近日，上海大学机械与自动化学院王向达和上海海事大学人工智能学生黄宏伟、符林军、何昂等团队成员合作开发了一种智能化仿生柔性机械臂算法，同时加入了运动补偿算法，为其适配于船舶海洋工程或类似摇晃的平面工作提出了新的想法，采用基于采样的路径规划算法RRT*，根据刨面程度结合自适应控制策略IRDF+，这一成果也投稿在行业顶刊IEEE Robotics and Automation Letters（RAL）中（doi:10.1509/LRA.2024）。

该模型设计巧妙融合了长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）的特性，旨在优化对时间序列数据的处理能力。首先，利用LSTM层的强大能力，模型深入挖掘并提取输入数据中的长期依赖关系，这些关系往往隐藏在数据的历史脉络之中，对于预测未来趋势至关重要。随后，将LSTM层处理后的序列传递给GRU层，GRU以其更为简洁的结构和高效的计算能力，专注于捕捉输入序列中的动态特征变化，这些特征变化可能迅速且频繁，对于即时响应和精细调整预测结果大有裨益。

通过这种创造性的结合方式，模型不仅保留了LSTM在记忆长期历史信息上的优势，还融入了GRU在处理动态变化时的敏捷性，从而实现了对时间序列数据特性的全面捕捉。这样的设计显著提升了模型对历史数据的记忆深度，同时增强了其捕捉和响应数据动态变化的能力，最终有助于提升预测的准确性和可靠性。简而言之，就是通过“记忆与反应”的双重强化，让模型在复杂多变的时间序列预测任务中表现更加出色。

变分模态分解（VMD）技术被巧妙地应用于处理船舶横摇这类非平稳数据，它像一把精细的手术刀，将复杂的数据切割成多个更为平滑、易于分析的分量。随后，这些分量成为了GRU-LSTM模型的“营养餐”，该模型凭借其独特的结构优势，在捕捉这些分量中的隐藏模式方面表现出色，尽管在直接预测时仍存在一定的误差。

为了跨越这一精度瓶颈，研究团队引入了误差校正模型这一“秘密武器”。这个模型就像是一个精准的校准器，专门负责识别并修正GRU-LSTM模型预测中的偏差。通过专注于误差的预测与补偿，它有效地提升了整体预测系统的精准度，使得预测结果更加贴近真实情况，仿佛为预测过程加上了一层“保险”。

王向达，上海大学学生，上海马可提姆信息科技有限公司监事，专业绩点排名名列前茅，对待科研也有自己的创新型想法和思路，负责算法总体设计、模型训练、鲁棒控制，拥有丰富的科创和科研经历。

黄宏伟，上海海事大学学生，2024年暑期才加入实验室，并跟随王向达团队进行机械臂算法的研发，同时是上海马可提姆信息科技有限公司科教副总裁、团队的创始人、智航项目的联合创始人，也是经验丰富的项目组长，同时，他也是IEEE/IET/CAAI的学生会员。在学术领域，黄宏伟曾作为第一作者于AIST发表国际顶级论文，曾获得比利时安特卫普最佳论文奖提名的殊荣，还拥有“浪航仓守”的国家著作权，登记号：国作登字-2024-F-00170282；在比赛荣誉方面，最近，黄宏伟参加了大学生创新创业项目，该项目获得了国际级和市级立项，黄宏伟、符林军和团队在大赛期间共同完成了清舱机器人的制作，在比赛上大放光彩；在专利方面，黄宏伟已经申请了两项国家专利，其中一项是发明专利，负责团队的实验数据采集。

符林军，上海海事大学的学生，智航净洁者项目的联合创始人、负责人，作为队长或成员参加过多个科创项目，同时获得保研资格，曾在国际顶级期刊《energy》上发文（SCI一区top，IF=9），同时也获得过多个A类赛国家级奖项，申请专利三项，发表论文三篇（两篇SCI），软著下载一项，获国家励志奖学金和校特等奖学金，国家奖项3项，市级奖项5项，主持国家级项目一项。。

何昂也是上海海事大学人工智能专业的学生，同时是上海马可提姆信息公司的执行董事、科教总裁、法人，历任大型集团董事长助理等职务，获得过多个大学生机器人大赛国家级奖项，发表过机器人顶会ICCA论文，主持、参与国家级大创项目两项，发表、授权专利四项，未来可能负责机械臂的商业应用推广和转化等。

网络工程的解志鹏、刘鹏等同学也参与到团队工作，负责机器人组网通信。解志鹏曾发表IEEE汇刊级（trans）论文两篇，获得保研资格，参加团队获得大创项目国家级立项，中国国际“互联网+ 上海赛区铜奖、市级奖项、校级奖项等多项荣誉。未来可能会继续开展这方面的研究。

机械臂算法未来将会应用于机器人身上，更好地为船舶清舱业服务，提供新的想法和思路。

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