10月25日，机器人与智能系统领域最著名、影响力最大的顶级学术会议——IEEE智能机器人与系统国际会议（IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, IROS）正式召开。

机器人与人工智能实验室林天麟教授、钱辉环教授、黄锐教授分别作为通讯作者的共六篇论文被本届 IROS 接收，其中更有两篇获最佳奖提名。

受疫情影响，本该在拉斯维加斯举行的 IROS 2020 改在线上举办，并且史无前例的通过线上免费向公众开放。

让我们一起来学习观摩这几篇论文吧。这次为大家介绍的是获得最佳应用论文提名的 OceanVoy: A Hybrid Energy Planning System for Autonomous Sailboat（OceanVoy: 一种面向自主帆船的混合能源控制系统）一文。

研究背景

自主帆船是一种依靠风提供动力的水面机器人。面向长航时远距离的航行，其能源规划是极其重要的一个环节，控制对象包括帆和舵。通过有效的能源规划，将进一步增强自主帆船长航程长航时的优势。然而，目前在自主帆船的能源优化方面，相关研究较少。现阶段，机器人能源优化一般可分为三个方面：机械设计优化、微处理器系统优化以及算法优化。其中算法优化主要包括：运动规划和能源调度。本文主要在运动规划层面展开，研究自主帆船的能源优化。

研究概要

在本研究中，我们提出了一种混合控制方法并将其应用于自主帆船 OceanVoy 的能源规划。该混合控制方案包括：伪谱（PS: Pseudo-spectral）最优控制方法用于航向控制，以及极限搜索控制（ESC: Extreme Seeking Control）用于风帆调节。我们通过混合控制方案来得到优化后的路径以及对应的电机控制序列，其中包含了帆船的舵和帆的控制序列。研究通过仿真和实验对上述方案进行了验证，结果表明在该方案下的帆船的运动规划和能量规划是有效的。通过对不同场景的能源情况统计，该方案可节省约7％的能源。

论文作者

本文第一作者为香港中文大学（深圳）理工学院三年级博士生孙钦波，其主要研究方向为机器人能源规划以及自主帆船机器人系统，其导师为钱辉环教授。

本文通讯作者钱辉环教授为香港中文大学（深圳）理工学院助理教授、AIRS 副院长。他的研究方向包括机器人、人机交互、智能能源。钱教授发表了 2 部专著、1 部编著、90 余篇国际期刊以及国际会议论文。