P882﹥《水陆两栖跨介质仿生机器人研究进展》

概述：水陆两栖机器人凭借其跨介质运动能力,在巡检、侦察、生态监测等多个领域展现出广阔的应用前景.仿生学通过借鉴水陆两栖动物的形态结构与运动策略,为提升机器人的环境适应性与运动机动性提供重要的设计思路.首先,系统梳理具有不同形态特征的典型水陆两栖生物,并阐明其推进机制对机器人设计所产生的双向促进作用.其次,以推进策略为主线,将现有两栖机器人划分为采用统一驱动的单一推进机制(包括鳍推进、刚性肢体推进、柔性肢体推进及连续体波推进)以及采用不同驱动方式的混合推进机制,分别介绍各类代表性仿生两栖机器人原型样机,并分析各种推进方式在不同介质的适应性变化及效能.随后,总结感知、驱动与控制等关键技术的当前发展状况,比较不同推进模式下控制策略的共性与差异.最后,结合跨介质多场景运动、具身智能及物理智能等前沿理念,探讨水陆仿生两栖机器人未来的研究方向与应用前景。

作者简介：秦博扬，北京大学先进制造与机器人学院博士研究生；主要研究方向为水陆两栖跨介质机器人；E-mail: byqin25@stu.pku.edu.cn。

喻俊志，北京大学先进制造与机器人学院博雅特聘教授；主要研究方向为智能机器人，智能控制，具身智能；E-mail: junzhi.yu@ia.ac.cn。

引用：秦博扬, 李磊, 孔诗涵, 等. 水陆两栖跨介质仿生机器人研究进展[J]. 自动化学报 . 2026 ,52 (05) : 882-908.

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P909﹥《陆空多模态机器人技术研究现状及展望》

概述：陆空多模态机器人在灾害救援、特种巡检、外星探索等方面展现出重要的应用潜力,具有环境适应性强、续航时间长、任务连续性好等优势,其运动过程涵盖地面移动、起飞、飞行与着陆等多个运动环节.各模态下的精准运动控制及不同模态间的稳定转换,是保障陆空多模态机器人高效、可靠执行探测与救援等任务的关键.本文系统总结国内外陆空多模态机器人的近期研究,阐述不同类型机器人的构型特点、驱动方式及运动机理.在此基础上,重点分析其在复杂地形下的障碍感知与稳定移动、非结构化环境中的自主稳定起飞、气流扰动下的稳定飞行与轨迹保持以及地面效应与触地冲击下的缓冲着陆等关键技术.最后,阐述陆空多模态机器人自主化与智能化运动面临的挑战及发展趋势。

作者简介：李欣茹，北京航空航天大学博士研究生；主要研究方向为仿生微型跨域机器人设计与控制；E-mail: by2507113@buaa.edu.cn。

王成才，北京航空航天大学教授；主要研究方向为仿生机器人设计及集群与仿生跨域机器人；E-mail: cc_wang@buaa.edu.cn。

引用：李欣茹, 王家添, 陈一同, 等. 陆空多模态机器人技术研究现状及展望[J]. 自动化学报 . 2026 ,52 (05) : 909-931.

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P1046﹥《一种多运动模式的仿生软体爬行机器人设计与性能研究》

概述：仿生关节结构和多模式爬行机器人对复杂环境下的柔顺运动具有重要意义.针对现有爬行机器人运动模式单一的问题,首先设计一种受章鱼触腕肌肉结构启发的三腔气动关节.该关节实现模块化设计和三维空间的差异化轨迹运动.基于该关节提出并研制一种兼具多种运动模式的仿生爬行机器人.通过选择不同的气压激励方式,机器人在同一平台上实现类似蜥蜴的纵向爬行和类似螃蟹的横向爬行,分别实现142.54 mm/min和90.02 mm/min的移动速度.本文围绕关节设计原理、结构实现、制造工艺及机器人集成与运动验证进行系统研究,为气动关节设计和多模式仿生爬行机器人的开发提供新的技术途径。

作者简介：刘晓华，湖南大学人工智能与机器人学院博士研究生；主要研究方向为软体机器人设计，建模和控制；E-mail: liuxh@hnu.edu.cn。

冯运，湖南大学人工智能与机器人学院副教授，机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心研究员；主要研究方向为机器人数字孪生，软体机器人建模与控制；E-mail: fyrobot@hnu.edu.cn。

引用：刘晓华, 王耀南, 冯运. 一种多运动模式的仿生软体爬行机器人设计与性能研究[J]. 自动化学报 . 2026 ,52 (05) : 1046-1057.

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P1058﹥《基于超宽带信息智能决策的无人机自主精确定位方法》

概述：在卫星信号拒止环境中实现无人机的高精度定位是一项关键且具有挑战性的任务.针对这一难题,提出一种基于超宽带信息智能决策的无人机自主精确定位方法,通过超宽带的全局测距校正视觉惯性里程计的累积误差,从而显著提升定位结果的精确性与鲁棒性.具体来说,采用复合干扰滤波方法对超宽带定位中存在的多源异质干扰进行处理;同时构建超宽带信息评估模块,对定位结果的可靠性进行量化评估.实验结果表明,所提基于超宽带信息智能决策的无人机自主精确定位方法可以有效提高无人机的定位精度。

作者简介：贾镜汀，北京航空航天大学杭州创新研究院博士后；主要研究方向为飞行器自主导航，超宽带定位，多传感器信息融合；E-mail: jingtingjia@buaa.edu.cn。

田波，北京航空航天大学杭州创新研究院副研究员；主要研究方向为随机控制与估计，抗干扰控制，非高斯系统；E-mail: btianbuaa@126.com。

引用：贾镜汀, 李文硕, 田波, 等. 基于超宽带信息智能决策的无人机自主精确定位方法[J]. 自动化学报 . 2026 ,52 (05) : 1058-1068.

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P1116﹥《基于“形态-感知-动作”仿生机理的机器人自适应力控抓取方法》

概述：随着机器人技术快速发展,其对精细感知能力需求日益增长.然而,现有机器人仍难以具备如人类般灵活的操作能力.在精细抓取任务中,机器人恒力抓取策略存在局限性:抓取力过大易损伤物体,抓取力过小则导致抓取不稳.为应对上述问题,提出一种基于视觉与触觉融合的机器人自适应力控抓取方法.该方法由视觉模块、触觉模块和抓取策略组成:视觉模块用于预测目标抓取位置;在接触阶段,触觉模块借助视触觉传感器恢复触觉深度并估算接触面积与法向力;随后,通过最大深度变化率和帧间均方差进行形变判定,并触发抓取力调整策略,从而实现“渐进增力–形变检测–力回退”的仿生反馈抓取机制.实验结果表明,该方法将多种日常物体的整体抓取成功率由87.50%提升至98.75%,在易碎物体抓取中实现零损坏。

作者简介：赵洲，华中师范大学计算机学院副教授；主要研究方向为机器人智能感知；E-mail: zhaozhou@ccnu.edu.cn。

罗晶，武汉理工大学自动化学院教授；主要研究方向为机器人，远程操作，可穿戴设备和人机交互；E-mail: ljing_ac@whut.edu.cn。

引用：赵洲, 耿明强, 何秋实, 等. 基于“形态-感知-动作”仿生机理的机器人自适应力控抓取方法[J]. 自动化学报 . 2026 ,52 (05) : 1116-1127.

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