姓名：赵江海
地址：科学岛
类型：博导
所在科研单元：智能机械所


导师介绍



赵江海，研究员，博士生导师，研究方向为智能机器人技术。现任先进制造技术研究所智能机器人中心主任。作为项目负责人主持国家科技支撑项目、总装预研项目、国家自然科学基金、江苏省科技支撑项目和中科院战略性新兴产业项目等十余项课题。通过上述课题研发，取得了一批重要的研究成果，获得安徽省科技进步三等奖、江苏省科技进步三等奖吴文俊人工智能科技进步二等奖三项，申请发明专利42项，授权12项。在国内和国外期刊及国际会议上发表论文40余篇，SCI&EI收录20余篇。除注重学科前沿领域的研究外，还主持了万象集团、光芒集团和恒立油缸等大型企业研究课题多项，解决了企业生产中的科技难题，为企业的科技进步做出了贡献，并起草获批国家标准1项。

Introduction





研究领域



本人近年来瞄准服务机器人前沿技术，开展机器人仿生学与人工智能理论研究，主要形成了以下研究方向。1、仿生机器人设计理论与控制技术：面向医疗康复领域重大需求，开展外骨骼机器人基础理论与控制方法的研究，攻克意图识别、仿生一体化构型与人机协调控制方法等关键技术，研制助老助残机器人等新型康复装置。该方向的开展对于肢体功能障碍康复机理、生机电系统的交互机理及调控机制的研究具有重要的科学意义。面向社会服务领域重大需求，开展仿人双足机器人基础理论及控制方法研究，攻克仿生机构构型、全身协调控制和自适应抓取等关键技术，研制全尺寸人形机器人实验平台。该方向是目前仿生机器人技术研究中具有挑战性的难题之一，能极大推动仿生学和人工智能等相关学科的发展，具有重要的研究价值和意义。2、工程机器人液压驱动与控制技术：面向装备制造领域大负载作业需求，开展液压驱动机器人基础理论与关键技术的研究，攻克液压伺服控制、多轴动态稳定与激光视觉融合定位等关键技术，与企业合作开发破拆机器人和智能输油臂机器人新产品。该方向的研究对于工程机器人的机电液耦合动力学、系统建模仿真及控制技术发展具有重要的促进和推动作用。

招生专业



博士招生计划：          1、专业：模式识别与智能系统招生方向：智能机器人学术硕士招生计划：          1、专业：模式识别与智能系统（硕士）招生方向：智能机器人专业学位硕士招生计划：          1、专业：电子信息（专硕）招生方向：智能机器人工程博士招生计划：          1、专业：电子信息招生方向：电子信息博士招生计划：          1、专业：模式识别与智能系统招生方向：智能机器人          2、专业：检测技术与自动化装置招生方向：智能检测技术学术硕士招生计划：          1、专业：模式识别与智能系统（硕士）招生方向：智能机器人          2、专业：检测技术与自动化装置（硕士）招生方向：智能检测技术专业学位硕士招生计划：          1、专业：电子信息（专硕）招生方向：智能机器人          2、专业：电子信息（专硕）招生方向：智能检测技术工程博士招生计划：          1、专业：电子信息招生方向：电子信息博士招生计划：          1、专业：模式识别与智能系统招生方向：智能机器人          2、专业：检测技术与自动化装置招生方向：智能检测技术学术硕士招生计划：          1、专业：精密仪器及机械（硕士）招生方向：仿生机器人          2、专业：模式识别与智能系统（硕士）招生方向：智能机器人专业学位硕士招生计划：          1、专业：电子信息（专硕）招生方向：智能机器人          2、专业：电子信息（专硕）招生方向：计算机自动控制

研究成果



仿人机器人——申请人团队深入开展仿生机器人与工程机器人设计理论及控制方法研究，取得了一批重要的研究成果。其中研发的“智能先锋号”双足行走机器人在全世界100多个队中，获得参加美国国防部DARPA举办的国际机器人挑战赛（DRC）资格。该机器人为中国首台以实施危险环境救援为目标的全尺寸人形机器人，具备仿生机构优化设计、全身协调运动控制、欠驱动自适应抓取三项核心技术，在复杂环境下自主行走与多任务作业方面处于国际先进水平。
外骨骼机器人——针对单兵作战系统应用，采用轻量化的结构设计方法和人体运动意图识别技术，成功研制出可穿戴外骨骼机器人样机（EXO—P），其额定速度达到1.2m/s,额定负载达到45Kg。针对康复医疗需求，采用仿生机构设计方法和人机融合协调控制技术，研制出面向助老助残的外骨骼康复机器人，有效缓解了老龄与残障人群的社会服务压力。
液压工程机器人——针对灾害现场的破拆、挖掘、搬运、剪切等多功能需求，开发了一款大型多功能遥控破拆机器人，设计拆除机器人三层式控制系统和液压驱动系统控制方法，开发红外激光特征识别、方位姿态定位和抗干扰算法，实现激光引导下的机械臂运动误差最小化，有效提高拆除机器人定位的精确性和可靠性，为机器人在恶劣灾害环境下的高效作业提供有力的技术保障。