重要信息
时间：2026年01月12-14日
地点：日本东京
征稿主题
一、领域概述：机器人感知与智能控制的融合体系
机器人感知与智能控制（RPIC）是机器人技术的核心支柱，涵盖环境感知、运动控制、决策规划三大核心环节，是实现机器人自主化、智能化的关键，也是 RPIC 2026 重点聚焦的前沿研究方向。该领域融合机器视觉、传感器融合、运动控制算法、强化学习等多学科技术，其技术架构可分为感知层、决策层、执行层三大维度，具体如下表所示：
| 技术层级 | 核心内容 | 关键技术 | 典型应用场景 |
|---|---|---|---|
| 感知层 | 环境信息采集、多传感器数据融合、场景理解 | 视觉传感器（相机 / LiDAR）、IMU、力觉传感器、数据校准 / 融合算法 | 工业机器人视觉定位、服务机器人环境建模、移动机器人避障 |
| 决策层 | 路径规划、行为决策、运动规划 | A*/Dijkstra 路径算法、强化学习、模型预测控制（MPC）、轨迹生成 | 仓储机器人路径优化、医疗机器人手术规划、无人机自主导航 |
| 执行层 | 关节控制、力位混合控制、高精度执行 | PID / 自适应控制、力矩控制、伺服驱动、柔顺控制 | 工业机械臂精准抓取、协作机器人力控交互、人形机器人步态控制 |
1.1 核心发展趋势
- 感知高精度化：多传感器融合实现厘米级定位、毫米级姿态感知，适配复杂动态环境；
- 控制智能化：从预编程控制向自学习、自适应控制演进，支持非结构化环境作业；
- 交互柔顺化：力觉 / 触觉融合实现人机安全协作，降低物理交互风险；
- 决策自主化：端侧 AI 算法支撑机器人实时自主决策，摆脱云端依赖。
二、机器人感知核心技术与 Python 实现
机器人感知的核心是多传感器数据融合与场景理解，以下实现视觉 + IMU 数据融合、障碍物检测等关键技术。
2.1 视觉 - IMU 数据融合（扩展卡尔曼滤波 EKF）
视觉与 IMU 融合可弥补单一传感器缺陷（视觉易受光照影响、IMU 存在累积误差），以下是 EKF 实现代码：
python
运行
import numpy as np
import math
class EKF_VIO:
"""扩展卡尔曼滤波实现视觉-IMU融合（简化版）"""
def __init__(self):
# 状态向量：[x, y, theta, vx, vy, omega]
self.x = np.zeros(6)
# 状态协方差矩阵
self.P = np.eye(6) * 0.1
# 过程噪声协方差
self.Q = np.eye(6) * 0.01
# 观测噪声协方差（视觉观测）
self.R = np.eye(3) * 0.05
def predict(self, imu_data, dt):
"""IMU预测（角速度+线加速度）"""
ax, ay, omega = imu_data
x, y, theta, vx, vy, _ = self.x
# 状态转移模型（运动学模型）
self.x[0] += vx * dt * math.cos(theta) - vy * dt * math.sin(theta)
self.x[1] += vx * dt * math.sin(theta) + vy * dt * math.cos(theta)
self.x[2] += omega * dt
self.x[3] += ax * dt
self.x[4] += ay * dt
self.x[5] = omega
# 雅可比矩阵（状态转移矩阵）
F = np.eye(6)
F[0,2] = -vx * dt * math.sin(theta) - vy * dt * math.cos(theta)
F[0,3] = dt * math.cos(theta)
F[0,4] = -dt * math.sin(theta)
F[1,2] = vx * dt * math.cos(theta) - vy * dt * math.sin(theta)
F[1,3] = dt * math.sin(theta)
F[1,4] = dt * math.cos(theta)
# 协方差预测
self.P = F @ self.P @ F.T + self.Q
def update(self, visual_data):
"""视觉观测更新（x, y, theta）"""
z = np.array(visual_data)
# 观测模型
H = np.zeros((3, 6))
H[0,0] = 1
H[1,1] = 1
H[2,2] = 1
# 卡尔曼增益
K = self.P @ H.T @ np.linalg.inv(H @ self.P @ H.T + self.R)
# 状态更新
self.x += K @ (z - H @ self.x)
# 协方差更新
self.P = (np.eye(6) - K @ H) @ self.P
def get_pose(self):
"""获取融合后的位姿（x, y, theta）"""
return self.x[0], self.x[1], self.x[2]
# 测试
if __name__ == "__main__":
ekf = EKF_VIO()
# 模拟IMU和视觉数据
dt = 0.01 # 100Hz采样
imu_data_list = [(0.1, 0.05, 0.02) for _ in range(100)] # ax, ay, omega
visual_data_list = [(i*0.01*0.1, i*0.01*0.05, i*0.01*0.02) for i in range(100)]
# 融合过程
for i in range(100):
ekf.predict(imu_data_list[i], dt)
# 每10帧更新一次视觉（模拟视觉低帧率）
if i % 10 == 0:
ekf.update(visual_data_list[i])
pose = ekf.get_pose()
if i % 20 == 0:
print(f"第{i}帧融合位姿：x={pose[0]:.4f}, y={pose[1]:.4f}, theta={pose[2]:.4f}")2.2 基于 YOLOv8 的机器人视觉障碍物检测（轻量化实现）
YOLOv8 是机器人视觉检测的主流算法，以下是适配嵌入式终端的轻量化障碍物检测代码：
python
运行
from ultralytics import YOLO
import numpy as np
class RobotObstacleDetector:
"""机器人障碍物检测（YOLOv8轻量化版）"""
def __init__(self, model_path="yolov8n.pt"):
# 加载轻量化YOLOv8n模型（nano版，适配嵌入式）
self.model = YOLO(model_path)
# 关注的障碍物类别（可自定义）
self.obstacle_classes = ["person", "chair", "box", "table", "wall"]
def detect_obstacles(self, image):
"""
检测图像中的障碍物
参数：image: 输入图像（numpy数组）
返回：obstacles: 障碍物列表，每个元素包含（类别, 置信度, 边界框）
"""
# 推理（设置低分辨率，提升速度）
results = self.model(image, imgsz=320, conf=0.3, iou=0.45)
obstacles = []
for r in results:
boxes = r.boxes
for box in boxes:
cls = self.model.names[int(box.cls)]
if cls in self.obstacle_classes:
obstacles.append({
"class": cls,
"confidence": float(box.conf),
"bbox": box.xyxy.numpy()[0].tolist() # [x1, y1, x2, y2]
})
return obstacles
# 测试
if __name__ == "__main__":
detector = RobotObstacleDetector()
# 模拟机器人摄像头采集的图像（随机生成）
mock_image = np.random.randint(0, 255, (480, 640, 3), dtype=np.uint8)
# 检测障碍物
obstacles = detector.detect_obstacles(mock_image)
print("检测到的障碍物：")
for obs in obstacles:
print(f"类别：{obs['class']}，置信度：{obs['confidence']:.2f}，位置：{obs['bbox']}")三、机器人智能控制核心算法与 Python 实现
3.1 模型预测控制（MPC）实现机器人轨迹跟踪
MPC 适用于机器人高精度轨迹跟踪，可约束关节角度、速度等物理极限，以下是简化版实现：
python
运行
import numpy as np
from scipy.optimize import minimize
class RobotMPC:
"""机器人轨迹跟踪MPC控制器（简化版，适用于两轮差分机器人）"""
def __init__(self, dt=0.1, N=5):
self.dt = dt # 控制周期
self.N = N # 预测步长
# 机器人参数
self.wheel_base = 0.2 # 轮距（m）
self.max_v = 1.0 # 最大线速度（m/s）
self.max_w = 1.5 # 最大角速度（rad/s）
def dynamics(self, x, u):
"""机器人运动学模型：x=[x,y,theta], u=[v,w]"""
v, w = u
theta = x[2]
dx = v * np.cos(theta) * self.dt
dy = v * np.sin(theta) * self.dt
dtheta = w * self.dt
return x + np.array([dx, dy, dtheta])
def cost_function(self, u_seq, x0, ref_traj):
"""代价函数：跟踪误差+控制量惩罚"""
cost = 0
x = x0.copy()
u_seq = u_seq.reshape(self.N, 2)
for i in range(self.N):
# 跟踪误差
cost += np.sum((x - ref_traj[i])**2) * 10
# 控制量平滑性惩罚
if i > 0:
cost += np.sum((u_seq[i] - u_seq[i-1])**2) * 0.1
# 控制量幅值惩罚
cost += np.sum(u_seq[i]**2) * 0.01
# 更新状态
x = self.dynamics(x, u_seq[i])
return cost
def track_trajectory(self, x0, ref_traj):
"""
轨迹跟踪
x0: 当前状态 [x,y,theta]
ref_traj: 参考轨迹（N,3）
返回：最优控制量 [v,w]
"""
# 初始控制序列
u0 = np.zeros(self.N * 2)
# 控制量约束
bounds = [(-self.max_v, self.max_v), (-self.max_w, self.max_w)] * self.N
# 优化求解
res = minimize(self.cost_function, u0, args=(x0, ref_traj),
bounds=bounds, method='SLSQP')
# 取第一个控制量
u_opt = res.x.reshape(self.N, 2)[0]
return u_opt
# 测试
if __name__ == "__main__":
mpc = RobotMPC(dt=0.1, N=5)
# 初始状态
x0 = np.array([0, 0, 0])
# 参考轨迹（直线轨迹）
ref_traj = np.array([[i*0.1, 0, 0] for i in range(mpc.N)])
# 跟踪轨迹
u_opt = mpc.track_trajectory(x0, ref_traj)
print(f"最优控制量：线速度={u_opt[0]:.4f} m/s，角速度={u_opt[1]:.4f} rad/s")
# 模拟一步跟踪
x1 = mpc.dynamics(x0, u_opt)
print(f"跟踪后状态：x={x1[0]:.4f}, y={x1[1]:.4f}, theta={x1[2]:.4f}")
print(f"跟踪误差：{np.linalg.norm(x1 - ref_traj[0]):.4f}")3.2 协作机器人力位混合控制
力位混合控制实现机器人精准定位的同时保持柔顺力控，适用于装配、打磨等场景：
python
运行
import numpy as np
class ForcePositionControl:
"""机器人力位混合控制（笛卡尔空间）"""
def __init__(self, kp_pos=100, kd_pos=10, kp_force=20, kd_force=2):
# 位置控制参数
self.kp_pos = kp_pos # 比例增益
self.kd_pos = kd_pos # 微分增益
# 力控制参数
self.kp_force = kp_force
self.kd_force = kd_force
# 力控轴（如z轴）
self.force_axis = 2
# 位置控轴（x,y轴）
self.pos_axes = [0, 1]
def control(self, pos_current, pos_desired, force_current, force_desired, vel_current):
"""
力位混合控制计算
参数：
pos_current: 当前位置 [x,y,z]
pos_desired: 期望位置 [x,y,z]
force_current: 当前力 [fx,fy,fz]
force_desired: 期望力 [fx,fy,fz]
vel_current: 当前速度 [vx,vy,vz]
返回：
cmd_force: 输出控制力 [fx,fy,fz]
"""
cmd_force = np.zeros(3)
# 位置控制（x,y轴）
for axis in self.pos_axes:
pos_error = pos_desired[axis] - pos_current[axis]
vel_error = -vel_current[axis]
cmd_force[axis] = self.kp_pos * pos_error + self.kd_pos * vel_error
# 力控制（z轴）
force_error = force_desired[self.force_axis] - force_current[self.force_axis]
vel_error = -vel_current[self.force_axis]
cmd_force[self.force_axis] = self.kp_force * force_error + self.kd_force * vel_error
return cmd_force
# 测试
if __name__ == "__main__":
controller = ForcePositionControl()
# 模拟协作机器人装配场景
pos_current = np.array([0.1, 0.2, 0.05]) # 当前位置
pos_desired = np.array([0.1, 0.2, 0.0]) # 期望位置（z轴力控）
force_current = np.array([0, 0, 5.0]) # 当前z轴力
force_desired = np.array([0, 0, 10.0]) # 期望装配力
vel_current = np.array([0.01, 0.01, 0.005]) # 当前速度
# 计算控制力
cmd_force = controller.control(pos_current, pos_desired, force_current, force_desired, vel_current)
print(f"输出控制力：fx={cmd_force[0]:.2f}N, fy={cmd_force[1]:.2f}N, fz={cmd_force[2]:.2f}N")四、RPIC 领域核心挑战与突破方向
4.1 核心挑战梳理
| 挑战维度 | 具体问题 | 行业痛点 |
|---|---|---|
| 感知层面 | 动态环境感知鲁棒性差、多传感器标定复杂 | 光照 / 遮挡导致视觉失效，传感器误差累积影响定位精度 |
| 控制层面 | 非结构化环境控制精度低、人机交互安全性不足 | 复杂场景轨迹跟踪误差大，协作机器人易发生碰撞风险 |
| 决策层面 | 实时决策算力需求高、小样本场景泛化能力弱 | 端侧推理延迟超标，新场景需大量数据重新训练 |
| 系统层面 | 多模块集成复杂度高、跨平台适配难 | 感知 - 决策 - 执行闭环延迟高，不同机器人平台兼容性差 |
4.2 关键突破方向
- 感知 - 控制协同优化：将感知误差纳入控制算法设计，实现误差自适应补偿；
- 轻量化端侧 AI：基于模型压缩、量化技术，将复杂决策算法部署至机器人端侧芯片；
- 仿生感知融合：借鉴生物感知机制（如视觉 + 触觉 + 力觉），提升非结构化环境感知鲁棒性；
- 安全增强控制：引入容错控制、碰撞检测算法，实现人机协作的主动安全防护；
- 数字孪生驱动：构建机器人 - 环境数字孪生模型，通过虚拟仿真优化控制策略，降低实机调试成本。
五、国际交流与合作机会
作为国际学术会议，将吸引全球范围内的专家学者参与。无论是发表研究成果、聆听特邀报告，还是在圆桌论坛中与行业大咖交流，都能拓宽国际视野，甚至找到潜在的合作伙伴。对于高校师生来说，这也是展示研究、积累学术人脉的好机会。
