广州城建职业学院机器人研究应用团队突破技术壁垒！先进模糊PID控制的视觉感知轮足机器人成功测试与应用！

近日，由广州城建职业学院机器人研究应用团队研发的基于先进模糊PID控制的视觉感知轮足机器人正式亮相，标志着智能机器人在复杂环境适应性领域取得重大突破。该团队在罗志伟老师的带领下，学生团队龙倩冰、邓光迪、曾新颖等成功融合轮式机器人的高效移动能力与足式机器人的卓越越障能力，通过多项自主研发的核心技术，攻克了传统机器人在非结构化环境中稳定性不足、灵活性差的难题，为物流、勘探、巡检、救援等领域提供了全新的智能化解决方案。

核心技术突破：精准控制与高效感知

团队采用自主研发的先进模糊PID控制算法，针对传统PID算法超调量大、响应时间长以及遗传算法易陷入局部最优的问题，实现了对电机转速、倾斜角及角速度等关键数据的实时精准调控。这一创新使得机器人在斜坡、崎岖路面等复杂地形中能够迅速达到稳定状态并持续保持平衡，大幅提升了机器人的动态性能。

此外，团队提出的改进卡尔曼滤波融合算法，有效优化了加速度计和陀螺仪等传感器数据的融合精度，显著提高了姿态角的计算准确性。这一技术突破使机器人在复杂环境中展现出卓越的抗干扰性能，能够更稳定、更精准地完成各项任务。

环境感知技术：三维建模与路径规划

在环境感知方面，团队创新性地将神经元可塑性驱动的转换机制与神经体积记忆（NVM）功能相结合，使机器人能够高效处理连续输入的视觉信息，并将其转化为精准的三维场景特征与建模。这一技术让机器人具备了灵活适应多种复杂地形的能力，无论是楼梯、斜坡还是崎岖路面，都能游刃有余。

广泛应用前景：赋能多领域智能化升级

该轮足机器人凭借其出色的稳定性、灵活性和环境适应能力，在多个领域展现出广阔的应用前景。勘探与巡检，适用于地形复杂的野外勘探或工业设备巡检，降低人力风险。救援领域，在灾害现场等非结构化环境中执行搜救任务，提高救援效率。物流领域，可在仓库、工厂等复杂环境中高效完成货物搬运任务。

广州城建职业学院机器人研究应用团队在罗志伟老师的带领下，展现了高职院校在技术创新与应用研究领域的强大实力。团队表示，未来将继续优化算法性能，进一步提升机器人的智能化水平，同时探索更多应用场景，推动智能机器人在实际生活中的普及。这款视觉感知轮足机器人的问世，不仅为行业树立了新的技术标杆，也为人工智能与机器人技术的融合发展开辟了全新路径。

据悉，该项目已获得2025年广东省大学生科技创新培育专项资金支持，并申请了1项发明专利和4项实用新型专利。

免责声明：市场有风险，选择需谨慎！此文仅供参考，不作买卖依据。