我院刘岳臻博士生获IEEE RCAR最佳论文提名奖

近日，2023年IEEE实时计算与机器人国际会议（2023 IEEE International Conference on Real-time Computing and Robotics，简称 IEEE RCAR 2023）在山西大同举办。我院微纳机器人中心博士生刘岳臻以一作身份发表的论文 “Shape Reconfiguration and Path Planning of Microswarms for Automatic Collision Avoidance” 获得本届会议最佳论文提名奖。我院微纳机器人中心主任俞江帆教授为本文通讯作者。

IEEE RCAR是IEEE机器人与自动化协会组织的机器人领域知名会议之一。

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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在复杂环境中进行避障仍然具有很大挑战。本工作提出了一种微纳米机器人集群形态规划和路径规划结合的算法，该算法结合微纳米机器人集群的形态控制和运动控制，形成完整的控制策略，实现了微纳米机器人集群以两种形态在复杂环境中的导航，如在具有狭窄通道的迷宫中无碰撞地自动到达目标位置。

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研究方法

作者提出了一种微纳米机器人的形态规划和路径规划结合的算法（图1）。微纳米机器人圆形集群和椭圆集群具有不同的优势，圆形集群能够进行高灵敏度的运动，而椭圆集群能够通过狭窄的通道。微纳米机器人集群首先会以圆形的形态进行运动，当到达形态变化触发区域（橙色区域）时，会自动变换形态到椭圆形集群，通过狭窄的通道后，又会自动变换到圆形集群，继续运动。针对圆形集群和椭圆形集群的不同特点，作者提出了不同的路径规划方法。圆形集群的规划路径（红色路径）依靠快速行进树算法和形态约束生成，而椭圆形集群的规划路径（蓝色路径）由形态变化触发区域的位置决定。

图1 微纳米机器人集群形态规划和路径规划的示意图

作者将微纳米机器人集群的形态规划，路径规划与微纳米机器人集群的形态控制，运动控制相结合，提出了在复杂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。运用该控制策略，微纳米机器人集群可以实现在具有狭窄通道的迷宫中以两种集群形态的自动导航，最后到达目标位置，如图3所示。

图2 复杂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狭窄通道的迷宫中以两种形态的自动导航

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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狭窄通道的复杂环境中的自动导航。本文为微纳米机器人集群在复杂环境中的自适应导航提供了一种先进高效的策略。

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作者简介

本文通讯作者为 AIRS 微纳机器人中心主任、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）理工学院助理教授、医学院客座助理教授、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。他主持国自然、科技部、广东省、深圳市的多项人才及科研项目，是国家高层次青年人才、国家重点研发计划青年首席科学家、中国微纳技术学会微纳米机器人分会及微纳执行器分会理事。

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50余篇顶级期刊及会议文章，1本专著、1本编著及多个书目章节。发表文章包括Science Advances、Nature Communications、IJRR、T-Ro、T-Mech、和ACS Nano等，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。他担任 IEEE RA-L及多个国际会议的编委，以及包括Science Robotics，Science Advances，TRO，TMECH在内的多个顶级期刊和会议的审稿人。

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复杂环境中的控制策略以及潜在的医疗应用。

* 相关论文信息由论文作者提供

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