报告题目：机器人仿人控制器设计及技能学习与泛化

报 告 人：杨辰光 华南理工大学 教授

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报告时间：2020年9月7号15:00

报告平台：腾讯会议：247394655

邀 请 人：李靖

报告摘要：利用控制理论对运动神经元调控机理建模，一方面可以帮助我们深刻理解人体肌肉骨骼运动控制原理，另一方面可以辅助我们设计机器人仿人控制器。报告中将介绍我们关于神经肌肉控制自适应调节阻抗、力、参考轨迹的成果，以及在此基础上设计的仿人自适应学习控制器。我们更进一步的提出一种多层级阻抗控制与阻抗学习方法，并用于冗余自由度仿人机械臂，实现柔顺的人机交互柔性控制。在机器人上实现仿人技能，也可以通过人机示教方式将人的技能高效传递给机器人，使机器人具备人的操作柔顺性与灵活性。本报告中将介绍我们构建的一个基本的机器人学习系统，其实现运动技能在空间中的可拓展性，并保证运动技能的稳定复现。进一步地，我们基于肌电信号在技能建模和传递中加入了刚度信息，使得机器人能够使用不同刚度与不同环境进行交互，以完成变化多样的任务。进而对示教信息进行自动处理，包括运动技能分割，运动序列对齐等。

报告人简介：杨辰光，华南理工大学教授、博导，广东省智能系统控制工程技术研究中心主任，曾开创性的提出仿人机器人变阻抗控制方法，以第一作者身份获得机器人领域顶级期刊IEEE Transactions on Robotics最佳论文奖，并获得2014年度国际智能控制与自动化大会WCICA最佳生物医学论文、2015年度IEEE信息自动化年会ICIA大会最佳论文奖、2015年度国际智能机器人及应用年会ICIRA的大会最佳论文奖、2017年第九届国际建模、辨识与控制大会最佳理论论文奖、2019年IEEE国际无人系统与人工智能大会最佳会议论文奖等学术荣誉，入选科睿唯安全球高被引科学家。主要研究方向为人机交互、智能控制等。在机器人领域有丰富的教学经验，近年来出版教材多部，包括清华大学出版社《机器人仿真与编程技术》(ISBN：9787302490487)以及《机器人控制: 运动学、控制器设计、人机交互与应用实例》（ISBN： 9787302553649）。