引用本文

刘志杰, 程光权, 陈章, 杨辰光, 贺威. 机器人仿生智能专刊序言. 自动化学报, 2026, 52(5): 879−881 doi: 10.16383/j.aas.c202605

Liu Zhi-Jie, Cheng Guang-Quan, Chen Zhang, Yang Chen-Guang, He Wei. Guest editorial of special issue on biomimetic intelligence in robotics. Acta Automatica Sinica, 2026, 52(5): 879−881 doi: 10.16383/j.aas.c202605

http://www.aas.net.cn/cn/article/doi/10.16383/j.aas.c202605

文章导读

自然界生物历经亿万年进化形成的“形态−行为−智能”协同优化机制, 为机器人设计赋予了高效能、低能耗与强鲁棒性的创新范式. 仿生机器人通过模拟生物体的形态特征、运动机理和智能决策模式, 在环境适应性、运动灵活性和交互自主性方面展现出显著优势. 近年来, 随着人工智能、柔性材料、先进制造、新型传感等技术的持续突破与革新, 机器人仿生智能领域得到了快速发展. 仿生形态设计结合轻量化和多功能结构, 提高了机器人在复杂环境中的适应性; 仿生感知系统模拟生物神经感知网络, 实现更精准的环境感知和信息处理; 仿生控制算法和学习机制则赋予机器人更强的自主决策能力, 使其能够在未知环境中完成复杂任务. 当前, 仿生机器人正朝着自主化、智能化方向发展, 在医疗康复、极端环境探测、工业制造等领域展现出广阔的应用前景.

为系统追踪仿生机器人机理、仿生结构设计、仿生感知与智能控制、仿生智能与学习、仿生机器人应用等领域最新的研究成果, 《自动化学报》 组织了“机器人仿生智能”专刊, 经同行评议, 本专刊录用论文19篇, 涵盖仿生机理综述、跨介质/多模态机器人设计、仿生驱动与控制、仿生感知与学习、集群协同与特种应用等核心方向.

在此, 衷心感谢各位作者为本专刊贡献的研究成果与辛勤付出, 感谢各位评审专家为稿件质量把关提供的专业评审与宝贵建议, 同时由衷感谢 《自动化学报》 编委会与编辑部在专刊全流程工作中的悉心指导与鼎力支持.

作者简介

刘志杰

北京科技大学人工智能学院教授. 主要研究方向为微型扑翼机器人和智能控制. E-mail: liuzhijie2012@gmail.com

程光权

国防科技大学系统工程学院研究员. 主要研究方向为智能决策与任务规划. E-mail: cgq299@nudt.edu.cn

陈章

清华大学自动化系副研究员. 主要研究方向为无人系统与智能特种机器人控制. E-mail: cz_da@tsinghua.edu.cn

杨辰光

香港理工大学教授. 主要研究方向为智能控制, 遥操作, 人机交互控制. E-mail: chengguagn@polyu.edu.hk

贺威

北京信息科技大学教授. 主要研究方向为无人系统, 扑翼机器人, 智能控制. E-mail: weihe@ieee.org

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