研究团队综合利用人工智能、控制理论及信息处理等新方法和新技术，在机器人视觉感知与控制、复杂系统控制与诊断方面已取得了多项成果。从1986年开始主持国家“75”科技攻关项目起，已主持完成各类国家和省市项目40多项，近年主持完成了国家重点研发计划项目1项、国家自然科学基金重大和面上项目各1项、863项目1项、省市重大项目10多项，大中企业产学研合作项目20多项，参加了国家973、自然科学基金及其他科技项目10多项，获各级科研成果奖励5次，其中获国家科技进步二等奖1项(第二) 。发表学术论文90余篇，其中SCI/EI检索60余篇。
一、机器人视觉感知与智能控制
1. 高端制造机器人控制
控制器是机器人的心脏，高端制造机器人控制涉及到机器人非线性建模、机器人智能控制、轨迹规划等前沿技术。本团队取得的成果； (1）考虑了机器人惯量变化及多关节非线性耦合的影响，提出了非线性补偿、自适应逆控制等高速机器人平稳控制方法； (2) 提出了三次曲线插值、基于能量优化的最优轨迹等新算法，发明了实用的轨迹控制及柔性速度控制算法； (3）针对机器人非球型斜角特殊机构逆运动学奇异解问题提，提出了逆解计算及优化算法。
在多年机器人控制技术研究基础上，基于最新的嵌入式系统设计技术，开发出多种系列机器人控制器，并在上下料机器人、喷涂机器人等装备上得到了成功的应用。
基于FPGA+DSP的控制器结构图 双臂协作系统
2. 机器人视觉感知
复杂制造过程面临非结构化工作环境，且存在自然光、零件反光等干扰，本团队研究了机器人高鲁棒性视觉感知技术，设计了一种结构光的3D视觉传感器，提出了新的三维点云数据目标识别与定位方法。针对工业制造环境，开发了多种适应智能生产线的机器人视觉定位系统。
智能制造单元的视觉系统 生产线视觉系统 三维点云机器人识别
3. 建筑作业双臂协作控制与轨迹规划方法
从2016年开始建筑机器人技术研究工作，针对建筑安装环境建立了’双臂机器人约束关系，提出了力和位置混合控制、强化学习等多种协作控制方法；考虑到作业的效率及能耗优化原则，提出了双臂协作运动的轨迹规划算法，并开发了双臂协作规划器程序。
二、结合数据与机器学习的复杂系统控制与诊断
传统控制方法依赖系统的数学模型，而机器人、无人系统等很难建立精确的模型，本团队结合数据驱动与机器学习算法，研究工业系统的控制与诊断问题。
1.高端数控装备控制与智能化技术
在高端装备控制方面，为了解决复杂轨迹加工控制问题，提出了新的前瞻速度优化与位置跟踪控制模型，发明了一种多轴联动插补控制算法及集成电路实现技术；研制出多种5轴联动的嵌入式控制系统，已在5轴龙门式高速加工中心、管切割机等高端制造装备上得到了成功应用，加工出航天飞行器的复杂叶轮等零件。
2. 结合数据驱动与机器学习的复杂系统故障诊断及应用
在复杂系统故障诊断方面，提出了基于频域LMS自适应算法的非线性频谱估计方法、基于两步法的闭环非线性频谱估计方法、尺度核主元分析的多阶频谱特征提取方法；在多故障模式识别与定位技术方面，提出了基于冲突证据合成、朴素贝叶斯网络、支持向量机融合等方法的故障分类与识别方法，这些成果已在数控装备等复杂系统故障诊断方面进行了应用。
非线性频谱故障诊断原理图 数控机床故障诊断应用
三、智能工厂的物联网与大数据技术
1. 工业物联网平台
设备互联是智能工厂的核心技术之一，团队开发出多种国际或行业标准通讯协议的互联网接口，可连接多种数控设备、PLC控制器、机器人、仪器仪表等设备，从而实现对设备运行状态的实时采集；结合机器学习、工业大数据分析及边缘计算等技术，开发了制造过程云监控平台，实现了设备实时监控、故障诊断、制造过程质量监控、数据可视化分析等功能。
工业物联网与云监测平台
2. 智能生产线设计
针对电子信息、高端装备等生产制造过程，设计完成了机器人化生产线或多种智能生产线近十项，合作的单位有湘火炬安防科技、徐工集团、三一重工、成都新筑等多家公司。
