院士領銜策劃——人本智造丨JME特邀專輯（中）

專欄導讀

人是制造生產活動中最具能動性和最具活力的因素，智能制造與機器人最終都需回歸到服務和滿足人們對美好生活的需求、促進人的全面發展上來。2017年，中國工程院基于人-信息-物理系統（HCPS）正式提出了“新一代智能制造”理念，并認為實施智能制造的實質就是設計、構建與應用各種不同用途、不同層次的HCPS。2021年，歐盟正式提出“工業5.0”的概念，并指出未來工業要更加關注具有以人為本、可持續、彈性化等特征的新應用、新業態和新模式。近年來，中國學者積極開展前瞻研究，闡明并構建了人本智造的理論與技術體系。人本智造領域科技人員在HCPS、工業5.0、人-機-環境共融、人機混合增強智能、協作機器人等方面開展了大量深入研究。2022年《機械工程學報》第18期，整期出版“人本智造”專輯，該專輯由楊華勇院士、王力翚院士擔任客座主編，楊賡研究員、王柏村研究員擔任客座編輯，出版后受到國內外廣泛關注與引用。

為繼續分享人本智造領域最新成果、廣泛開展學術交流，進一步探討人本智造的未來方向和前沿科學問題，推動人本智造理論與技術的快速應用與深入研究，《機械工程學報》編輯部與客座編輯團隊再次聯合策劃出版“人本智造”專輯。專欄共收錄論文29篇，本期推送中間10篇。專欄已于《機械工程學報》2025年15期正式出版。

客座專家團隊

楊華勇，中國工程院院士，國際智能制造聯盟主席，中國機械工程學會副理事長，浙江大學工學部主任/高端裝備研究院院長。在電液控制基礎理論、基礎元件和系統，盾構和電梯裝備關鍵技術開發和工程應用方面開展了系列研究，形成了“理論-元件-系統-裝備-應用”完整的技術路線，對我國機電液裝備的自主研發作出了重要貢獻，取得了顯著的經濟效益。獲國家科技進步獎一等獎1項（排1）和二等獎1項（排1）。

王力翚，加拿大工程院院士，瑞典皇家理工學院講席教授兼卓越生產研究中心主任。研究方向包括人機協作、實時監測和控制、信息物理系統和自適應制造系統等。Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, International Journal of Manufacturing Research, Journal of Manufacturing Systems的主編。累計出版11本著作，發表700多篇論文。加拿大工程院院士，AET、CIRP、SME和ASME的會士；北美制造研究院（North American Manufacturing Research Institution）原院長(2020-2021)，瑞典生產學院（Swedish Production Academy）原院長(2018-2020)。2020年SME智能制造領域最具影響力的20位教授之一，在2024年美國制造工程師學會SME評選中成為唯一一位金獎獲得者。

王柏村，國家級青年人才，浙江大學百人計劃研究員，全省智能制造工業軟件重點實驗室副主任、《工程設計學報》副主編。長期致力于智能制造、人機協作與數字孿生等研究，提出基于人-信息-物理系統（HCPS）的人本智造理論與技術框架，在面向工業4.0/5.0的技術探索與應用方面取得系列進展。作為負責人主持國家重點研發計劃項目（首席）、國家自然科學基金面上/青年項目等，發表SCI/EI論文70余篇、出版中英文專著3部。獲機械工業科技進步特等獎（排3）、浙江省教學成果獎特等獎（排4）。

楊賡，浙江大學機械工程學院研究員，國家青年人才計劃入選者，流體動力基礎件與機電系統國家重點實驗室固定成員，博士生導師。長期致力于機器人多模態感知、柔性傳感、智能人機交互系統等研究工作。在 Nature Electronics、Advanced Intelligent System、Advanced Functional Materials等國際權威期刊發表論文80余篇，其中封面、扉頁論文16篇，高被引論文3篇。入選全球前2%頂尖科學家榜單，現擔任 IEEE RBME、IEEE JBHI、CJME、BDM等權威期刊編委(Associated Editor)。

劉庭煜，東南大學教授、博士生導師。長期從事工業人工智能及數字孿生研究，近年主持軍科委前沿科技重大項目課題、國防基礎科研重點項目課題等重大科技任務15項，經費超1500萬。研發的總裝智能車間數字孿生系統、制造過程危險狀態特征識別系統等在中國電科、航天科工應用并支撐重大型號裝備安全高效制造。項目創新成果發表于KBS、JMS等國際知名期刊。任數字孿生青年學者委員會主任、數字孿生國際顧問委員會顧問、CGS數字孿生專委會常務委員、CMES工業大數據分會和成組分會委員等。

陶永，北京航空航天大學機械學院研究員，博士生導師。機械工業服務機器人重點實驗室主任。北航科研院文智處副處長。主要研究智能機器人“感知與決策”控制、協作機器人力位控制、工業機器人工藝學習與優化、航空裝配機器人等。在期刊和國際會議上發表論文100余篇，其中SCI收錄40余篇，已授權國家發明專利28項。出版專著3本。作為項目負責人正在牽頭開展國家機器人重點研發計劃“工業機器人工藝應用程序集成開發平臺”項目、國家自然科學基金面上項目的攻關研究。獲得機械工業科學技術獎一等獎等7項省部級獎勵；現為全國機器人標準化技術委員會委員、中國機械工程學會機器人分會專家委委員等。

鄭湃，香港理工大學長聘副教授、博士生導師，黃鐵城【智能機器人】青年學者席，“香港理工大學-萊茵科斯特”智能制造聯合實驗室主任。主要研發興趣包括：人機協作制造系統、智能產品服務系統、工業人工智能。入選2024年國際制造工程師協會 (SME) “杰出青年制造工程師”獎，2023年香港理工大學“青年創新研究者”獎，2022年百度全球AI華人青年學者榜單(AI+X) 50強。累計出版英文專著2部，發表SCI一區100余篇，WoS他引4800余次，ESI高被引論文11篇。IEEE/CMES高級會員、SME/ASME會員、CIRP青年會員，任Journal of Intelligent Manufacturing和Journal of Cleaner Production副主編，Journal of Manufacturing Systems和Advanced Engineering Informatics編委。

冷杰武，廣東工業大學教授/博導、廣東省計算機集成制造重點實驗室副主任。入選Elsevier中國高被引學者，獲得廣東省杰出青年基金，擔任IEEE TSMC-Systems、JIM、JEM、IET CIM、SREP等SCI期刊副編。研究產線變型設計與運行優化，主持國家重點研發課題、國防科工課題等項目，發表ESI高被引論文10余篇，獲廣東省與河南省技術發明一等獎各1項(序3)。

臧冀原，中國工程院戰略咨詢中心制造業研究室副主任，副研究員，國家智能制造專家委員會副秘書長，研究方向為制造強國、智能制造和產業集群。作為團隊主要研究人員參與了我國智能制造理論體系構建、智能制造國家戰略和政策建議提出，開展區域和企業實證研究。參與中央交辦、工程院院重大、重點及其他咨詢項目（課題）30余項，報告獲得國家領導人、省部級批示多次，為我國以智能制造為主攻方向，推進新型工業化，提供決策參考。發表論文20余篇。

01

半主動電液驅動的下肢負重外骨骼機器人設計與控制

引用格式:包穎煒, 楊波, 孫茂文, 王澤正, 房理想, 歐陽小平. 半主動電液驅動的下肢負重外骨骼機器人設計與控制[J]. 機械工程學報, 2025, 61(15): 185-195.

論文摘要：

負重行走是工業搬運和消防救援等領域的重要需求，但長期負重可能對人體造成不可逆的損傷。提升負重能力的輔助設備一直是研究熱點，下肢外骨骼作為一種有效的解決方案，受到廣泛關注。面向大負重下的行走運動，研制了一種基于半主動電液驅動的下肢助力外骨骼機器人。在設計上，該外骨骼根據軀干和大腿之間的角速度特征以及膝關節的力矩特征，采用新穎的半主動電液關節方案，實現了矢狀面內負載的有效傳導。建立了關節的運動學和動力學模型，針對運動過程的負載擾動，將二級倒立擺模型和狀態機策略結合，實現了阻尼的動態匹配控制：在站立階段，根據加速度特征，調節關節阻尼以傳遞步行過程中動態變化的載荷；在擺動階段，半主動關節保持反驅特性確保腿的自由擺動。實驗測試驗證了半主動關節具備廣泛可調的液壓阻尼系數特性和良好的反驅特性，確保了外骨骼在站立相的阻尼調節和擺動相的被動跟隨控制。外骨骼穿戴測試結果表明，在不同負重工況下，所研制的半主動電液驅動外骨骼機器人都能實現高效的負重傳導和較小的背部交互力。

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02

準被動式變剛度踝關節助力外骨骼設計分析

引用格式:唐欣堯, 楊佳音, 王旭鵬, 殷榕, 劉曉宜. 準被動式變剛度踝關節助力外骨骼設計分析[J]. 機械工程學報, 2025, 61(15): 196-208.

論文摘要：

為了降低人體踝關節跖屈時產生的力矩和減緩小腿肌肉疲勞為目的，設計了一款準被動式變剛度踝關節助力外骨骼，利用足底壓力信號控制電磁離合器工作的方式，實現儲能單元的能量存儲與釋放。首先，變剛度機構是通過幾何結構來調整助力彈簧的預緊力，使關節輸出剛度達到非線性特征，從而減少人體行走時的能量能耗。其次，建立了人體穿戴踝關節外骨骼仿真模型，進行動力學仿真模擬，驗證了外骨骼機械結構的合理性及良好的助力效果。最后，搭建了踝關節助力外骨骼功能測試實驗平臺，對變剛度儲能機構進行了性能測試，結果顯示穿戴外骨骼助力后脛骨前肌和腓腸肌的肌電信號平均降低了12.29%和39.26%，說明了穿戴外骨骼有效降低了肌肉疲勞，為可穿戴外骨骼的設計提供新的方法。

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03

外骨骼機器人高實時高能效控制器研究

引用格式:王澤正, 包穎煒, 李慧萊, 李馳, 孫茂文, 歐陽小平. 外骨骼機器人高實時高能效控制器研究[J]. 機械工程學報, 2025, 61(15): 209-220.

論文摘要：

外骨骼機器人在多個實驗室環境中取得了成功，但實際部署中仍面臨著一系列與控制器硬件相關的挑戰，包括控制器體積過大，實時性不足，計算資源瓶頸等問題。為了解決這些問題，開發了一套用于外骨骼機器人的具有可擴展性的硬件電路系統，同時兼顧了實時性和高算力特性。通過對控制器硬件信號流向進行建模，優化通信線路和流量分配，降低了系統通信延遲。根據外骨骼機器人在空間和時間上對算力需求的差異，設計了基于步態的實時任務調度算法，優化了算力分配。通過并行流水和模塊折疊復用的方式來設計運算加速器，有效減少了硬件資源的消耗，提高了系統算力。開展了控制器實時性測試、算力測試和助力外骨骼機器人負重行走試驗。經測試，所設計的控制器主從通信延遲小于20μs，算力功耗比15 GOPS/W，相比于主流控制器架構具有低延遲高算力特性。在平地，上下坡負重行走體現出良好的跟蹤效果，為外骨骼機器人更廣泛的應用打下了硬件基礎。

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04

基于感官電刺激的昆蟲運動軌跡調控技術

引用格式: 余麗, 劉忠, 馬志云, 趙杰亮, 閆夢丹. 基于感官電刺激的昆蟲運動軌跡調控技術[J]. 機械工程學報, 2025, 61(15): 221-232.

論文摘要：

目前的昆蟲運動軌跡調控尚且存在控制系統集成度低、輸出指令單一、刺激信號-軌跡匹配程度差等問題，從而影響昆蟲機器人的運動軌跡控制效率。在探索昆蟲感官電刺激下昆蟲運動行為調控機制的基礎上，結合雙面絲網印刷技術，開發了一款高度集成的紅外通訊微型控制背包。背包質量僅為74 mg，且結構具有一定柔性，具備變參數輸出功能。此外，為提升刺激信號與昆蟲運動軌跡的匹配性，進一步探索了感官電刺激信號與昆蟲行為響應以及空間運動決策之間的相關性，最終獲得了刺激信號-運動參數之間的映射關系，并實現了對昆蟲沿特定軌跡的運動控制。基于感官電刺激的昆蟲運動軌跡調控技術以及微型控制系統為提升昆蟲機器人控制準確性提供了理論依據與技術支持。

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05

基于人體特征點提取和多維時間序列分類的駕駛行為識別方法

引用格式:李朝, 趙霞, 趙繼康, 付銳, 王暢. 基于人體特征點提取和多維時間序列分類的駕駛行為識別方法[J]. 機械工程學報, 2025, 61(15): 233-246.

論文摘要：

駕駛人行為識別對提高駕駛安全性和發展智能交通至關重要。由于不同駕駛環境和駕駛人特征存在較大差異，基于端到端深度學習的駕駛行為識別模型很難在不同數據集下保持較高的泛化性能。針對上述問題，提出基于人體特征點提取和多維時間序列分類的駕駛人行為識別方法。使用YOLOv8和人體姿態估計器蒸餾(Distillation for whole-body pose estimators,DWPose)跟蹤駕駛人區域并提取駕駛人人體特征點矩陣。對特征點矩陣進行歸一化、平滑和維度轉換。分別建立了基于Transformer、Informer、時間卷積神經網絡(Temporal convolutional network,TCN)和注意力機制-長短期記憶網絡(Attention based long short-term memory,LSTM-Attention)的多維時間序列分類模型。結果表明，Informer模型的識別準確性最高，TCN模型的運行效率最高。當使用Driver-100-Day進行訓練時，Informer在Driver-100-Day、Driver-100-Night和State Farm Driver 2數據集上的測試準確度分別為90.82%、88.77%和80.67%，相比于CNN-Transformer提高了24.56%、72.02%和67.57%。所提方法相比于基于單幀圖像輸入的模型在泛化性能方面有較大的改善，且能夠達到較高的識別效率和準確度。

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06

仿中醫按摩執行器按摩力分析及優化設計

引用格式:曾達幸, 許林淼, 范朝輝, 劉亞, 侯雨雷, 盧文娟. 仿中醫按摩執行器按摩力分析及優化設計[J]. 機械工程學報, 2025, 61(15): 247-260.

論文摘要：

重點關注按摩狀態驅動、作用組件對末端按摩頭按摩力的影響，進而對按摩執行器參數優化，設計了一種集成多按摩手法、安全有效的背部按摩執行器。基于中醫按摩穴位和手法動作，在確立背部按摩執行器的設計指標基礎上，首先，分析按摩手法的運動特征，構建了多手法執行模塊集成協同動作的背部按摩執行器，采用高還原性真人觸覺及接觸力閾值安全保護設計，分析指揉法和指振法凸輪機構模塊的驅動力，得到機構工作所需要最大工作力矩和按摩執行器推桿力。其次，基于人體皮膚摩擦理論，針對指揉法執行中出現的按摩執行器按摩頭與人體皮膚產生相對滑移的現象，通過求解粘附摩擦力、變形摩擦力以及橫向剛度等關鍵參數，優化執行機構的揉動半徑；針對指振法執行中出現凸輪執行機構的凸輪與推桿之間出現相互分離現象，基于粒子群優化算法，對推桿質量、彈簧預壓縮量等結構參數進行優化，以確保凸輪臨界角速度高于最大工作角速度。最后，搭建按摩執行器的樣機實物，通過實驗平臺對按摩裝置的按摩力、人機按摩效果對比進行驗證。實驗結果表明，設計的按摩執行器在結構設計上更具緊湊性和簡易性，在±1 N的力度誤差波動范圍，驗證了按摩力度、按摩手法和頻率過程均符合背部按摩執行器技術指標。

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07

基于肌肉協同特征的康復機器人輔助踏步運動關節角度估計

引用格式: 馮永飛, 楊圣業, 王琦, 盧衍正, 田俊杰, 王洪波, 牛建業. 基于肌肉協同特征的康復機器人輔助踏步運動關節角度估計[J]. 機械工程學報, 2025, 61(15): 261-274.

論文摘要：

針對腦卒中患者肢體與康復機器人交互協同性差和動作不自然的問題，提出一種基于肌肉協同特征(Temporal-spatial muscle synergy feature, TSMS)、雙向長短期記憶網絡(Bi-directional long short-term memory, BiLSTM)與注意力機制(Attention)四肢多關節角度連續估計算法(TSMS-BiLSTM-Attention)。設計制作床上四肢協同康復機器人，并建立康復機器人上肢和下肢模塊的運動學模型。采集人體踏步運動的上肢和下肢表明肌電信號(Surface electromyography,s EMG)和慣性傳感器信號(Inertial measuring unit,IMU)。利用非負矩陣分解提取人體踏步運動中的靜態肌肉協同特征，并確定4種肌肉協同模式。提出肌肉協同特征的TSMS-BiLSTM-Attention關節角度估計模型，用以估計運動中的四肢關節角度，并采用帶異常值的非負矩陣分解算法對s EMG信號實時提取肌肉協同特征。通過IMU測量的歐拉角與四肢運動學模型計算關節角度的測量值。基于TSMS-BiLSTM-Attention模型提取s EMG信號的時空信息，建立四肢s EMG信號與關節角度序列間的映射關系。招募了7名受試者開展踏步運動實驗，并整理、分析了相關實驗數據。結果表明基于肌肉協同特征的關節角度估計表現顯著優于時域、頻域和時頻特征，關節角度估計的決定系數分別為0.92、0.88、0.86和0.91。對提出的踏步運動關節角度估計模型在床上四肢康復機器人上進行驗證，在主動康復訓練中，髖關節、膝關節、肩關節、肘關節在線回歸的均方根誤差分別為3.56°、2.11°、2.36°和3.39°，相對分析誤差分別為5.63°、10.13°、7.92°和7.24°。

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08

人車碰撞中人體安全/危險落地機制預測

引用格式:鄒鐵方, 羅鵬琛, 陳得著, 王丹琦, 馮浩. 人車碰撞中人體安全/危險落地機制預測[J]. 機械工程學報, 2025, 61(15): 275-284.

論文摘要：

考慮到人地碰撞損傷難以預測，為此提出一種人車碰撞中的人體安全/危險落地機制預測方法。首先選擇140例再現好的真實人車碰撞案例并提取碰撞前、中、后的相關數據，通過顯著性及共線性檢驗方法獲得140組含12個參數的數據。然后通過逐步回歸的方法建立10組含碰撞前、中、后3個預測模型的模型集，并從中挑選1組最優模型作為人體安全/危險落地機制的預測模型。結果顯示，10組模型均能很好地預測人體安全/危險落地機制，表明人體安全/危險落地機制可預測；所選最優模型組中3個模型的平均預測準確率分別為76.5%、82.7%、87.8%，所需預測參數分別為1、3和4個。進一步分析發現，所得最優模型組中3個模型亦能很好地應用于MADYMO仿真中，且行人身高與發動機罩高度之比(身罩比)會影響模型預測效果。進而提出考慮身罩比的改進模型，發現改進模型能明顯提高碰撞中模型的平均預測準確率。

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09

面向人-機-環境共融的具身增強現實拆解系統

引用格式: 呂健豪, 司佳輝, 鮑勁松. 面向人-機-環境共融的具身增強現實拆解系統[J]. 機械工程學報, 2025, 61(15): 285-296.

論文摘要：

在人機協作拆解中，制造系統依賴預設算法的固定感知-認知模式，難以適配操作員基于經驗的靈活需求與動態環境變化，易導致機器人的路徑規劃失效和決策停滯。對此，提出面人-機-環境共融的具身增強現實拆解系統。系統基于具身智能理論，以“感知-認知-執行”機制為核心，結合增強現實技術強化具身代理的環境感知與認知推理能力。設計一種具身增強現實協同拆解策略；提出基于上下文強化機制的局部圖像注意力模型，實現自適應圖像描述生成；設計基于大語言模型的調優和推理機制進行自優化的認知推理方法；設計基于增強現實的人-機-環境數據交互方法，實現機器人的操控執行。構建三種相似性指標用于進行具身感知-認知的性能評估。定量和定性的實驗可證明系統的可行性和有效性。

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10

XR驅動的煤礦輔助作業人機混合決策：架構、關鍵技術及應用

引用格式:劉曙光, 謝嘉成, 王學文, 秦浪. XR驅動的煤礦輔助作業人機混合決策：架構、關鍵技術及應用[J]. 機械工程學報, 2025, 61(15): 297-313.

論文摘要：

隨著需求牽引與政策推動，煤礦機器人的研發與應用空前活躍，當前已可在少數場景中自主作業，代替煤礦操作員完成部分工作。但在煤礦輔助作業中，環境與任務的開放性、復雜性決定了煤礦操作員的深度參與仍然必不可少。在人機共融協作的背景下，亟需探索如何充分利用人的智能與機器智能優化煤礦輔助作業的決策過程。針對這一問題，首先回顧了相關概念與工作，將煤礦輔助作業中的決策歸結為人機混合決策問題。然后基于人在回路的人機混合增強智能范式提出了XR驅動的煤礦輔助作業人機混合決策架構，介紹該架構的組成部分與協同運行關系。之后對實現該架構所需的各項關鍵技術及相應解決方案進行探討。最后以采煤機滾筒停機維護為案例構建模擬場景，在所提出的架構下進行應用測試，以證實其可行性與有效性。結果表明，所提出的架構將人機混合決策過程擴展到虛擬空間，能夠通過異構信息流的巧妙轉化與傳遞，在滿足作業任務要求的前提下將煤礦操作員與輔助作業機器人的決策合理整合，形成虛實融合、人機共智的決策模式，具有在煤礦輔助作業以及其他領域類似場景中的應用潛力。

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責任編輯：杜蔚杰

責任校對：張 強

審 核：張 彤

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