轨道交通装备数智化运维技术正处在从数字化向智能化跨越的关键阶段。尽管该领域已取得了诸多进展，如基本实现了对关键部件运行状态的实时监测；以数据为核心的故障预测与健康管理（PHM）系统逐步推广应用；实现了多专业数据的集中管理与可视化呈现。然而，数据融合程度不深，多源异构数据未能有效整合，制约了数字孪生模型的准确性与实时性；人机协同水平有限，现有辅助检修系统的智能化程度难以满足复杂故障处置需求；平台智能能力不足，各业务系统间仍存在信息壁垒，尚未构建起完整的“感知-决策-执行”智能化闭环。
随着交通装备智能化水平的提升，主动安全控制技术成为保障行车安全的核心。该技术逐渐从单一子系统功能优化向多系统协同智能升级，在半主动/主动执行器件领域、智能决策与安全预警领域、动态控制与稳定系统领域等方面均取得了较好的进展。然而，整体发展仍面临瓶颈：如半主动/主动执行器件的多系统协同接口尚未统一，极端工况下的运行可靠性有待强化；智能决策与安全预警系统在复杂交通场景下的感知精度不足，交通参与者意图推断能力有限；动态控制与稳定系统缺乏多车群体协同调控机制，极端工况下的控制鲁棒性需进一步提升。
数智运维与智能装备领域的灵巧机器人设计，正处在从概念验证迈向规模化应用的关键阶段。在感知、决策及执行层面均取得长足进展，但也面临多方面不足，如环境适应能力不足，现有机器人在复杂动态场景下的泛化能力和对制造场景的深入理解仍较有限；协同水平不高，多机器人间的复杂智能交互机制尚未完善，难以应对复杂力交互、多零部件的装配过程；软硬件生态割裂，从结构设计到系统优化，再到协同控制尚未形成体系，制约了技术的规模化落地与“感知-决策-执行”智能化闭环的构建。
为提升智能运维水平，解决上述问题及应对挑战，实验室拟从以下3个子方向开展研究：
1. 数智化运维技术
聚焦轨道交通数智化运维技术，围绕以下三个相互支撑、协同推进的方向展开，旨在系统性提升运维的智能化水平，推动技术体系向“自感知、自决策、自执行”的高级阶段演进。具体包括：
全要素动态孪生体构建 针对数字孪生模型精度与实时性不足的现状，本方向致力于构建高保真、全要素、耐不确定性的动态孪生体。核心研究内容包括：发展多源异构数据融合与轻量化建模技术，建立融合几何、物理与行为规则的多维度统一模型，并引入不确定性量化方法，以表征模型与数据中的固有/认知不确定性；开发实时数据驱动与交互控制机制，确保虚拟模型与物理实体间的精准映射与双向交互；构建面向性能仿真与预测的算法库，重点发展融合可靠性理论与不确定性传播的寿命预测模型，为关键部件的可靠性评估、剩余寿命预测与自适应维护策略优化提供核心支撑。
人机协同智能辅助检修 为破解现场检修效率低、复杂故障处置难的困境，本方向重点研发人机协同的智能辅助检修技术体系。具体涵盖：研发基于增强现实与混合现实（AR/MR）的远程协作系统，实现可视化作业指导与专家知识的远程精准赋能；开发具备环境自适应能力的新一代智能检修机器人，提升在非结构化场景下的作业灵活性和鲁棒性；构建沉浸式虚拟现实（VR）培训平台，实现检修技能的高效传承与应急场景的逼真演练。
一体化智能运维平台构建 面向系统协同效能不足、信息壁垒存在的挑战，本方向着力于构建数据驱动的一体化智能运维平台。重点任务包括：设计基于数据中台与微服务架构的平台技术框架，从根本上打破各业务系统间的信息孤岛；研发深度集成的故障预测与健康管理（PHM）系统，实现设备故障的智能诊断、精准预测与全生命周期健康评估；积极探索大模型技术在运维场景的创新应用，开发智能问答、自动报告生成等核心功能，全面提升平台的认知智能与决策支持能力。
2. 主动安全控制方法
主动安全控制技术围绕“执行-决策-控制”构建体系，形成从风险感知到动态干预的完整闭环，有效规避侧翻、碰撞、失稳等安全风险，构建自感知、自决策、自执行的新一代交通装备安全保障技术体系。
半主动/主动执行器件 针对传统执行器件响应滞后、控制精度低、适应性弱的痛点，聚焦半主动/主动执行器件的性能突破与工程化适配。核心研究内容包括：研发压电驱动、电液伺服等新型电控执行机构，如道路车辆主动转向器、轨道车辆电制动模块、电磁减振器等，通过轻量化材料、智能电磁材料与一体化结构设计，提升器件响应速度（毫秒级）与控制精度；构建多执行器协同控制接口，解决制动、转向、悬架等执行器件的动作耦合问题；开展高可靠性设计与寿命验证，引入冗余容错机制，确保器件在高低温、强振动等复杂工况下稳定运行，为主动安全控制策略提供高可靠硬件支撑。
智能决策与安全预警 为破解复杂交通场景下风险识别不全面、决策响应滞后的困境，重点研究智能决策与安全预警技术体系。具体涵盖：融合二维/三维多传感数据、车路协同（V2X）等多源数据，通过多任务深度学习算法实现障碍物识别、车道偏离、碰撞风险等工况的超视距精准判断；构建基于多源异构数据融合的交通参与者意图推断与风险场演化模型，结合车辆实时状态（速度、姿态等）与路况信息，自适应调整预警阈值与干预时机；设计人机协同决策机制，开发基于声-光-触多模态耦合的驾驶员/调度员协同预警接口，实现风险信息分层分级推送与接管请求无缝嵌入，保障人机共驾安全过渡，实现“预警-决策-干预”的无缝衔接。
动态控制与稳定系统 面向交通装备在复杂路面下转向、制动等工况舒适性与稳定性不足的挑战，构建高精度动态控制与稳定系统。重点任务包括：建立多自由度车辆动力学模型，精准表征轨道车辆蛇行运动、汽车侧倾等动态特性，结合实时路面感知数据（附着系数、坡度等）优化模型参数；研发实时动态控制算法，如实时鲁棒预测控制、多任务学习控制等算法，快速调整制动压力、转向角度、悬架刚度等多维参数，抑制车辆失稳趋势，提升安全舒适性；开发基于车-车/车-路的云-边-端协同的分布式控制协议，实现队列级稳定性与个体稳定性同步优化，支持冰雪、地震等极端条件下交通装备群体安全运行。
3. 灵巧机器人设计
聚焦用于智能交通和铁路维护作业的灵巧机器人设计理论、技术与方法研究。主要包括：
灵巧机器人设计理论 围绕灵巧手指、仿生手臂、灵活移动底盘等的结构设计理论研究，重点解决在复杂、动态和非结构化的现实环境中处理精密、易碎部件以及操作重型或大型结构件的挑战，将涉及开发集成的运动学、静力学和动力学模型，并结合多目标优化策略，考虑机械效率、安全性、顺应性和鲁棒性。同时，还将关注操作器和末端执行器的协同设计，确保与各种操作元件、工具和基础设施组件的无缝交互。
机器人系统优化技术 针对融合仿真驱动与基于模型的机器人系统优化技术研究，侧重于开发数字孪生模型和高保真仿真，这些模型将整合运动学、静态和动态分析，从而能够对结构设计、运动策略和任务执行性能在实际操作条件下进行系统评估和优化。同时，将探索安全性、效率和可靠性的优化策略，为交通和铁路环境中的下一代智能维护机器人提供可操作的方案。此外，利用基于模型的预测仿真和数字孪生技术，可以在虚拟环境中测试和改进机器人设计，降低开发风险，并加快自主、自适应和灵活机器人平台的部署。
自适应协同控制方法 聚焦先进传感器信息融合与多执行器自适应协同控制方法研究，在动态和非结构化的环境中通过整合多模态传感器数据（包括视觉、激光雷达、力/扭矩、触觉和本体感觉信息）实现精确、稳定且具有情境感知能力的控制。研究侧重于设计实时、具有学习能力的控制架构，能够动态调节刚度、柔顺性和接触力，确保与复杂基础设施元素的安全和高效交互。同时，还将包括创建自适应感知-控制框架，能够持续适应环境变化、任务不确定性以及多机器人协调要求。此外，在拓展基于传感器的智能控制系统的基础科学理论，从而为智能交通网络中的维护与检查工作开发出新一代自主且协作的灵巧机器人。