一、团队简介

人工智能交叉应用团队专注于农业、特种以及军民两用机器人的研发与应用。团队成员汇集了人工智能、机械工程、农业科技等多个学科领域的专家与学者，致力于将最尖端的人工智能技术融入农业自动化、特种作业以及军民融合等领域中。通过深入研究与探索机器视觉、精准导航、智能控制以及环境感知等关键技术，团队已经成功研发出一系列高效、智能的机器人系统。在农业领域，该团队研发的智能果蔬采摘机器人、全自主割胶机器人、高地隙自主喷洒机器人等，已经在实际应用中展现出卓越的性能，极大地提升了农业生产的效率和作业质量。在特种和军民两用领域，团队开发的机器人能够执行搜救、探测以及其他复杂环境下的特殊任务，为相关领域提供了强有力的技术支持。此外，团队还积极开展对外交流与合作，与国内外众多知名企业和高校建立了紧密的合作关系，共同推动人工智能与机器人技术的融合发展。通过这些合作，团队不仅拓宽了研发视野，还为技术的进一步创新和应用提供了广阔的平台。

二、团队领军和负责人简介

	团队领军：徐涛，博士，副教授，硕士生导师，河南省智能农业机器人技术工程研究中心副主任，丹麦奥尔堡大学访问学者。主要从事各类型专用机器人设计与研发、畜类高附加值内脏产品自主化加工设备研制、计算机视觉相关领域的研究工作。近五年来，主持国家重点研发计划子课题1项、河南省科技攻关项目2项。发表SCI/EI检索20余篇，申请/授权国家发明专利15件、国家软件著作权5项，参与研发多款原创性智能机器人原理样机。在专用智能装备研发、畜类肉品自主化加工方面取得了阶段性研究成果，经济和社会效益较为显著。
	团队负责人：宋林森，博士（后），硕士生导师，主要从事智能电网的模型及智能算法研究。人工智能学院研究生秘书，河南省运筹学会青年委员会秘书。主持国家自然科学基金1项，河南省高等学校重点科研项目1项，参与省部级项目多项；获河南省青年教师教学技能竞赛一等奖，及“河南省教学标兵”称号；指导学生获得全国大学生数学建模竞赛（河南赛区）一等奖1项、第十八届全国大学生智能汽车竞赛三等奖1项。在国内外重要学术刊物上发表论文20余篇，申请/授权国家专利2项。
	团队负责人：张毛赛，博士，教授（内聘），硕士生导师，主要从事智能化检测及装备研发方面研究。获第十八届全国大学生智能汽车竞赛河南赛区三等奖1项。在国内外重要学术刊物上发表论文7篇，授权实用新型专利1项。
	团队负责人：邱宏宙，乌克兰苏梅国立农业大学管理学博士，讲师，主要从事农业物流管理和智慧农业物流的研究。人工智能学院智能创新实验室负责人。近五年参与河南省科技厅重点研发专项1项，河南省科技厅科技攻关项目1项，河南省教育厅高等学校重点科研项目1项，国家自然科学基金委员会联合基金项目1项。在国外重要学术刊物上发表论文22篇，申请/授权国家实用性发明专利4项。
	团队负责人：薛然，硕士，助教，主要从事深度学习、图像处理方面研究。主持河南省科技攻关项目1项，本科高等学校产教融合品牌项目1项，参与省部级重大项目3项；获得第十八届全国大学生智能汽车竞赛河南赛区室外ROS无人车竞速赛一等奖、全国总决赛区室外ROS无人车竞速赛二等奖各1项。
	团队负责人：王艳艳，硕士，助教，主要从事边缘计算、云计算方面研究。主持河南省科技攻关项目1项；参与国家自然科学基金项目1项；获得第十八届全国大学生智能汽车竞赛全国总决赛三等奖2项。发表学术论文1篇，申请/授权国家专利3项。

         

三、团队科技创新亮点

1.特种机器人自主探测与识别系统开发及应用（河南省科技进步三等奖）

研发团队针对不可视目标“探不到、定不准”及非合作目标“看不清、辨不出”等“人工有余、智能不足”的技术难题，提出了面向不可视目标的自主探测与识别方法；构建了面向非合作目标的多视角光场数据库，提出了基于多视角信息融合的非合作目标探测与识别方法；突破了面向特定任务的系统集成与优化等关键技术，研制了特种机器人自主探测与识别系统。项目成果在反恐、安防、救援、农业等领域进行了应用示范和产业化，显著提高了特种机器人探测与识别智能水平和集成创新水平，促进了我国特种机器人技术的发展，提升了人民的安全保障水平，经济和社会效益显著（图1）。

图1  科技创新点逻辑关系示意图

2.非光滑方程组的有效算法及在智能电网实时定价中的应用研究（国家自然科学基金项目）

非光滑方程组是一重要的非光滑优化问题，由于其能为数学中的许多问题提供统一的理论框架，关于其理论和算法的研究一直备受关注。然而，由于相关函数不可微，且Lipschitz函数的广义微分一般不易算出，如何快速、有效的得到对应非光滑函数广义微分其中一个元素，成为非光滑方程组非光滑算法研究的难点之一。基于此，项目针对Lipschitz函数一些子类的广义微分计算方法进行研究，并以此为基础，提出求解非光滑方程组的两步及多步Levenberg-Marqurdt类算法（图2）；提出求解大规模非光滑方程组的光滑化共轭梯度算法；探究应用于智能电网实时定价问题的非光滑方程组有效算法。项目的研究结果不仅对加强和促进非光滑优化理论与算法方面的研究，而且对促进国民经济的建设和发展具有重要的科学意义。

图2 两步光滑化Levenberg-Marqurdt算法对比试验

3.大豆玉米带状复合种植模式下的自动收割系统关键技术研发及示范（河南省重点研发专项）

研发团队围绕我国对农业机器人的重大需求，以大豆玉米套种模式为研究背景，以智能性、实用性的大豆玉米联合收割系统为研究对象，瞄准大田环境信息感知、自主探测、自适应控制和多源异构信息融合带来的挑战性难题，开展大豆玉米套种模式下自动化收割系统关键性技术研发及示范性研究，满足社会和市场发展需求。本项目旨在突破制约农业机器人智能化水平的核心瓶颈技术问题，从采摘大豆玉米的应用需求入手，深度融合视觉、力觉等感知信息，同时关注生物体的尺度伸缩、空间集聚、动态调整等运动可重构性，构建更加符合生物感知与运动特性的大豆玉米联合收割机器人软硬件系统，为我国机器人产业智能化发展提供创新思路和实用化解决方案（图3）。

图3 大豆玉米带状复合种植模式下的自动收割系统总体研发方案

4.水面救援机器人关键技术研究与应用示范（横向科研项目）

研发团队围绕河流、湖泊、大型水库等水面救援任务需求，首先，通过预先建立各种水域的救援场景模型数据库作为机器人路径规划的参考地图，根据多源信息融合的跨模态水上目标检测方法对目标区域内人体生命特征、动作行为及人员数量、位置进行检测与识别，并将这些信息上传至机器人控制平台内作为救援任务下达参考。其次，为使水面救援机器人能在水面进行高效、稳定的移动，采用基于鲁棒控制理论的平衡自适应方法使其能够克服水流、风浪等因素影响，从而快速、平稳地抵达目标人员附近区域进行救援。最后，机器人在抵达目标区域后，利用自身携带的传感器对救援目标采取一种基于外界环境感知的动态适应救援方法，并根据受困人员具体情况灵活采取抛投救生圈、救生衣或释放救援绳缆及攀附架等救援方式，实现目标水域受困人员的自主化救援全过程（图4）。

图4水面救援机器人一期样机研制通过企业现场验收

四、团队联系方式

xutao@hist.edu.cn

 

 

（图片/柴豪杰 初审/柴豪杰 复审/徐涛 终审/蔡磊）