中科院自动化所乔红院士团队构建类脑智能机器人系统

传统的关节连杆型机器人因其在单一任务中的高精度作业表现，已在生产线上得到广泛应用。随着制造业和服务业的飞速发展，对机器人的综合性能要求愈加严苛。为了模拟人类的运动控制和操作，研究者们致力于开发多种仿生机器人。其中，研究团队遵循从内部神经机制到外部躯体结构的研究路径，构建了一套包含视觉认知、决策、运动控制和肌肉骨骼结构的类脑智能机器人系统。

中科院自动化所乔红院士团队深入研究了类脑视觉认知、决策、运动控制和肌肉骨骼系统的前沿技术，并构建了两套软件系统和一套硬件系统，旨在验证并应用于下一代类脑肌肉骨骼机器人。他们的研究成果已发表于MIR 2023年第一期，全文开放获取。

机器人被誉为“制造业上的明珠”，是衡量一个国家科技综合实力的重要指标。自1962年第一台工业机器人Unimate上线以来，机器人已广泛应用于工业生产，替代人类完成重复性、高风险和高负荷的任务，为制造业企业带来巨大的生产效益。随着技术的不断进步，国防、医疗、先进制造业等领域对机器人应用的需求日益迫切。现有机器人的性能仍受传感器精度、系统重复精度和辅助机械性能的限制。

为了提高机器人性能，需要机械工程、材料科学、控制理论、智能芯片、信息科学等多学科的协同合作。但由于研发投资大、周期长，机器人的广泛应用受到一定限制。相较之下，人类在感官反馈绝对精度低、行为控制和分散计算能力有限的情况下，仍能展现出卓越的整体性能。这得益于人类能够整合多个脑区信息，并利用身体结构的优势。模仿人类的生理结构、行为特征、智能原理和控制机制，开展类脑智能机器人研究，对开发新一代机器人具有重要意义。

类脑智能机器人的研究整合了脑科学、人工智能和机器人学等多个学科，旨在建立具有高计算效率和通用智能的类脑信息处理算法，为下一代机器人的发展奠定基础。目前，类脑机器人的研究工作主要有两种思路。

第一种思路是让机器人模仿人类的功能。这种研究旨在赋予机器人完成人类工作的能力。例如，关节型机器人在复杂传感器和专用控制程序的帮助下，可以代替人类完成特定的操作任务。

另一种典型的例子是仿人机器人，它们具有与人类相似的外观和功能，旨在从外到内模仿人类机制。这些机器人通常具有双足运动能力，引入人工智能算法后，还具备初始的自学能力和对复杂任务的适应能力。

第二种思路则着重于模仿人类的核心和基本机制。类脑智能机器人便是参照人类视觉认知、决策、运动控制和肌肉骨骼系统的神经机制和结构特征进行研究。这是一套软硬件结合的综合系统，对于验证研究成果具有重要意义。许多研究团队在类脑算法、脑神经形态芯片和肌肉骨骼机器人系统方面进行了深入研究，并取得了一系列阶段性成果。随着技术的不断进步，我们期待类脑智能机器人在未来能够为我们带来更多的惊喜和突破。探索前沿：可穿戴外骨骼系统的研究与应用

研究者们正积极运用前沿的技术和框架，如区域控制和交互式框架、人在环路控制以及势垒函数设计，来推动可穿戴外骨骼系统在行走辅助和负重工作中的性能提升。这一研究领域，对于肌肉骨骼系统的应用来说，具有重大的意义。可穿戴外骨骼系统作为人机交互领域的尖端研究，结合仿生技术与人类的内部运作机制，类脑智能机器人有望与人类产生共鸣，实现深度协同合作。

本文不仅回顾了以往的类脑机器人研究，更着重介绍了类脑机器人研究链上的最新进展，包括启发性的神经机制、类脑算法设计、软件平台构建以及硬件系统的开发。特别值得一提的是，软件和硬件系统的最新集成进展，为类脑机器人的研究提供了强大的工具。

在文章的第二部分，我们深入探讨了视觉、决策、控制以及身体结构的核心神经机制，以及与之相对应的类脑算法。这些算法在仿真平台上的集成，实现了类脑机器人在视觉、决策和运动控制方面的模拟，为各领域的研究者提供了高效的研究手段。

硬件平台的设计则是以人类的肌肉骨骼系统为灵感，研发出的一套物理系统，用以验证类脑算法的实际性能。这一部分的介绍，让我们对硬件平台的结构设计有了更深入的了解，尤其是其与肌肉分布的关联。

本文的最后部分对整体研究进行了总结和归纳，同时提供了下载链接，方便读者获取更多详细信息。Brain-inspired Intelligent Robotics: Theoretical Analysis and Systematic Application，这篇文章由Hong Qiao、Ya-Xiong Wu、Shan-Lin Zhong、Pei-Jie Yin以及Jia-Hao Chen共同撰写，已经发表在相关学术期刊上。

随着研究的不断深入，我们有理由相信，类脑智能机器人将在未来发挥更大的作用，不仅在医疗康复领域，如可穿戴外骨骼系统的应用，更可能在更多领域展现其巨大的潜力。