科研速递 | 俞江帆教授团队在IEEE Transactions on Robotics上发表文章

近日，香港中文大学（深圳）理工学院俞江帆教授团队在机器人领域顶级期刊 IEEE Transactions on Robotics 上发表以“Automatic navigation of microswarms for Dynamic Obstacle Avoidance”为题的文章。

期刊介绍

IEEE Transactions on Robotics为机器人学领域公认的三大顶级期刊之一（T-RO / IJRR / Sci. Rob.），涉及机器人各个领域的原创理论、算法、设计等，代表了机器人领域最先进的重大进展。

研究背景

微纳米机器人集群在药物的靶向递送，生物检测，微尺度操作等方面具有广阔的应用前景。微纳米机器人集群的控制和导航是实现微纳米机器人集群应用的关键。其中，自动控制微纳米机器人集群进行动态避障仍然具有很大挑战。本工作受到雷达概念的启发，为微纳米机器人集群的动态避障提出了一种分层雷达算法。通过将分层雷达算法与视觉反馈控制结合，微纳米机器人集群能够实现在动态复杂环境中的自动导航，如在多个动态障碍物中穿梭以及在具有多种动态障碍物的迷宫中自动到达目标位置。

研究方法

作者提出了一种分层雷达（图1）。该雷达具有三层结构，从内到外依次为：预测层，安全层和检测层。该雷达能够产生集群在二维空间内全方位的运动方向，雷达的分辨率能够根据计算量和运动精度的需求人为调整。作者在雷达中定义了一种预测集群，每一个预测集群与一个运动方向对应，基于预测集群，可以得到当前集群最优的运动方向，预测层表示了所有预测集群的位置。安全层的作用是将与动态障碍物碰撞风险高的方向排除，检测层作为微纳米机器人集群避障行为的触发器，可以减小避障行为在全部运动过程中的占比，进而提高运动的效率。

图1 分层雷达的示意图

作者将分层雷达算法与视觉反馈控制相结合，提出了在动态环境中微纳米机器人集群自动导航的控制策略，控制框图如图2所示。该控制策略包含三个主要部分：视觉检测环节，分层雷达控制器环节，以及微纳米机器人集群驱动环节。运用该控制策略，微纳米机器人集群可以实现在具有多个动态障碍物的环境中的自动导航，最后到达目标位置，如图3所示。

图2 动态环境中微纳米机器人集群自动导航的控制策略

图3 微纳米机器人集群在具有多个动态障碍物的环境中的自动导航

同时，基于该控制策略，微纳米机器人集群能够实现在具有多种动态障碍物的迷宫中的自动导航，如图4所示。作者展示了微纳米机器人集群能够在迷宫中避开多种动态障碍物：运动障碍物，变形障碍物，以及门形障碍物。微纳米机器人集群能够根据障碍物的不同种类进行自适应调整，最终无碰撞地到达目标位置。

图4 微纳米机器人集群在具有多种动态障碍物的迷宫中的自动导航

研究结论

本文研发了一种微纳米机器人集群的控制策略，从而实现了微纳米机器人集群在具有动态障碍物环境中的自动导航。本文对微纳米机器人集群的动态避障问题进行了深入的研究，为微纳米机器人集群在动态复杂环境中的自适应导航提供了一种先进高效的策略。

作者简介

本文通讯作者为香港中文大学（深圳）助理教授俞江帆：

俞江帆教授是香港中文大学（深圳）助理教授、香港中文大学（深圳）校长青年学者、深圳市人工智能与机器人研究院（AIRS）微纳机器人中心主任。他入选了2021年国家海外高层次青年人才项目（海外），并担任中国微纳技术学会微纳米机器人分会理事。俞教授在2018年获得香港中文大学博士学位，先后在香港中文大学（2018-2019）和多伦多大学（2019-2020）作为博士后进行研究工作。

俞教授的研究主要集中在微纳米机器人和医疗机器人领域，包括其材料设计、基础理论建模、优化驱动控制、及对口生物医学应用。俞教授至今发表了超过50篇顶级期刊及会议文章，包括Science Advances、 Nature Communications、IJRR、T-Ro、T-Mech和ACS Nano等。他的数篇期刊论文被ESI收录为高引用论文，并被Science、Nature、CNN等国际机构报导。俞教授获得了多个有影响力的奖项，包括吴文俊人工智能科技奖自然科学奖二等奖（2022）、百度全球华人AI青年学者（2022）、福布斯30 under 30（2021）、Nature Communications评选的物理学50强文章（2018）、T-Mech最佳论文奖入围（2019）、香港青年科学家入围奖（2018）等。

本文第一作者为香港中文大学（深圳）在读博士生刘岳臻：

刘岳臻，2021年本科毕业于哈尔滨工业大学（深圳），目前在香港中文大学（深圳）俞江帆教授团队攻读博士学位。主要研究方向为微纳米机器人集群在动态环境中的控制策略以及潜在的医疗应用。

排版 | 董毋小（理工学院 道扬书院）

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