顺操作、人机协作、移动机器人导航与规划等研究，开发面向特定场景的机器人系统集成解决方案。

人工智能与深度学习：探索计算机视觉、强化学习、迁移学习等前沿AI算法，并应用于工业视觉、智能决策与控制等领域。

智能机电系统与仪器：研发基于智能感知和控制的专用自动化装备、精密测量仪器及嵌入式系统。

三、 团队主要成员

团队负责人：陆海林 博士
陆海林，男，博士，江苏无锡人，副教授，硕士研究生导师，独立课题组组长(PI)。2019年毕业于西安交通大学机械工程学院获工学博士学位。陆海林博士是团队的总负责人，主要从事：

1.机器人控制与视觉

目标：智能机器人控制系统、复杂环境下的机器视觉检测等领域的研究。

智能机器人控制系统、复杂环境下的机器视觉检测是目前人工智能、自动化、计算机科学与机械工程交叉领域的研究热点，具有很强的工程应用价值和技术挑战性。

1）智能机器人控制系统：自主决策与路径规划；鲁棒控制算法；人机交互与协同；视觉伺服控制；嵌入式与实时系统开发；ROS机器人操作系统开发。

2）复杂环境下的机器视觉检测：目标识别与定位；图像增强与预处理；微小目标检测；缺陷检测与精密识别。

2. AI辅助设计与先进零部件制造。

目标：基于机器视觉的智能产线、表面结构设计提高润滑效果、微弧氧化技术的智能控制。

机械表面与界面的润滑效果是机器长寿命、高可靠运行的关键保障。在功能化表面的润滑设计与增效的理论与方法层面开展系统的研究工作，制备长寿命、高可靠的功能化表面。采用视觉识别、智能控制等手段进行零部件表面设计制造。

1）研究表面织构的多尺度模型，开展相关的算法和优化研究，揭示表面织构对表面摩擦学性能的影响。

2）研究混合润滑工况下阀金属微弧氧化表面对摩擦学性能的影响，实现复合增效表面的固/固、固/液超滑及其在多润滑状态下的工程应用。

陆海林博士在相关领域取得了多项创新性成果，主持/参与多项国家自然科学基金、省部级重点研发计划等多项科研项目。发表高水平学术论文多篇，并致力于推动科研成果的产业化应用。
了解更多：https://www.x-mol.com/groups/lu

团队第二负责人：张磊 博士
张磊，博士毕业于西北工业大学，机械制造及其自动化专业，瑞士西部应用科技大学/日内瓦大学访问学者。张磊博士是团队的核心骨干，主要研究方向为：

1.生物电信号与深度学习融合：针对肌电信号与脑电信号的非平稳、低信噪比特性，通过小波变换、独立成分分析等传统方法进行信号预处理，结合卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）等深度学习模型，实现动作意图识别、疾病辅助诊断等功能。如利用肌电信号识别患者运动意图，为康复训练提供量化评估。

2.微型飞行器研发：围绕微型飞行器的低功耗、高机动性与自主导航需求，结合视觉 SLAM、多传感器融合技术、目标识别与跟踪，提升微型飞行器复杂环境下的感知与避障能力。

3.医用外骨骼机器人：基于生物力学与人体运动学原理，研发助力型与康复型医用外骨骼机器人。通过采集人体肌电、关节角度等信号，分析运动状态并实时调节外骨骼助力输出，帮助行动不便者恢复自主活动能力；针对膝关节置换术后康复患者，设计个性化康复训练方案，辅助其进行渐进式功能恢复训练。

张磊博士在上述领域有深入的研究和积累，主持/参与了多项国家级、省部级及企业合作项目，具有丰富的科研与工程实践经验。
了解更多：/info/1492/11506.htm

团队成员： 屠楠 博士
屠楠，女，博士，1987年2月出生，副教授，硕士研究生导师。2009年毕业于西安交通大学过程装备与控制工程专业，获学士学位；2015年6月毕业于西安交通大学热能工程专业，获博士学位。屠楠博士是团队的核心骨干，主要研究方向为太阳能光热利用、热化学及相变储能、流场模型降阶及蓄电池热管理。在能源与动力领域有深入的研究和积累，主持/参与了多项国家级、省部级及企业合作项目，具有丰富的科研与工程实践经验。
了解更多：/info/1491/11462.htm

团队成员： 崔潇 博士
崔潇，男，1988年出生，博士，毕业于西北工业大学，导航制导与控制专业。崔潇博士是团队的核心骨干，主要研究方向为面向国防军工与民用导航技术研究，涉及航空、航天、兵器和民用航空、无人驾驶等各个领域，包括惯性导航技术、高精度组合导航及信息融合与应用，无人机组合导航系统、自动驾驶辅助系统、机器人位姿确定、室内定位技术。在导航领域有深入的研究和积累，主持/参与了多项国家级、省部级及企业合作项目，具有丰富的科研与工程实践经验。
了解更多：/info/1492/11650.htm

团队成员： 徐静 博士
徐静，1986年生，女，西安交通大学材料科学与工程专业博士。主要研究方向为生物传感器、电化学氧化还原电极材料等。在传感器领域有深入的研究和积累，主持/参与了多项国家级、省部级及企业合作项目，具有丰富的科研与工程实践经验。
了解更多：/info/1492/11489.htm

团队成员： 冯智 硕士
冯智，男，50岁，陕西兴平人，汉族，中共党员，控制理论与控制工程学科硕士。主要研究方向为纺织机械装备控制系统、监测系统、车载智能传感器/仪表开发。在控制领域有深入的研究和积累，主持/参与了多项省部级及企业合作项目，具有丰富的科研与工程实践经验。
了解更多：/info/1493/11512.htm

四、 团队成果与特色

科研项目：团队承担了国家自然科学基金、陕西省重点研发计划、中国博士后科学基金、西安市科技计划项目以及多项与企业合作的横向课题，科研经费充足。

学术成果：在《IEEE Transactions》、《机械工程学报》、《机器人》等国内外高水平期刊和会议上发表学术论文数十篇，申请/授权国家发明专利、软件著作权多项。

人才培养：团队注重研究生和本科生的创新实践能力培养，指导学生多次在“互联网+”、“挑战杯”、“机器人大赛”等国家级、省部级竞赛中获奖。

产学研合作：与国内多家知名企业建立了紧密的产学研合作关系，共同开发了医疗康复机器人、缺陷检测系统、智能巡检机器人等，实现了技术成果的有效转化。

五、 合作与交流

本团队热烈欢迎对智能感知、机器人技术、人工智能等领域有浓厚兴趣的优秀学子（硕士、博士研究生、本科生）加入我们，共同探索前沿科技。我们同时诚挚邀请国内外学术界和工业界的同仁进行交流与合作，共同申请科研项目，开展技术攻关，推动技术进步与产业升级。

联系我们：luhailinpro@163.com
地址：陕西省西安市开云kaiyun官网

六、项目竞赛

【1】睿抗机器人开发者大赛，园林环保项目，国家级一等奖（全国总冠军），第一指导教师，2025年。

【2】全国大学生工程实践与创新能力大赛，飞行器设计仿真项目，国家级特等奖（全国排名第16），第一指导教师，2025年。

【3】2022中国工程机器人大赛暨国际公开赛，机器人赛车项目，国家一等奖（季军），第一指导教师，2022年。

【4】中国机器人及人工智能大赛，采摘机器人项目，国家级二等奖，第一指导教师，2023年。

【5】中国机器人及人工智能大赛，机器人创意项目，国家级二等奖，第一指导教师，2025年。

【6】中国机器人大赛暨RoboCup机器人世界杯中国赛，机器人舞蹈项目，省级一等奖，第一指导教师，2025年。

【7】第二十届中国研究生电子设计竞赛，西北赛区二等奖，第一指导教师，2025年。

【8】第十九届中国研究生电子设计竞赛，西北赛区三等奖，第一指导教师，2024年。

【9】第九届中国国际“互联网+”大学生创新创业竞赛省级银奖（省部级），第一指导教师，2023年。

【10】 大学生睿抗机器人开发者竞赛二等奖（国家级），第一指导教师，2023年。

【11】第二十六届大学生中国机器人及人工智能竞赛一等奖（国家级），第一指导教师，2024年。

【12】大学生睿抗机器人开发者竞赛一等奖（国家级），第一指导教师，2024年。

【13】 “华为杯”第六届中国研究生人工智能创新大赛三等奖2项（国家级），第一指导教师，2024。

【14】“华为杯”第二十六届中国研究生数学建模竞赛三等奖2项（国家级），第一指导教师，2024。

【15】第十届中国研究生未来飞行器创新大赛三等奖项（国家级），第一指导教师，2024。

七、研究工作展示：

1.上肢外骨骼机器人运动意图识别与柔性驱动器设计研究

外骨骼机器人上肢运动意图识别和柔性驱动器设计已成为国内外学者研究的热点问题之一。此论文提出了一种能提高被试者适应能力的反向传播（BP）神经网络模式识别方法，建立的分类模型可对不同被试者自选离散动作分类。提出了一种上肢连续运动估计方法，较好地解决了传统利用人体上肢肌肉模型，估计连续运动角度参数过多和误差大的弊端，设计的三自由度外骨骼机器人模型和控制过程如图1所示。提出了基于磁流变效应、可快速响应且具有较大力矩输出范围的柔性驱动器设计方法，以增强上肢外骨骼机器人运动过程中柔性和人机交互安全性。上述关于上肢外骨骼机器人设计、离散动作识别和肘部关节柔性驱动器设计研究成果，为本项目继续从事手指外骨骼机器人设计、基于表面肌电信号的手指连续运动意图识别和控制机理等研究方面，奠定了良好基础，部分研究成果对项目的开展有直接指导意义。

图1 外骨骼机器人和控制流程

2.基于人体工学的上肢外骨骼康复机器人多模态柔顺控制研究

随着神经康复理论的发展，康复训练对于偏瘫运动功能障碍的治疗效果逐渐得到证实，给患者带来了希望。因此，本项目研发了一个基于人体工学的上肢外骨骼机器人。在此基础上，进行了相关控制系统研究，并研制了基于虚拟现实的恢复训练系统以及相关的评价方法。完成了多关节灵活化的上肢外骨骼康复机器人设计，并构建了SOLIDWORKS三维结构模型，搭建了上肢外骨骼机器人控制系统的试验平台，并采用“喝水动作”辅助测试。提出一种基于运动意图识别的上肢康复训练控制方法，并展开相关试验，结果符合预期，实现了人机协同控制。利用上述实验设备与西安交通大学第一附属医院合作开展了上肢外骨骼康复设备的研发，康复设备如图2所示。

图2 上肢外骨骼机器人试验平台

3.基于磁流变液的刚度连续可控按摩头柔性结构设计方法与柔顺接触控制研究

按摩机器人可以有效缓解医务人员不足现状，为满足社会需求起到积极作用。设计按摩机器人必须考虑舒适性、灵活性和安全性等要求，使其具备柔顺接触能力以提高按摩效果。针对按摩机器人柔顺接触方面的问题，提出了基于磁流变液的按摩机器结构设计方法，实现了刚度可连续变化的按摩头结构，同时简化了传统的柔顺控制方法，为基于磁流变液按摩机器结构和控制系统的设计优化提供了一定理论基础。为提高按摩过程中机器人与按摩对象之间的人机交互性能和柔顺接触能力，提出并设计了一种新型用于机器人关节的变刚度柔性驱动器。该驱动器具有结构简单、易于控制、更宽的主动变刚度调节范围特点，并且能够吸收振动或者冲击带来的能量，提高了机器人关节输出能力。图3制作了试验样机，搭建测试平台，测试结果表明，所设计基于磁流变液的变刚度柔性驱动器满足设计要求，有效地实现了变刚度功能。