自动化技术，特别是自主系统、机器人控制、智能感知与AI融合等研究，是推动现代工程与科学突破的核心引擎。自动化技术正在深刻改变生产、生活和科研方式，本篇为您精选6篇发表Technologies 期刊，与自动化技术高度相关且符合当前研究趋势的论文，并提供选题方向参考。

• 论文一

基于机器学习的5G网络机器人环境异常检测

https://doi.org/10.3390/technologies14020108

本文提出的架构深入探索了创新的、由机器学习驱动的解决方案，为在真实世界环境中构建鲁棒可靠的机器人系统做出了积极贡献。

选题方向参考

在现有基于机器人臂运动数据的异常检测基础上，融合网络流量数据，构建多模态入侵检测系统以识别物理篡改以外的网络攻击；

设计时序决策引擎，不依赖单点分类结果，而是累积多秒内的异常置信度，降低高频率数据下模型误报导致的错误判定；

优化混合5G环境下的系统架构，低延迟化组件间通信，并实现软件组件的自动化部署与运维；

开发主动式决策引擎，在实时异常检测基础上联动基于网络的入侵检测系统，实现从被动检测到主动响应的能力升级。

• 论文二

TOXOS：基于RISC‑V CORDIC协处理器激发AI非线性能力

https://doi.org/10.3390/technologies13100479

本研究设计了一款RISC‑V架构的CORDIC协处理器，专门用于加速AI模型中的非线性函数计算 (如tanh、sigmoid、sin/cos)，显著提升了边缘自动化设备的推理效率。

选题方向参考

实际推理测试：扩展TR-HEEP平台测试真实推理场景中的性能提升与能耗降低；

支持更多浮点格式：实现对半精度等多种浮点格式的支持；

扩展接口优化：增加浮点寄存器支持以解决扩展接口瓶颈；

汽车行业应用：瞄准软件定义车辆与自动驾驶系统对边缘高效AI加速的需求，满足电动汽车能效与实时性约束。

• 论文三

用于智能柔性室内环境巡检的自主移动平台

https://doi.org/10.3390/technologies13040161

本研究设计了一种面向室内环境的自主移动巡检平台，具备激光雷达与视觉融合导航、动态避障、任务编排与远程监控能力，可广泛应用于工厂、仓库、实验室等场景。

选题方向参考

数据集扩展与模型优化：当前训练数据集较小，需扩展并优化模型，确保在不同巡检场景下的鲁棒泛化能力；

实际环境因素应对：改进算法以应对光照变化、目标遮挡、背景杂乱、摄像头角度与运动稳定性等实际环境干扰因素。

• 论文四

基于新通信技术的自主移动机器人运动控制质量与稳定性研究

本研究聚焦于如何利用新一代通信技术 (如5G/6G、TSN) 提升自主移动机器人在复杂环境下的运动控制质量与稳定性。通过实时数据传输与低延迟控制闭环，显著改善了机器人轨迹跟踪精度与抗干扰能力。

选题方向参考

多机器人5G集成：将多台移动机器人接入同一5G网络，分析5G支撑多智能体系统通信的可行性；

机器人间实时交互：利用5G实现机器人间通信与协同任务，如联合运输、动态任务分配、共享空间导航；

数字孪生平台构建：以5G为主通信技术，在NVIDIA Isaac Sim平台上构建制造实验室的数字孪生，集成多类机器人系统，实现生产过程实时监控与分析。

• 论文五

通过AI、数字孪生与区块链推进智慧城市可持续性

https://doi.org/10.3390/technologies13070300

本研究提出了一个融合AI、数字孪生与区块链的智慧城市框架，实现了城市系统的自动化建模、模拟、优化与可信数据交换，覆盖交通、能源、环境等维度。

选题方向参考

更大范围验证：在更大、更复杂的城市环境中进行研究和试点实施；

数据集成与互操作性：解决数据集成、互操作性与遗留系统兼容性问题；

可扩展性验证：验证平台在不同监管框架和组织文化下的适应性；

扩展评估指标：当前KPI集较小，需扩展以全面评估利益相关者满意度与长期可持续性。

• 论文六

手部康复机器人系统——过去、现在与未来

本文系统综述了手部康复机器人的发展历程、关键技术 (机构设计、驱动方式、人机交互、EEG/EMG接口) 以及临床效果，并展望了未来智能化、个性化康复机器人的发展方向。

选题方向参考

最优驱动策略研究：针对辅助性、主动辅助性、抗阻性等不同康复场景，探索最佳驱动策略；

标准化评估指标：建立设备性能与康复疗效的标准化评估体系；

个性化康复集成：集成先进传感与控制系统，实现更精准的个性化康复训练;

关键挑战应对：包括标准化术语缺失、长期临床研究不足、便携设备电源改进等问题。

• Technologies  期刊介绍

主编：Manoj Gupta, National University of Singapore, Singapore

Technologies 旨在涵盖未来支持人类发展的最新技术进步。包括但不限于：机器学习和人工智能技术；信息与通信技术；计算机科学与工程技术；材料科学与材料加工技术；辅助技术；医疗技术；电子技术；环境技术；制造技术；建筑技术；量子技术；未来工程技术。

2025 Impact Factor：5.2

2025 CiteScore：6.7

Time to First Decision：19.1 Days

Acceptance to Publication：3.6 Days

期刊主页：https://www.mdpi.com/journal/technologies

支持单位：