国内外专家共议粤港澳大湾区海洋机器人机遇和挑战 | CNCC2021

粤港澳大湾区，作为中国第一湾，以建设世界级海湾为目标，致力打造数字湾区，构建现代海洋产业体系，海洋机器人能提供重要技术支撑。深圳是大湾区中的国际化高科技城市，被赋予建设全球海洋中心城市的重任，气候温暖，人才汇聚，具有得天独厚的海洋机器人科研优势条件，面临许多机遇与挑战。

论坛将深入探讨如何通过海洋机器人的研究，提升大湾区在相关领域的技术和应用。邀请国内外著名机器人专家学者进行分享，包括水下机器人、无人艇、无人帆船、海洋智能感知等。论坛展区将海洋机器人以实物、视频、海报等形式展现。在讨论环节，邀请需求单位和科研单位，在技术研发、人才培养、国际合作等方面深入探讨，为大湾区抓住机遇，迎接挑战，贡献各界智慧。

钱辉环

香港中文大学（深圳），深圳市人工智能与机器人研究院

钱教授2010年获得香港中文大学自动化与计算机辅助工程学博士学位。此后在机械与自动化工程学系，历任副研究员、研究助理教授。2015年加入香港中文大学（深圳），兼任深圳市人工智能与机器人研究院副院长、机器人与智能制造国地联合工程实验室副主任。

钱教授发表了2部专著、1部编著、110余篇国际期刊以及国际会议论文，并取得20余项授权的专利。他主持完成了1项国家自然科学基金重点类项目、2项香港特区政府项目，并作为核心成员参与完成了十余项在香港和内地的项目。由于其在全方位汽车转向界面方面的工作，钱教授和团队获得IEEE/ASME机电一体化学报2011年度最佳论文奖。他近期研究智能无人帆船等面向海洋的机器人系统，在运动控制、能源管理、路径规划等方面积累了关键技术。相关工作也获得包括IROS2020最佳应用论文提名奖在内的多个国际奖项。他曾担任中国工程院院刊FITEE的机器人特刊副主编，现担任ICRA副主编、RSS领域主席。

彭艳

上海大学

彭艳，上海大学无人艇工程研究院院长、上海大学人工智能研究院执行院长、教育部海洋智能无人系统装备工程研究中心常务副主任，研究方向为海洋无人艇、振动能量收集技术与部组件，国家级青年拔尖人才、上海市青年拔尖人才，获全国三八红旗手等荣誉称号，中国妇女第十二次代表大会代表；团队获得首届黄大年式教师团队、上海市工人先锋号等。

带领团队研制了“精海”10余系列无人艇，“精海”系列无人艇作为我国第一艘在南海、第一艘在南极、第一艘在东海作业的无人艇，为我国极地战略及应急探测等做出了突出的贡献。获国家科技进步二等奖1项、国家技术发明二等奖1项、上海市科技进步一等研究成果奖2项等十余科研奖项。发表论文100余篇，其中近五年以第一或通讯作者在 SCI国际顶级期刊发表论文46篇、TOP 期刊23篇。

彭艳

上海大学无人艇工程研究院 院长、上海大学人工智能研究院 执行院长、教育部海洋智能无人系统装备工程研究中心 常务副主任

题目：海洋智能无人艇

摘要：海洋无人艇作为空天海潜无人系统重要跨域节点，在海洋探测中发挥重要的作用。海洋无人艇在复杂海洋环境中发挥效能面临如下挑战：浪流涌干扰大，航迹难走准；海杂波影响大，弱小目标难探测，难识别；动态复杂场景理解难，场景语义难感知，行为决策难；复杂海洋环境下布放回收难。本报告针对智能无人艇发挥效能亟需解决的智能感知、交互认知、智能自组织和自演进等问题，立足于智能化顶层设计、技术应用基础支撑以及工程实现等三个层面展开。

李硕

中国科学院沈阳自动化所 副所长、研究员

李硕研究员，毕业于中国科学院大学，获得博士学位，现任中国科学院沈阳自动化所副所长、博士导师。长期从事水下机器人的研发工作，先后参与完成我国第一台自治水下机器人（AUV）—“探索者”号和我国第一台6000米AUV“CR-01”的研制，以及“CR-02”6000米AUV 的研制和工程化等工作。在国内率先开展自治遥控水下机器人（ARV） 研究工作，主持研制的“北极ARV”、“海斗”系列ARV，先后多次参加我国北极科考和深渊科考，取得了重要的研究进展。现主持国家重点研发计划和中科院战略先导专项等多个项目。近年来，一直致力于推动我国水下机器人谱系化发展和规模化示范应用。获国家科技进步一等奖1项、中科院科技进步特等奖1项、省部级科技一等奖3 项。

题目：海洋机器人研究现状与发展机遇

摘要：海洋机器人是人类认识海洋和开发海洋不可缺少的重要工具之一，在海洋科学研究、深海资源勘查和海洋安全保障等领域发挥了重要作用。近年来，在国家和部委的支持下， 我国海洋机器人得到了迅猛发展，初步构建了谱系化海洋技术装备体系，为国家建设海洋强国做出了重要贡献。 

我国海洋机器人经过四十多年的发展，自主研制的各种类型主流海洋机器人在不断取得重要技术进步的同时，开展了大量实际应用，但这些应用大多数还限于单台套。在单套装备不断成熟和应用的基础上，面向国家重大需求，我国海洋机器人即将迎来规模化协同应用的时期，这将有效提高机器人的可靠性，将显著降低海洋机器人的研制、生产和运维成本，必将助力海洋机器人的产业化发展。当前，我国海洋机器人已经步入发展的关键时期，这个时期也正是粤港澳大湾区利用自身地理和技术优势，推动海洋机器人产业化发展的重要机遇期。 

本报告首先介绍我国海洋机器人发展历程、研究现状和应用情况，然后介绍海洋机器人规模化应用所面临的技术挑战，最后，介绍海洋机器人在粤港澳大湾区发展的机遇。

潘光

西北工业大学航海学院 院长、“水下信息与控制”重点实验室与“无人水下运载技术”工信部重点实验室 主任

潘光教授，博士生导师，享受政府特殊津贴专家，现任西北工业大学航海学院院长，“水下信息与控制”重点实验室与“无人水下运载技术”工信部重点实验室主任；国家一流本科专业“船舶与海洋工程”和国家一流本科课程“流体力学”负责人。先后获陕西省青年科技奖、陕西省教学名师、陕西省师德标兵、宝钢优秀教师特等奖提名奖等荣誉。长期从事水下航行器总体设计、水动力学、水下发射与回收等方面的科研和教学工作。先后主持国家重点研发计划、国家自然科学基金等项目30余项。获国家技术发明二等奖2项，国家科技进步二等奖2项，授权发明专利30余项，在JCP、POF、JFS、CMAME等期刊上发表论文110篇，SCI、EI检索50余篇。

题目：仿蝠鲼水下航行器控制技术研究进展

摘要：仿蝠鲼水下航行器通过扑动或弯曲维持两侧胸鳍，可实现连续扑动、弓形滑翔、交替滑扑等运动模式，具有扑动高机动、滑翔高效率、仿生高生物亲和性等特点。如何控制复杂多驱动仿蝠鲼水下航行器，实现高相似的运动姿态以及协调稳定抗扰的多模式航行成为关键。仿蝠鲼水下航行器控制技术主要涉及蝠鲼运动学分析、中央模式发生器（CPG）运动学神经仿生控制、复杂环境抗扰闭环航行控制、集群控制等关键技术，其通过搭载温盐深CTD、光学/声学图像、人工侧线等传感器，未来主要应用于广域粗维度+原位细维度的水文信息采集、珊瑚海星灾害监测、智能海洋牧场鱼情监测等领域。

梅涛

鹏城实验室 研究员、广东省人工智能与机器人学会 副理事长

现任鹏城实验室研究员、广东省人工智能与机器人学会副理事长、深圳市高层次人才联谊会副会长。1982年毕业于浙江大学精密机械专业，2001年获中国科学技术大学博士学位。长期从事机器人、智能车辆与传感技术研究。曾任中国科学院合肥物质科学研究院副院长、中国科学院合肥智能机械研究所所长、中国自动化学会常务理事。先后负责完成了973项目“微纳光机电系统的仿生设计与制造方法”，863计划项目“多功能类皮肤型传感器”、“机器人多传感器手爪”，国家重点研发计划课题“巡逻机器人关键技术研究”，国家自然科学基金集成项目“基于视听觉认知机理的无人驾驶车辆关键技术集成与综合验证平台”，中科院项目“老人服务机器人”、“移动机器人环境感知能力测试系统”，鹏城实验室重点项目“水下敏捷机器人协同作业平台”等30余个科研项目。

题目：水下敏捷机器人协同作业平台研究

摘要：本报告介绍了鹏城实验室“水下敏捷机器人协同作业平台”重点项目研究进展。该项目面向国家海洋发展战略需求，针对水下作业环境的弱感知、弱通讯、强扰动特点，开展了水下机器人智能感知、通信组网、多机器人协同和人机协同控制技术研究，构建了由一艘指挥调度母船、两艘无人通信艇和四条水下自主机器人组成的水下敏捷机器人协同作业试验实验系统，为发展成为海洋信息领域大科学装置奠定技术基础，为水下感知通信网络与智能装备的建设提供技术手段和实验验证条件。

Francesco Maurelli

Professor, Jacobs University; Former Co-Chair, Marine Robotics Technical Committee, IEEE Robotics and Automation Society 

Dr. Francesco Maurelli is a Professor in Marine Systems and Robotics at Jacobs University Bremen (Germany, EU), where he also serves as Program Chair for the Robotics and Intelligent Systems Program. He has obtained his PhD at the Oceans Systems Lab, Heriot-Watt University (Edinburgh, Scotland) with a thesis on intelligent AUV localization. He has been Scientific Manager at Technical University of Munich (Germany, EU) where he lead European-wide initiatives to support moving robotics technology from the lab to the market. After a research stay at Massachusetts Institute of Technology (Cambridge, MA, USA), as a Marie Curie Fellow, he has accepted a faculty position in Jacobs University Bremen. He was Co-Chair of the IEEE Robotics and Automation Society Marine Robotics Technical Committee. Dr. Maurelli's research interests are focused on persistent autonomy for marine robotics, perception, autonomous navigation, intelligent decision making, sensor data processing and fault management.

题目：Long-Term Autonomy in Marine Robotics

摘要：Day after day, marine robotics are having an increasingly important role worldwide. Exploration of the oceans and blue economy development are key aspects for the development of the Greater Bay Area. The future vision for ocean activities foresees a multitude of permanently deployed autonomous vehicles, communicating with each other, and having intelligent decision-making capabilities in navigation, energy management, and error handling. There is however a stark contrast with respect to current capabilities: commercial vehicles are very good in blindly executing pre-defined paths, they easily get stuck when conditions change and limited on-board decision making severely limits the types and length of missions. What are the main challenges to bridge our future vision with the current reality? What are the challenges in real-time perception in harsh environments?

This talk will present the results of various projects in the last few years, aiming at increasing vehicles’ capabilities. The role of a dynamically updated probabilistic knowledge-base opens up the door to the use of AI techniques like KR and reasoning. Classical AI Planning can be applied to robotics missions, instead of using efficient but not very adaptable state machines. Recent advances in Deep Learning can provide important improvements in sensor processing and object recognition. Adding on-board sensor-processing, decision making, fault management, underwater vehicles seem to significantly move forward in the field of autonomy. However, how promising research results, which are still validated during relatively controlled conditions, can be generalized to produce a real impact in the field?

钱辉环

香港中文大学（深圳）机器人与智能制造国地联合工程实验室 副主任、深圳市人工智能与机器人研究院 副院长

题目：智能帆船设计与控制研究

摘要：面向在广袤海洋表面日益增长的采样、监测、搜救、运输等任务，需要一种长航程长航时高机动的智能机器人，一方面避免传统方式对参与人员的危险，另一方面可以通过大规模集群，提高工作效率。智能帆船能够充分利用海面丰富的风力，在这方面具有优势与潜力。

本报告将介绍团队一系列不同尺度的智能帆船的研究。我们搭建的帆船与测试平台STAr，既能提供STEM方案，将科技融入海洋，培养青少年，又能解决帆船可重复实验的难题，研究智能帆船设计与控制技术。从小型帆船开始，通过力极图对推进动力进行建模，控制帆船以增强其机动性。随后探究了多帆船避障、定点控制、风/电混合动力帆船的控制与能量优化等。为了提升长航程的能力，我们将研究工作扩展到大型帆船OceanVoy，通过优化控制提高了在航程与航时方面的性能，同时通过复杂风场环境中的安全区设计以及Dubin路径规划提升了避障能力。基于该研究，一方面为智能帆船系统积累了核心技术，另一方面开展科普，提升了青少年对于海洋的兴趣，培育人才。