近日，哈工大深圳校区智能学部智能科学与工程学院陈浩耀教授团队在机器人路径规划方面取得重要进展，相关研究成果以《Real-Time Multi-Level Terrain-Aware Path Planning for Ground Mobile Robots in Large-Scale Rough Terrains 》为题发表在机器人领域国际顶级期刊《IEEE Transactions on Robotics》（TRO）。该研究通过引入地形分析与构型稳定性估计形成层次化路径规划框架，实现了地面移动机器人在崎岖地形下的安全、稳定、高效的自主导航。

路径规划是地面移动机器人自主作业的核心基础，在崎岖地形自主导航中，机器人需实时感知邻近空间的地形信息进行路径规划。然而传统方法存在地图表征效率和构型稳定性估计精度的双重制约。针对这一难题，研究团队创新性地提出一套实时多层级地形感知路径规划框架，突破传统分层规划框架的局限，通过在全局层与局部层同步引入地形信息，确保安全可靠导航。团队在全局层构建了基于正态分布变换的隐式地图表示方法，用于高效地形分析，巧妙地平衡了地形表示的细节与大规模场景的覆盖。在此基础上，团队实现了地形分析、通行风险评估及可通行性估计，并适配到寻路算法，在提高地形分析可靠性的同时显著加速了全局路径规划。同时，团队在局部层创新性地提出了一种迭代几何评估方法用于局部层的精细运动规划，通过模拟机器人在重力作用下接触地面的过程，高效估计机器人构型稳定性。并将构型稳定性估计巧妙地融入路径搜索算法，从而生成安全、平滑的局部路径。突破了传统方法存在的建模不精准、计算效率低等局限，大幅降低了机器人底盘侧翻、托底等运行风险并显著提升了复杂地形穿越成功率。凭借其模块化设计可灵活适配不同构型的地面机器人和多种路径搜索器，可广泛应用于粗糙的大范围户外地形、多层结构建筑及复杂废墟地形等场景。 团队通过仿真和真实场景的丰富地形实验，并与先进方法进行了对比，验证了提出方法的优越性。

图1 履带摆臂机器人在本文提出的运动规划框架下自主安全的穿越复杂地形。

《IEEE Transactions on Robotics》是机器人领域公认的顶级期刊，专注于发表机器人技术及相关领域的最新研究成果。TRO创刊于1985年，是全球范围内机器人领域的前沿学术期刊。创刊以来，TRO始终以卓越的学术质量与国际影响力著称，持续聚焦机器人学科多元主题，致力于发表原创性强、思考深入且富有洞见的论文。

哈工大深圳校区为论文第一署名单位和通讯单位，深圳校区李宇翔（博士研究生）、陈昆（本科生）、王逸飞（博士研究生）、张伟凡（硕士研究生）、王健丞（博士研究生）等五名同学为论文主要作者，深圳校区陈浩耀教授为论文唯一通讯作者。该研究得到国家自然科学基金、深圳市科创委基金等项目的支持。

值得一提的是，该项研究还吸引了本科生的参与。陈昆同学表示，这是一场难忘的科技探索之旅，无论是推导公式还是算法调试，他都深深地感受到科研是坚持、是热爱。今后将不惧挑战、勇攀高峰，努力取得更多成果。

近日，哈工大深圳校区智能学部智能科学与工程学院梅杰教授团队在多机器人协同定位方面取得重要进展，相关研究成果以《3-D Relative Localization for Multi-Robot Systems with Angle and Self-Displacement Measurements》为题发表在机器人领域国际顶级期刊《The International Journal of Robotics Research》（IJRR），是深圳校区首次在该期刊上发表学术论文。该研究通过融合机器人间的角度测量与自位移测量信息，在强噪声环境下实现了高精度的多机器人相对定位。

相对位姿信息是多机器人协同作业的核心基础，例如无人机编队飞行中，无人机需实时感知邻近无人机的空间位置以维持特定队形。然而传统算法受限于测量噪声干扰，在精度与实时性间难以权衡。针对这一难题，研究团队基于机器人之间的角度测量与机器人自身的位移测量，创新性地提出一种线性相对定位算法，该算法极大地降低了定位所需的计算量。同时，针对噪声环境下带来的定位精度瓶颈，团队将时间窗口内协同定位问题转化为最大后验估计（Maximum a Posterior，MAP），并结合线性相对定位算法，解决了求解MAP时的两个重要问题：一是初始值估计问题，团队将线性相对定位算法中线性计算过程重构为流形上加权总体最小二乘问题，并将此估计结果作为求解MAP问题的初始值。二是先验概率密度估计问题，即初始时刻机器人之间相对位姿的估计和置信度问题，团队巧妙地在线性相对定位算法的基础上设计神经网络概率密度估计器以学习初始时刻的相对位姿先验分布，突破了传统方法无法估计高维先验概率密度的问题。最后，团队引入边缘化机制，避免了求解MAP问题时的维度爆炸问题。通过仿真和无人机集群实物实验，验证了所提出算法的有效性。

图 1 算法总体框图。算法以角度和自位移测量为输入，Algorithm 1为线性相对定位算法，Algorithm 2为WTLS，Algorithm 3为NDE，Algorithm 4为整体算法。

《The International Journal of Robotics Research》是机器人领域公认的三大顶级期刊之一（与IEEE Transactions on Robotics、Science Robotics并列），专注于发表机器人技术及相关领域的最新研究成果。IJRR创刊于1982年，是全球范围内机器人领域首本学术期刊。创刊以来，IJRR始终以卓越的学术质量与国际影响力著称，致力于发表原创性强、思考深入且富有洞见的论文、评论及社论，覆盖机器人学科的多元主题。

哈工大深圳校区为论文第一署名单位和通讯单位，深圳校区博士研究生梁晨阳和崔宝艺分别为论文第一作者和第三作者，深圳校区梅杰教授与南方科技大学陈亮名副教授为论文共同通讯作者。该研究得到国家自然科学基金、深圳市科技计划、广东省基础与应用基础研究基金等项目的支持。