《机器人技术与应用》2026年第2期（总第230期）
作者：系统管理员 发布日期：2026-07-10 浏览次数：

《机器人技术与应用》杂志


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综述


01



水下机器人感知技术综述

作者：雷彬1,2,王伟2,罗翊杰2,汪玮2,杜昺泽1,2,周艳敏1,2,何斌1,2

单位：1.同济大学电子与信息工程学院；2.同济大学上海自主智能无人系统科学中心

摘要：针对水下机器人在复杂水环境中面临的感知信息获取受限、单一感知手段适应性不足等问题，以明确不同水下感知技术的能力边界与适用场景为研究目的，对当前水下机器人感知技术的发展现状进行系统综述。围绕水下感知的探测距离、分辨率、鲁棒性与工程可部署性等指标，对声学、光学、磁性触觉及仿生感知四类技术的基本原理、关键方法与代表性研究进展进行了系统综述。声学技术在中远距离探测与成像方面优势显著但受多径与噪声影响明显；光学技术可提供近距离高分辨率信息但受散射吸收与能见度限制；磁性触觉与仿生感知在近场交互与水动力信息获取方面表现出潜力，但仍面临封装可靠性、长期稳定性与阵列化集成等挑战。综述结果表明，不同水下感知技术在感知尺度和环境适应性方面具有互补性，协同优化是提升水下机器人整体感知能力的重要方向，可为水下感知方法改进与多模态融合系统设计提供参考。

引用信息：雷彬,王伟,罗翊杰,等.水下机器人感知技术综述[J].机器人技术与应用,2026(2):1-13.


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02



核工业领域机械臂研发关键技术及发展趋势

作者：吴通1,张自强2,陈凤娟2,张川1,吴佳豪1

单位：1.中核核信信息技术有限公司，中国核工业集团（CNNC）；2. 北京工业大学，核工业智能交叉实验室

摘要：核工业领域对自主化、智能化机械臂的需求日益迫切，以应对高放射性、高温等极端环境下的复杂任务。机械臂在核工业领域需具备高可靠性、耐辐照性及远程操作能力，同时还面临核心零部件依赖进口、智能化水平不足等挑战。综述了核工业领域机械臂的研究现状、关键技术及发展趋势，重点分析了高可靠性结构设计、耐辐照加固、远程操作、耐辐照电子元器件设计、基于外部传感器的运动状态感知及复杂多参数寿命预测等技术。未来，核工业领域机械臂将向核心零部件自主化，高灵活性、轻量化，多机协同，智能化感知与控制，多任务适应性，以及数字孪生技术方向发展，为核能产业的可持续发展提供技术支撑。 

引用信息：吴通,张自强,陈凤娟,等.核工业领域机械臂研发关键技术及发展趋势[J].机器人技术与应用,2026(2):14-23+32.


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03



基于SPR-毫米波雷达融合的生物气溶胶-心血管效应研究

作者：谢诗琴1,唐鹏飞1,李端玲1,赖维轩2,王哲2

单位：1.北京邮电大学智能工程与自动化学院；2.北京银龄智护科技有限公司


摘要：随着环境中生物气溶胶对心血管健康风险的日益凸显，精准监测与评估生物气溶胶暴露对心血管系统的影响成为公共卫生领域的关键需求。综述了一种创新性的非接触式健康风险感知技术，该技术将高灵敏度的表面等离激元共振（Surface Plasmon Resonance，SPR）传感器与实时性强的毫米波雷达传感器深度融合。SPR传感器专注于生物气溶胶的种类和浓度监测，而毫米波雷达传感器则用于监测心率变异性（Heart Rate Variability，HRV），两者结合，不仅实现了对生物气溶胶暴露和心血管响应的同步监测，还通过多传感器融合技术提升了监测的准确性和可靠性。这一技术可为生物气溶胶污染的健康风险评估提供新的解决方案，为疾病预防和公共健康决策提供有力支持。 


引用信息：谢诗琴,唐鹏飞,李端玲,等.基于SPR-毫米波雷达融合的生物气溶胶-心血管效应研究[J].机器人技术与应用,2026(2):24-32.


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技术应用


01


基于产生式规则的智能骨钻控制方法

作者：李俊杰1,2,3,熊次远1,2,3,张弛1,2,3

单位：1.中国科学院宁波材料技术与工程研究所；2.浙江省全省精密驱动与智能机器人重点实验室；3.宁波市机器人与智能制造装备技术重点实验室

摘要：随着机器人及人工智能技术的发展，旨在通过智能化操作替代依赖医生经验的手动骨钻，以解决制孔时易突破骨组织、损伤神经血管的风险，已成为提升骨科手术精准性与安全性的研究热点。设计了一款结构紧凑、具有力位感知功能的两自由度进给式骨钻，根据骨骼材料特性和制孔过程推力波动，结合外科医生的临床经验，构建专家知识库与推理算法，提出一种基于产生式规则的智能骨钻控制方法，并在仿生骨和猪股骨上进行实验验证。实验结果表明，该方法可稳定监控钻孔过程，动态调节钻头转速与进给速度，实现精准钻孔（位置误差控制在1 mm以内）。因此，提出的智能骨钻控制方法显著提高了手术安全性与效率，展现出良好的临床应用前景。 

引用信息：李俊杰,熊次远,张弛.基于产生式规则的智能骨钻控制方法[J].机器人技术与应用,2026(2):33-40.

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02


面向餐具抓取的自适应变阻抗控制算法研究

作者：胡伍一1,蔡臻2

单位：1.武汉纺织大学机械工程与自动化学院；2.武汉华夏理工学院智能制造学院

摘要：针对家庭餐桌整理中易碎餐具的安全抓取难题，提出了一种基于位置的自适应变阻抗控制算法，其通过在线调节阻尼参数以应对抓取过程中环境刚度与位姿的不确定性。Simulink仿真结果表明，与传统固定参数阻抗控制相比，该算法使夹爪接触力的稳态误差小于0.14N，收敛时间不超过0.08s，显著提升了力跟踪精度、响应速度及应对突变的鲁棒性，为智能餐桌整理机器人实现安全、柔顺的自动化作业提供了有效的解决方案。 

引用信息：胡伍一,蔡臻.面向餐具抓取的自适应变阻抗控制算法研究[J].机器人技术与应用,2026(2):41-47.

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03


巡检机器人无线电能传输参数辨识方法

作者：郝冰,贾盛杰,黄帅博,梁益铭

单位：齐齐哈尔大学

摘要：针对巡检机器人动态充电过程中因外界因素导致无线电能传输（Wireless Power Transmission，WPT）系统负载和互感变化的问题，提出一种电感—电容—电容—串联（LCC-S）型无线电能传输系统互感和等效负载辨识方法。该方法以一次侧逆变输出电流与二次侧输出电压的理论值与实测值的误差最小为目标，采用淘金优化算法（Gold Rush Optimizer，GRO）求解该目标函数，将参数辨识问题转化为参数优化问题，避免了传统方法求解的累积误差。实验结果显示，等效负载辨识最大误差为4.56%，互感辨识最大误差为1.09%，辨识出来的负载值和互感值与实际值非常接近，该方法能够快速准确地识别系统状态，为系统实时控制提供了理论支持。

引用信息：郝冰,贾盛杰,黄帅博,等.巡检机器人无线电能传输参数辨识方法[J].机器人技术与应用,2026(2):48-56.

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04


基于模糊补偿的下肢康复机器人滑模阻抗控制

作者：袁佳俊1,2,胡璇1,2,朱志伟1,2

单位：1.长沙民政职业技术学院；2.湖南省智能康复机器人与辅具器械工程技术研究中心

摘要：针对康复过程中下肢康复训练机器人人机交互作用带来的舒适度和柔顺性差等问题 , 建立在关节摩擦力、干扰项和负载变化工况下的动力学模型，并提出一种模糊补偿滑模阻抗控制算法,用于补偿外部干扰的同时也能自适应调节机器人输出力矩,以实现下肢康复机器人主动康复训练。最后利用Lyapunov理论证明了控制算法的稳定性,并对有效性进行仿真验证,结果表明，此算法可对康复训练有效跟踪与补偿,提高训练过程中舒适度和柔顺性。 

引用信息：袁佳俊,胡璇,朱志伟.基于模糊补偿的下肢康复机器人滑模阻抗控制[J].机器人技术与应用,2026(2):57-62.

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05


卧式储油罐在线检测机器人仿真平台设计与实现

作者：陈武1,李兵1,陈少南1,初向南2,马起2

单位：1.中广核研究院有限公司；2.阳江核电有限公司

摘要：为解决传统卧式储油罐人工检测效率低、安全性差问题，设计了一种基于数字孪生技术的在线检测机器人虚拟仿真平台。首先，构建了配备油下相机、声呐、超声探头及6推进器的模块化机器人数字孪生模型，建立了机器人运动学模型。其次，进行了数字孪生设计，并利用Unity3D软件搭建虚拟平台，导入机器人和储油罐3D模型，创建视觉监控系统，映射键盘按键控制机器人运动。最后，仿真试验成功模拟了机器人跨越加强筋、穿越隔板孔洞、绕行障碍物及掉头通过罐体末端等典型罐内场景作业，多视角验证了基于该平台进行机器人导航避障仿真的可行性。该平台为机器人控制算法验证及操作员培训提供了高效安全的虚拟环境，显著降低了机器人在复杂卧式储油罐内检测作业风险并提升了检测效率，是卧式储油罐智能化检测的可行解决方案。
引用信息：陈武,李兵,陈少南,等.卧式储油罐在线检测机器人仿真平台设计与实现[J].机器人技术与应用,2026(2):63-67.

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人才培养


01


产教融合视域下多功能实践平台育人方法实践

作者：丁度坤,吴丽莉

单位：东莞职业技术学院

摘要：“产教融合”是实现职业教育高质量发展的有效举措，针对当前各院校“产教融合”存在的问题，基于“协同”理论，结合学校自身特色，提出一种“基地+中心+工作室”的“产教融合”协同育人新模式。依托已建成的“工业机器人技术”专业实践基地，与企业共建培训与技能基地、工程技术研发中心及技能大师工作室，实现技能培养与科研育人的深度融合，探索高职项目“导师制”新型教学方法。在新模式下，“校”“企”共同开发教材、资源库，联合开展技术攻关，双方合作紧密度进一步增强。新模式实施以来，学生考证通过率由50%提升至80%，在各类技能大赛中获国家级一等奖3项、省级一等奖1项，教师教学及科研水平同步提升，充分验证了新模式的有效性。

引用信息：丁度坤,吴丽莉.产教融合视域下多功能实践平台育人方法实践[J].机器人技术与应用,2026(2):68-70.

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