[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"tags-groups":3,"chains-groupcat":4,"experts-list":5,"experts-coverage":41},[],[],{"list":6,"total":39,"page":39,"pageSize":40,"totalPages":39},[7],{"id":8,"name":9,"orgName":10,"school":11,"gender":12,"title":13,"degree":12,"honor":12,"position":12,"researchDirection":14,"intro":15,"province":16,"completeness":17,"avatarAuthorized":18,"sourceUrl":19,"nameValid":20,"tags":21,"tagNames":30},"a3066f40-0f2b-4390-aefe-817b8524f7e7","史晓军","西安交通大学机械工程学院","西安交通大学",null,"教授","近年来结合承担的国家重点研发项目、国家自然科学基金项目、973项目，陕西省国际合作重点项目以及横向课题等科研项目，开展了以下研究： 一、智能车间移动机器人关键技术 为了提高车间物料流的自动化与智能水平，针对车间移动机器人实时定位导航精度低、多机器人系统路径规划适应性差、动态避障响应能力弱的问题，本课题研究多传感器定位信息的深度融合，研究提高移动机器人在车间复杂环境中的自主适应能力和自主实时路径规划的精度与效率，研究基于5G网络的移动机器人系统的任务分级调度优化。 二、 智能工厂数字孪生系统 数字孪生是实现智能制造的关键技术。基于该技术可实现生产制造过程中的实时化、可视化表达以及同步仿真分析与动态反馈控制，有助于提高加工质量和效率，并实现制造智能化。本课题研究多尺度、多层次数字孪生建模技术，通过对智能车间内机械臂、移动机器人、数控机床等智能生产制造设备的建模、数据采集，完成对智能车间设备的实时映射及控制，建立实时数据驱动的复杂产品加工过程全要素数字孪生系统。 研究高速精密数控机床、电主轴和工业机器臂动作行为和物理性质融合的数字孪生技术。 三 、生机电融合及服务机器人关键技术 通过研究生机电基本理论与应用技术、运动意图的精密感知理论与方法、多信息融合与智能人机交互、运动路径规划与行为自主决策，实现人机运动的动态协同，开展多种服务机器人的关键技术研究与其原型样机的开发。","【产业方向】高端装备","陕西",59,false,"https:\u002F\u002Fgr.xjtu.edu.cn\u002Fshixiaojun\u002Fzh_CN\u002Findex.htm",true,[22,23,24,25,26,27,28,29],"CH-20","CH-28","CH-30","GB-34","GB-40","GB-67","GB-73","SEI-02",[31,32,33,34,35,36,37,38],"高端装备","交通","制造","通用设备制造业","仪器仪表制造业","资本市场服务","研究和试验发展","高端装备制造产业",1,30,{"schools":42},297]