中山大学学报(自然科学版中英文)

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  • 主编：胡建勋
  • ISSN:2097-0137
  • CN:44-1752/N
  • 主管单位：中华人民共和国教育部
  • 主办单位：中山大学
  • 出版周期：双月刊
  • 电话：020-84112585
  • 地址：中山大学广州南校园：广州市海珠区新港西路135号中山大学东北区312栋（510275）

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Volume 65 期 1，2026 2026年第65卷第1期

  • 机器人视觉感知与控制（组稿人：袁小芳）

    查富生, 吕品, 郭伟, 王鹏飞, 孙立宁

    DOI：10.13471/j.cnki.acta.snus.ZR20250138
    摘要：高质量的水下视觉图像输入先验信息对于水下机器人完成多种作业任务至关重要。文中首先分析水下图像退化成因，从原理上解释常见的图像退化类型，并引出了退化恢复的两种途径：水下图像增强和水下相机标定。其次，系统梳理了水下图像增强方法的研究现状、现有水下数据集以及水下图像质量评价体系。随后，总结了水下相机标定方法及其优点与不足。最后，对水下退化恢复技术的未来研究趋势进行综述，涉及增强算法的鲁棒性和泛化能力、多传感器融合与高级视觉任务集成等领域。  
    关键词：水下机器人;水下图像增强;水下相机标定;深度学习   
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    更新时间：2026-01-19

    袁小芳, 李潘, 孙荣武, 许浩志

    DOI：10.13471/j.cnki.acta.snus.ZR20240344
    摘要：自动巡航船舶除漆机器人目标检测受外部干扰时，存在算法检测精度下降、难以达到实时性要求等问题。为了解决这些问题，首先将重参深度可分离移动网络模块（Repvit-MobileNet block）引入到YOLOV5的主干网络中，提高检测速度。其次，在骨干网络每个阶段后增加位置注意力机制，扩大模型的全局感受野，提升模型的目标定位及抗干扰能力。然后，将卷积块注意力模块（CBMA）引入到颈部网络中，通过融合CBMA模块增强特征提取能力，提高网络模型的检测性能。最后，提出了一种Refine-Loss损失函数，通过优化预测框和真实框的几何关系、兼顾IOU的权重和置信度信息，提高对机器人目标位置的检测精度。在船舶机器人实验数据集中进行测试与验证，结果表明：融合Repvit-MobileNet block与注意力机制的YOLOV5轻量化网络平均检测精度达到了84.1%，在边缘设备上的推理运算速度达到了26.6 f/s，满足船舶除漆机器人目标检测工业应用的需求。  
    关键词：除漆机器人;轻量化;注意力机制;目标检测   
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    更新时间：2026-01-19

    郝亮, 陈国杰, 胡肖彤, 叶俊杰, 王奇斌

    DOI：10.11714/acta.snus.ZR20250210
    摘要：针对传统开源的激光惯性里程计（LIO，lidar-inertial odometry）和即时定位与地图构建（SLAM，simultaneous localization and mapping）结合的LIO-SLAM在室内复杂环境中受激光特征稀疏与动态遮挡影响、定位精度下降等问题，提出一种融合视觉里程计的改进方法。在保持LIO-SLAM 激光惯性紧耦合框架的基础上，引入基于ORB特征的三维定位与地图构建算法（ORB-SLAM）作为独立的视觉里程计模块，为系统提供高频率、丰富纹理的视觉约束信息。通过自适应权重融合策略，实现激光、惯性与视觉观测的多源优化，增强了在弱几何约束、纹理丰富但结构复杂环境中的鲁棒性。在多种典型室内场景（走廊、开放大厅及动态人群环境）中开展了实验验证。结果表明，相较于原始LIO-SLAM，整体轨迹误差降低至原始系统的70%。研究验证了视觉-激光-惯性多模态融合在室内复杂环境下的可行性与有效性，为高精度室内自主定位与地图构建提供了新的思路。  
    关键词：室内自主定位;LIO-SLAM;ORB-SLAM;视觉里程计;多传感器融合   
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    更新时间：2026-01-19

    陈明方, 胡新坤, 张永霞, 成之煜, 徐亮, 方旗

    DOI：10.13471/j.cnki.acta.snus.ZR20250083
    摘要：基于行星系齿轮，设计了一种适应能力强、动力可切换型轮足机器人腿部结构。引入优化后的修正摆线轨迹规划与轮足切换足端轨迹规划，在不同方向上的位置、速度和加速度曲线均连续、平滑、无突变，满足机器人控制要求。基于虚拟模型控制方法，通过WEBOTS平台仿真与单腿实物样机实验，得出摆线轨迹偏差集中于摆动相终点位置和抬腿最高点处，分别为20和5 mm；机构重复定位最大偏差为4 mm，仅为其足端零部件半径（18 mm）的22.2%；轮足切换足端轨迹在X方向的平均误差约为2.4 mm，在Y方向的平均误差为1.26 mm，可完成姿态切换任务。研究成果为轮足式复合机器人设计提供了较好的指导。  
    关键词：轮足式机器人;动力切换;轨迹规划;虚拟模型控制   
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    更新时间：2026-01-19

    甘亚辉, 徐升, 韩早, 李昂, 徐杰威

    DOI：10.13471/j.cnki.acta.snus.ZR20250087
    摘要：提出了一种基于前馈补偿与模糊控制的混合控制策略。该方法基于精确动力学模型进行前馈控制，同时引入模糊逻辑以提升控制器的性能。首先，对机器人运行中产生振动的主要因素进行分析，并选定ISO9283标准中的估计准确度作为性能评估指标，用于量化轨迹跟踪误差与振动抑制的效果。文中将提出的模糊前馈控制算法与传统PD控制、结合前馈补偿的PD控制进行了对比。仿真结果表明，该方法在轨迹跟踪精度和振动抑制效果方面均表现出显著提升，验证了方法的有效性与优越性。  
    关键词：关节型机器人;动力学模型;前馈控制;模糊控制;振动抑制   
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    更新时间：2026-01-19
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