机器人技术的未来：Nguyen 博士提出突破性的优化技术！

机器人技术的未来：Nguyen 博士提出突破性的优化技术！

2025 年 7 月 1 日，吕贝克大学将在 AM4 报告厅举办 Ngoc Thinh Nguyen 博士的就职讲座。题为“机器人和自主系统中优化技术的最新应用”的讲座于下午 5 点开始。 c.t.并专注于机器人技术中的高级优化方法。

该活动旨在提高自主系统的智能性、安全性和效率。 Nguyen 博士将重点介绍各种应用领域，包括机器人设计、参考轨迹规划和控制。这次讲座是他在大学机器人和自动化领域的培训的一部分。

研究重点和挑战

演讲的中心主题将是提高机器人的可访问性，包括开发特定于应用的工具几何形状，例如用于医学超声检查的工具。讲座的第二部分重点介绍使用 B 样条曲线为复杂环境中的移动机器人生成最佳且安全的轨迹。

当前研究的一个重要方面是确保无人机和自动驾驶汽车等动态系统的稳健稳定性和运行可靠性。当前的挑战包括复杂优化问题的可解决性以及对实时能力的要求，这些都变得越来越重要。

对敏捷机器人系统的需求不断增长

对可靠路径规划算法的需求不断增加。机器人运动规划领域被认为是一个广泛研究的领域，存在各种解决方案。然而，无碰撞轨迹的实时计算仍然具有挑战性，特别是在装配或拾放等工业应用中，在类似场景中会发生重复运动。

一个值得注意的发展是，当起始位置和目的地位置在预定义的子空间内发生变化时，并不总是需要重新计算整个轨迹。实时应用的高效解决方案基于物理模型和先进的优化方法，并通过模拟和实验进行评估。

模拟表明这些概念可以生成几乎时间最优且无碰撞的轨迹。特别关注离线阶段，它创建具有优化轨迹的轨迹数据库，而在线阶段则能够实时生成最佳轨迹。

此外，轨迹跟随控制器使用动态限制和干扰来稳定计划轨迹。该创新不仅限于特定应用，还可以转移到其他机器人系统。

展望机器人技术的未来

机器人技术面临的挑战很复杂。人机交互、用于机器人控制的 AR/VR 等媒体和医疗机器人等方面是当前研究的中心主题。人形机器人等领域的技术进步展示了整合人工智能、计算机科学和机电一体化的有前途的方法。

实时轨迹生成和无碰撞运动规划的解决方案变得越来越重要，特别是在工业稳健的物流系统领域。生产自动化和自动驾驶汽车的概念也是持续发展的一部分。权衡伦理、法律和社会影响仍然是研究的重要组成部分。

Ngoc Thinh Nguyen 博士即将举行的就职演讲有望为机器人技术的这些先进方面提供令人兴奋的见解，将学术界和从业者利益相关者聚集在一起，共同塑造这些技术的未来。