我国科研人员最新研发的一款人工智能驱动机器人系统，成功在核聚变反应堆内部完成了一项最复杂关键的维护任务，定位精度达到0.1毫米级。这项由中科院合肥物质科学研究院取得的突破，直接攻克了"轴孔装配"这一重大难题 —— 该操作在部件更换过程中极为常见却极其耗时。
研究人员在新发表的研究中表示："定期维护对保障聚变装置持续运行至关重要。该过程需完成大量远程操作，既包括大型结构件搬运，也涉及螺栓等微型部件装配。"通过深度强化学习技术，新系统模仿人类手眼协调机制来引导机器人。论文指出："与传统方法不同，我们提出的新型深度强化学习方法融合了二维相机与力/力矩传感器的数据。"该方法规避了先进3D传感器在反应堆强辐射、光滑金属反光环境中的可靠性难题，是推动聚变装置维护自动化的重要进展。
未来诸如国际热核聚变实验堆(ITER)等装置都需要定期进行高难度维护。当前欧洲联合环(JET)等装置采用的"人工介入"模式已成为商业化的主要障碍。人工维护效率极低——JET某次升级改造中，工程师耗时17个月才完成7000组装配。如此长的停摆期对商业电站不可接受，实现自动化势在必行。研究人员强调："通过引入二维相机，本方法有效解决了轴孔对准难题，而这是多数装配技术刻意回避的痛点。"
为支撑先进AI系统，团队同步研制了配套重型硬件，创新设计出能搬运巨型部件的机器人关节。公报说明："通过移除传统行星齿轮箱的太阳轮，在保持结构紧凑的同时为动力控制电缆创造了布线空间。"该关节实现13806:1的超高减速比，可输出139千牛·米的精准扭矩，完美契合堆容器内大部件精密移载的"强力精细"需求。
除硬件突破外，团队开发的TCIPS智能感知系统同样关键。这个基于Transformer架构的AI模型能处理机器人"眼中"的三维点云数据，将其智能分解为平面、球体、圆柱等几何元素。通过精准理解复杂环境，机器人可在堆内杂乱空间中自主导航，有效规避障碍并定位工作区。公报总结称："这些创新共同标志着我们向构建智能重型机器人系统迈出关键一步，未来这类系统将能执行聚变电站中复杂高危的维护任务
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