科研团队是一支由多位资深机器人领域专家、青年教师以及50余名研究生组成的团队，核心成员均是博士毕业，拥有丰富的机器人领域基础研究经验和技术实力。团队成员秉承着“技术创新、产学研结合”的理念，致力于医疗康复机器人、穿戴式智能诊疗技术、机器人多指灵巧手、仿生机械臂等方向的高素质人才培养、基础理论研究、关键技术创新和产业化转移转化。
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（1）康复机器人研发与产业化
平衡康复训练是提高平衡障碍患者平衡能力的一种有效的运动康复方法，其中平衡能力的评估和康复训练是诊断平衡障碍和恢复平衡能力的手段。本项目将在已有基础上，面向平衡障碍康复研究人体平衡调节机制与平衡能力评价方法，平衡障碍康复关键技术研究及核心部件研发，研发平衡障碍患者康复机器人产品。
（2）穿戴式智能诊疗系统研发与产业化
人体运动/认知功能是人的疾病的重要表征，穿戴式运动/认知功能评测系统具有穿戴便捷、评测客观、评测效率高的优点，本项目拟针对常见的脑卒中、脑外伤、神经损伤等疾病研制基于惯性传感器、肌电、脑电、足底压力的人体运动/认知功能评测系统，辅助用户进行疾病的诊断。
（3）刚-柔-软耦合仿生机械臂研发
发明了一种新型的仿生人工肌肉技术，基于仿生原理提出来刚-柔-软耦合柔性驱动结构部件。基于该驱动部件设计单关节多自由度与高柔性的刚-柔-软耦合模块，设计了刚-柔-软耦合结构制造技术与模块化结构接口技术。基于该关节模块设计仿生机械臂，提出了刚柔混合的动力学模型，以及基于动力学模型的参数自适应控制、刚度自适应控制、柔顺操作控制等算法。该机械臂可应用于人形机器人、充电机器人、按摩机器人等系统。
（4）机器人多指灵巧手结构及其驱动技术研究
面向柔性多指灵巧手的仿生需求，研究分析人手的手指关节机构原理，剖析关节内部指骨、软骨垫、软骨、肌腱、韧带等组织结构的布局、相互作用，探明上述组织机构合作实现关节弯曲、伸展、变刚度的机理，建立相应的仿真模型并分析演变规律，设计柔性仿生关节基本结构和灵巧手多关节柔性仿生机构；分析人手指腹部软体组织的抓持目标适应特性、接触稳定性，建立刚柔性关节机构模型；分析由肌肉、肌腱、腱鞘构成的人手手指关节驱动与传动系统，研究其运行机制，建立基本模型并仿真分析，设计多关节仿生机构并基于人工肌肉、肌腱传动设计刚柔耦合仿生驱动系统。
（5）多指灵巧手感知与智能控制技术
针对灵巧抓取任务中的目标物感知与多指灵巧手智能控制方法及其关键技术进行研究。基于多模式感知建立目标物体模型库，进而分别基于自适应控制、数据驱动控制、深度学习仿人操作等方式提出多指灵巧手驱动控制技术，最终实现目标物的灵巧抓取与操作。通过该课题的研究，重点突破灵巧抓取与操作任务中感知与智能控制算法设计这一共性技术难点，提高抓取与操作的灵敏度和准确度，进一步推进多指灵巧手的产业化。
1）科研项目
[1] 国家自然科学基金面上项目，62373326，面向本体感觉传入效应增强的机器人-下肢交互运动刺激作用机理，2024-01-2027-12，50万元，在研；
[2] 浙江省尖兵领雁研发攻关计划重大社会公益计划项目，2023C03159，基于多模态生理参数感知的神经肌肉电刺激关键技术研究、系统设备开发与临床试验，2023-01 至 2025-12，100万，在研；
[3] 国家自然科学基金青年科学基金项目，52305038，全向运动地形扰动下的人体平衡调节机制与平衡能力训练新方法，2024-01-2026-12，30万元，在研；
[4] 国家自然科学青年基金项目：自解耦三维力指尖触觉传感器及其体表接触力感知机理研究. 62303417, 30万, 主持, 2024.01-2026.12. 在研；
[5] NSFC-深圳机器人基础研究中心项目 重点支持项目，U2013212，软体机械臂基础理论与控制方法研究，2021.01-2024.12，288万，在研，主持
[6] 国家重点研发计划智能机器人专项课题，生物/运动信息捕捉技术及装备研究，171万，2019YFB1311401，2019.12-2022.11，结题，主持
[7] 国家重点研发计划课题，2020YFB1313001，水蛇机器人刚-柔-软耦合仿生驱动机理及结构设计，122万，2020.12-2023.11，在研，主持
[8] 国家重点研发计划政府间国际科技创新合作重点专项子项目，基于多模信息融合的人体运动意图获取与理解，123.6万，2018YFE0125600，2020.01-2022.12，结题，主持
[9] 浙江省重点研发计划国际合作专项，机器人柔性臂手系统及其智能化协同操作关键技术与应用研究，150万，2021C04015，2021.1-2024.11，在研，主持
[10] 国家自然科学基金面上项目，51775499，面向软体多指手的抓持刚度分配机理、抓持规划及动态稳定性评价方法研究，2018/01-2021/12，72万，主持，结题。
2）学术论文
1. Shibo Cai, Mingyu Shao, Mingyu Du, Guanjun Bao, Bingfei Fan. A Binocular-Camera-Assisted Sensor-To-Segment Alignment Method for Inertial Sensor-based Human Gait Analysis[J]. IEEE Sensors Journal, 2023, 23(3): 2663-2671. （SCI一区）
2. Shibo Cai, Dipei Chen, Bingfei Fan, Mingyu Du, Guanjun Bao, Gang Li. Gait phases recognition based on lower limb sEMG signals using LDA-PSO-LSTM algorithm[J]. Biomedical Signal Processing and Control, 2023, 80: 104272. （SCI二区）
3. Wei Wei, Bangda Zhou, Binfei Fan, Mingyu Du, Guanjun Bao, Shibo Cai*. An Adaptive Hand exoskeleton for Teleoperation System[J], Chinese Journal of Mechanical Engineering, 2023.（SCI 二区）
4. Shibo Cai, Guanjun Bao*, Jiaqing Pang. A Structured Light-based Visual Sensing System For Detecting Multi-layer And Multi-track Welding[J], International Journal of Robotic and Automation, 2021, 36(4): 264-273.（SCI）
5. Bingfei Fan; Qingguo Li; Tian Tan; Peiqi Kang; Peter B. Shull*. Effects of IMU Sensor-to-Segment Misalignment and Orientation Error on 3D Knee Joint Angle Estimation. IEEE sensors journal, 2021: 1-1, doi: 10.1109/JSEN.2021.3137305.
6. P. Kang; J. Li; Bingfei Fan; S. Jiang; and Peter B. Shull*. Wrist-worn Hand Gesture Recognition while Walking via Transfer Learning. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, pp. 1-1, 2021.
7. Bingfei Fan; Haisheng Xia; Junkai Xu; Qingguo Li; Peter B. Shull*. IMU-based knee flexion, abduction and internal rotation estimation during drop landing and cutting tasks. Journal of Biomechanics, 2021, 110549.
8. Bingfei Fan; Qingguo Li; Tao Liu*. Accurate foot clearance estimation during level and uneven ground walking using inertial sensors. Measurement Science and Technology, 2020, 31(5): 055106.
9. Yangqing Ye, Xiaolong Ma, Xuanyi Zhou, Guanjun Bao, Weiwei Wan, Shibo Cai. Dynamic and Real-Time Object Detection Based on Deep Learning for Home Service Robots[J], Sensors, on-line.
10. Jianhua Zhang, Xuanyi Zhou, Jinyu Zhou, Shiming Qiu, Guoyuan Liang, Shibo Cai, Guanjun Bao *. A high-efficient reinforcement learning approach for dexterous manipulation [J]. Biomimetics, 2023, 8, 264.
11. Wenbiao Wang, Yunfei Zhu, Shibo Cai and Guanjun Bao*. Ultralong Stretchable Soft Actuator (US2A)- Design, Modeling and Application [J]. Chinese Journal of Mechanical Engineering, 2023 36:13, https://doi.org/10.1186/s10033-023-00835-3
12. H. Meng, L. Zhou, X. Qian and G. Bao*, Design and Application of Flexible Resistive Tactile Sensor Based on Short-Circuit Effect, in IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, vol. 72, pp. 1-8, 2023, Art no. 9501008, doi: 10.1109/TIM.2022.3225063.
13. H. Meng, W. Zhu, L. Zhou, X. Qian and G. Bao*, A 3-D Force Sensor Based on Combination of Magnetic and Piezoresistive Transduction [J]. IEEE Sensors Journal, 2022, 22(4): 3595-3604.
14. X. Ma, Y. Ye, H. Meng, W. Wang, W. Wang and G. Bao*, Sensor Embedded Soft Fingertip for Precise Manipulation and Softness Recognition [J]. IEEE Robotics and Automation Letters, 2021, 6(4): 8734-8741.
15. 蔡世波, 陶志成, 万伟伟, 喻豪勇, 鲍官军*. 机器人多指灵巧手的研究现状、趋势与挑战[J/OL].机械工程学报[J], 2021, 57(15): 1-14. 封面文章
3）科研产品
（1）手部康复机器人：围绕手部运动功能的安全、高效、低成本康复训练需求，发明了一种新型的气动软体驱动器结构，进一步设计开发了气动软体手部运动功能康复器初代产品。结合人手的生理结构特点，设计了可以同时捕捉20个人手关节自由度且能进行力反馈的手部外骨骼装置。
（2）便携式肌电信息采集系统研发样机，实现8通道表面肌电信号采集，可进行肌肉的肌力、肌张力的评估和肌肉疲劳度评估。
（3）便携式足底压力采集系统，实现双足16通道足底关键区域的压力采集，实时记录足底压力及其变化，可实时显示压力集中区域，压力中心线及轨迹变化显示。
（4）坐卧式下肢运动训练机器人，适用于下肢运动功能障碍重症患者、髋膝关节手术患者预后康复训练，具有双腿髋、膝、踝6个自由度，能够与虚拟现实康复游戏结合，提升训练效果。
（5）坐站体位变换与步态辅助机器人，辅助脑卒中、肌无力等病患完成坐姿与站姿的体位变换，通过绳牵引的方式为病患的患侧步态训练按需提供辅助力，帮助患者恢复正常步态。
（6）踝关节康复机器人，适用于脑卒中、脑外伤等原因导致的踝关节运动功能障碍，踝关节术后脚运动功能障碍、关节僵直、腿部相关肌肉萎缩等患者。
（7）触觉传感器：面向机械手在抓持过程中的交互力感知需求，研究了磁和压阻双模式传感原理，设计了一种自解耦三维力传感器，基于短路效应的触发机制，研制了一种柔性阵列式压力传感器，研究了Velostat压阻薄膜的特性，开发了可集成的指尖触觉传感阵列。
（8）悬挂式刚-柔-软耦合艾灸系统：以软体驱动副驱动刚性被动副，并将软体驱动副包裹在刚性驱动副的外部，从而实现外软内刚的结构特性与柔顺运动的运动特性。并且关节内部的刚性骨架可集成变刚模块；可通过控制变刚度模块内部气压实现对关节刚度的智能调控；可实现人类手臂的运动特性与准确的状态控制。从而实现安全柔性的艾灸任务。
团队依托浙江省特种装备制造与先进加工技术重点实验室、教育部特种装备制造与先进加工技术重点实验室等平台，经过二十余年积累，建设有机器人研究相关的实验条件：高性能工控机、NI PX开放式工控平台、NI LABVIEW系统软件、NI DAQ数据采集卡、工程测试与分析软件、机器人操作系统ROS开发平台、SMC公司高精度的气动元件、力觉数据手套及配套软件、肌电信号采集系统、角位移测量数据手套、大型气动实验平台、直接驱动数字伺服阀、3D打印机、泰克逻辑分析仪、ABB六轴机器人、三菱六轴机器人、UR3机械臂、实验室自制的气动柔性多指灵巧手、气动柔性连续机器人、长臂式软体机器人等。
人体运动分析与训练设备及软件：KAT 3DT全向运动三维地形模拟系统（合作单位），NOKOV光学运动捕捉系统，Biodex 动静态平衡评估和训练系统（合作医院），Visual3D v6 Professional生物力学分析软件，OpenSim人体肌肉骨骼仿真软件，Xsens MVN Awinda、Xsens Dot、MTi 600惯性运动分析系统，自研的足底压力分析系统，支持16节点的sagemotion IMU传感与生物反馈系统，Moticon压力鞋垫，Delsys无线表面肌电仪。
我们真诚欢迎具有创新思维和技术实践能力的同行和研究生加入我们和睦友善、充满活力的团队，共同致力于机器人领域的人才培养、科学研究与转化应用。
我们的研究方向主要包括但不限于以下几个方面：
1. 机器人感知与认知：研究机器人的感知能力，包括视觉、听觉、触觉等，以及机器人的认知能力，如环境理解、情感识别等。
2. 机器人运动控制与规划：研究机器人的运动控制算法和路径规划方法，以实现高效、精确的运动能力，包括运动学、动力学、运动规划等方面。
3. 人机交互与智能系统：研究机器人与人类之间的交互方式和技术，包括语音识别、自然语言处理、情感计算等，以及智能系统的设计与开发。
4. 机器学习与人工智能：研究机器学习和人工智能算法在机器人领域的应用，包括深度学习、强化学习、迁移学习等，以提升机器人的智能水平。
欢迎来函来电咨询与交流：
孟海良：15857516345，E-mail: menghl@zjut.edu.cn
