广东省智能制造研究所所长、研究员、博士生导师
智能制造装备与技术国家地方联合工程研究中心主任
广东省现代控制技术重点实验室主任
中国机电一体化技术应用协会常务理事
广东省机械工程学会副理事长
广东省自动化学会副理事长兼秘书长
广东省测量控制技术与装备应用促进会副理事长
《机电工程技术》杂志编委
《自动化与信息工程》杂志主编
长期致力于围绕智能制造技术、人工智能与机器人、自动化与信息技术等领域开展关键、共性技术研究，积极推进信息化与工业化融合，促进了广东省传统产业转型升级。近年来，主持国家、省、市、区攻关课题多项；作为第一完成人取得国际先进水平科技成果3项，国内领先水平科技成果2项，获得广东省科学技术二等奖1项，三等奖1项。发表论文60多篇；出版专著1部；申请专利55件（PCT专利2件，美国专利2件，发明专利27件），获得授权专利24件；登记软件著作权4项。
“中国制造2025”、德国“工业4.0”、美国“工业互联网”是现今三个具有代表意义的国家层面上的战略，全球制造业格局面临重大调整，中国制造业转型升级任务急迫。广东作为我国制造业大省，面向围绕智能制造领域创新是积极应对国内外挑战、提升广东与华南装备制造业国际竞争力的重要途径。
广东省智能制造研究所程韬波研究员，从事智能装备及机器人技术研发及管理工作多年，在面向行业的装备智能化技术、机器人智能化和面向行业的机器人应用技术等方面取得了丰硕的成果。近日，《机电工程技术》杂志对程韬波研究员进行了采访，现把程韬波研究员及其团队在研发方面的部分成果整理成稿以飨读者。
传统机器人在封闭式工业环境中，通过程序化编程的方式来完成繁复的任务，难以满足柔性制造的应用需求。协作机器人应运而生，具有更好的灵活性与人机友好性，能够与人类近距离交互，实现产线快速部署，但是同时也要求协作机器人能够实现任务的快速切换、接触力的精确控制以及对动态环境的快速响应。程韬波研究员及其团队在协作机器人力主动控制方面，提出了基于动态神经网络解决复杂系统约束下的实时力控制理论框架；在多机协同控制方面，采用多智能体博弈思想提出了一套多机智能协同控制方法；实现了协作机器人在动态非结构环境下的实时动态避障规划、高精度力控制与多机智能协同控制。
程韬波研究员及其团队采用视-力-触觉等多模态特征提取与融合技术对机器人的操作过程进行实时监测，实现全方位、无死角的安全感知，提高机器人的安全性。据程韬波研究员介绍，目前机器人应用依然面临着编程复杂、任务多样以及环境变化快的问题，操作人员往往需要具备扎实的机器人知识，有较高的使用门槛，不利于机器人的发展。针对此问题，研究基于深度强化学习技术的持续自主学习的机器人系统，提高机器人的自主性。而且，人们通常希望自家的机器人能够具备从其他机器人或人类进行技能学习的能力，程韬波研究员及其团队采用深度模仿学习和核函数技术，实现高维输入变量下机器人的技能迁移，提高机器人的智能性。
自主移动机器人在物流仓储、家庭服务等领域有良好的应用前景。针对磁导航需要改造环境，部署成本大，激光导航存在感知维度低，对动态场景适应性差，视觉导航受环境影响较大等问题，程韬波研究员及其团队开展多层环境地图构建研究，融合多种传感信息进行定位，提出复杂环境鲁棒性较强的混合导航方案。该方案融合激光、惯导与视觉传感器信息，通过构建高精度SLAM闭环检测算法，并设计全局与局部运动规划策略，可完成快速场景描述与识别，具有精度高、环境好等特点，从而实现动态时变环境下的高效SLAM。
