机器人运动学形式化分析及其算法验证

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61472468
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    62.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0201.计算机科学的基础理论
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2018-12-31

项目摘要

Robots are about to repeat the revolution of personal computers, entering the high-speed development period. As autonomous kinetic machines, most robots are safety-critical systems which must be verified strictly for security and correctness. The traditional testing methods cannot meet the demand of robot safety verification. The research on formal verification of the robot kinematics is in the initial stage, and the research on theorem proving based formal analysis of robot kinematics is still a blank. Aiming at demand of robot kinetic safety, this project researches theories and methods of formal analysis and verification for the screw theory based kinematics and motion planning of robots, include the following aspects: research on the high order logic formal description of the screw theory and development of its theorem library; research on the formalization of the robot kinematics and development of its theorem library; research on formal analysis and verification of robot motion properties based on the Jacobi matrix. Lastly, we will build a set of theories and methods of formal analysis and verification of security of motion mechanisms, and fill the gap of formal verification in the robot field. The research results will enhance to improve the correctness and safety of the robot system design, accelerate the speed of developing robots, therefore promoting faster and better development of robot industry.
机器人即将重复个人电脑崛起的道路,进入高速发展期。作为自主动作的机器,多数机器人是安全攸关系统,必须进行严格的正确性和安全性验证。传统的测试方法不能满足机器人安全性验证需求。国际上对机器人的形式化验证处于起步阶段,基于定理证明的运动学形式化分析尚属空白。本项目针对机器人的运动安全性需求研究基于旋量理论的运动学形式化分析与验证的理论和方法,包括研究旋量理论的高阶逻辑形式化表示并开发定理库;研究机器人运动学理论的形式化表示并开发定理库;研究基于雅可比矩阵的机器人运动特性形式化分析和验证方法;研究机器人运动规划算法的形式化分析和验证方法。本项目可望在基于旋量的运动机构安全性形式化证明理论和方法方面取得突破,填补我国在机器人形式化验证领域的空白。本项目研究成果有助于提高机器人系统设计的正确性和安全性,加快机器人开发速度,促进机器人产业更快更好地发展。

结项摘要

机器人作为智能制造的核心,进入高速发展期。作为自主动作的机器,多数机器人是安全攸关系统,必须进行严格的正确性和安全性验证。传统的测试方法不能满足机器人安全性验证需求。国际上对机器人的形式化验证处于起步阶段,基于定理证明的运动学形式化分析尚属空白。本项目针对机器人的运动安全性需求研究了基于旋量、几何代数等理论的运动学形式化分析与验证的理论和方法.研究了机器人运动学相关的数学理论的高阶逻辑形式化表示并开发定理库,包括旋量代数、几何代数、函数矩阵及其微积分理论、傅里叶变换、分数阶微积分理论;研发了基于旋量代数和几何代数的机器人运动学和运动规划算法的形式化建模和验证方法;提出了基于雅可比矩阵的机器人运动特性形式化分析和验证方法。本项目培养研究生13名,博士生1名;发表论文18篇,其中SCI论文6篇,申请发明专利7项,已授权1项;成果获得2017年度北京市科学技术二等奖。本项目研发的几何代数高阶逻辑定理库被HOL Light系统收录并公开发布。本项目研究成果有助于提高机器人系统设计的正确性和安全性,加快机器人开发速度,促进机器人产业更快更好地发展。

项目成果

期刊论文数量(19)
专著数量(0)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(1)
专利数量(7)
Higher-Order Logic Formalization of Conformal Geometric Algebra and its Application in Verifying a Robotic Manipulation Algorithm
共形几何代数的高阶逻辑形式化及其在机器人操纵算法验证中的应用
  • DOI:
    10.1007/s00006-016-0650-5
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Advances in Applied Clifford Algebras
  • 影响因子:
    1.5
  • 作者:
    Ma Sha;Shi Zhiping;Shao Zhenzhou;Guan Yong;Li Liming;Li Yongdong
  • 通讯作者:
    Li Yongdong
几何代数的高阶逻辑形式化
  • DOI:
    10.13328/j.cnki.jos.004977
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    软件学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    马莎;施智平;李黎明;关永;张杰;Xiaoyu SONG
  • 通讯作者:
    Xiaoyu SONG
Sensor attack detection using history based pairwise inconsistency
使用基于历史的成对不一致进行传感器攻击检测
  • DOI:
    10.1016/j.future.2018.03.050
  • 发表时间:
    2018-09
  • 期刊:
    FUTURE GENERATION COMPUTER SYSTEMS-THE INTERNATIONAL JOURNAL OF ESCIENCE
  • 影响因子:
    7.5
  • 作者:
    Yang Kang;Wang Rui;Jiang Yu;Song Houbing;Luo Chenxia;Guan Yong;Li Xiaojuan;Shi Zhiping
  • 通讯作者:
    Shi Zhiping
The Formalization of Discrete Fourier Transform in HOL
HOL 中离散傅立叶变换的形式化
  • DOI:
    10.1155/2015/687152
  • 发表时间:
    2015-10
  • 期刊:
    Mathematical Problems in Engineering
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Yupeng Zhang;Yong Guan;Liming Li;Jie Zhang
  • 通讯作者:
    Jie Zhang
函数矩阵及其微积分的高阶逻辑形式化
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    计算机科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    杨秀梅;关永;施智平;吴爱轩;张倩颖;张杰
  • 通讯作者:
    张杰

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi || "--"}}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year || "--" }}
  • 期刊:
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子:
    {{ item.factor || "--"}}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

其他文献

基于函数式语义的循环和递归程序结构通用证明技术
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    软件学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李希萌;王国辉;张倩颖;施智平;关永
  • 通讯作者:
    关永
结构相似度稀疏编码及其图像特征提取
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    模式识别与人工智能
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李志清;施智平;李志欣;史忠植
  • 通讯作者:
    史忠植
基于多头注意力网络的无监督跨媒体哈希检索
  • DOI:
    10.1360/ssi-2020-0264
  • 发表时间:
    2021-06
  • 期刊:
    中国科学:信息科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李志欣;凌锋;唐振军;马慧芳;施智平
  • 通讯作者:
    施智平
基于无监督深度学习的多模态手术轨迹快速分割方法
  • DOI:
    10.13973/j.cnki.robot.180387
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    机器人
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    谢劼欣;赵红发;邵振洲;施智平;关永
  • 通讯作者:
    关永
群机器人区域覆盖算法高阶逻辑建模与验证
  • DOI:
    10.20009/j.cnki.21-1106/tp.2021-0576
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    小型微型计算机系统
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    尹晓娜;王国辉;施智平;关永;张倩颖;张景芝
  • 通讯作者:
    张景芝

其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi || "--" }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year || "--"}}
  • 期刊:
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子:
    {{ item.factor || "--" }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}
empty
内容获取失败,请点击重试
重试联系客服
title开始分析
查看分析示例
此项目为已结题,我已根据课题信息分析并撰写以下内容,帮您拓宽课题思路:

AI项目思路

AI技术路线图

施智平的其他基金

量子信息理论的高阶逻辑形式化及其在量子通信系统验证中的应用
  • 批准号:
    62372312
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    50 万元
  • 项目类别:
    面上项目
拉格朗日动力学形式化及其在机器人验证中的应用
  • 批准号:
    61876111
  • 批准年份:
    2018
  • 资助金额:
    62.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
希尔伯特空间以及矩阵理论在HOL4中的形式化
  • 批准号:
    61170304
  • 批准年份:
    2011
  • 资助金额:
    52.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
基于视感知的图像视频语义获取关键技术研究
  • 批准号:
    60903141
  • 批准年份:
    2009
  • 资助金额:
    17.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似国自然基金

{{ item.name }}
  • 批准号:
    {{ item.ratify_no }}
  • 批准年份:
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额:
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别:
    {{ item.project_type }}

相似海外基金

{{ item.name }}
{{ item.translate_name }}
  • 批准号:
    {{ item.ratify_no }}
  • 财政年份:
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额:
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别:
    {{ item.project_type }}
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了

AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
关闭
close
客服二维码