東南大學秦龍輝教授：機器人裝配關鍵技術的進展與挑戰 | CJME論文推薦

引用論文

Longhui Qin. Recent progress and challenges of key technologies in robotic assembly[J]. Chinese Journal of Mechanical Engineering,Volume 39,2026,100032.

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關于文章

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研究背景及目的

如何利用機器人代替傳統的流水線工人完成各種裝配任務，是智能制造必須考慮的問題之一。讓機器人實現自動化裝配，不僅能夠提高工作效率、改善生產質量、降低勞動力成本，而且可以緩解急劇老齡化帶來的許多困境。然而目前，在非結構化環境中利用機器人完成多種裝配任務，仍面臨諸多挑戰，故而難以廣泛應用。為了提供對機器人裝配領域現存問題的本質理解，本文通過聚焦該領域內的五項關鍵技術，對其最近的進展與挑戰進行了綜述研究。其中的關鍵技術包括：感知、末端執行器、控制方法、學習方法和性能評價準則。在對這些領域內主要工作介紹的基礎上，本文分析了各項技術的特點，覆蓋了多種典型裝配場景。同時，圍繞精準感知、機械手、失誤復原和協作機器人等，探討了機器人裝配領域的主要挑戰與未來發展方向。除了提供該領域主要技術的系統性總結外，本文將為機器人、人工智能和自動化工程等領域的研究提供參考。

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研究內容

本文主要對近十年機器人裝配領域的典型技術與方法進行介紹與分析，與已有相關綜述相比，本文針對多個主流的機器人裝配領域內核心硬件與軟件方法進行了詳細分析，不局限于某個具體的裝配場景，介紹了機器人裝配完整過程的各種先進技術，并對精準感知、靈巧手、失誤復原和協作機器人等主題進行了討論。文章涵蓋的主要章節包括：機器人裝配中的感知問題，使用的末端執行器，涉及的控制方法，主要的學習方法，和性能評價準則等。具體地，機器人裝配感知涉及到視覺感知技術、力/力矩感知技術、觸覺感知技術和融合感知技術等；而末端執行器除了廣泛采用的兩指夾爪外，還包括機械手和各種定制末端執行器；在控制方法部分，本文將現有控制方法分為基于感知的控制方法、基于約束的控制方法和先驗知識導引的控制方法；學習方法則主要包括演示學習、互動學習以及技能遷移等；在性能評價方面，本文梳理了現有研究工作的評價標準，將其歸納為準確率相關標準、時間相關標準、誤差相關標準、力學相關標準和可靠性相關標準

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結論

通過本文的分析不難看出，現有的機器人裝配領域主要聚焦于三類裝配任務：插軸入孔、螺栓/螺絲安裝、電纜布線及其它。每種典型裝配任務都有自己獨特的問題，但其中的共性技術是共通的。在機器人裝配領域，未來可以針對精準感知、靈巧手、失誤復原和協作機器人等細分領域進一步研究，提高機器人裝配的精度和效率等。

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相關文章/圖書推薦

[1]Li, Rui, and Hong Qiao. "A survey of methods and strategies for high-precision robotic grasping and assembly tasks—Some new trends." IEEE/ASME Transactions on Mechatronics 24.6 (2019): 2718-2732.

[2]Jiang, Jingang, et al. "The state of the art of search strategies in robotic assembly." Journal of Industrial Information Integration 26 (2022): 100259.

[3]Xu, Jingjing, et al. "A review on significant technologies related to the robot-guided intelligent bolt assembly under complex or uncertain working conditions." IEEE Access 7 (2019): 136752-136776.

關于團隊

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作者介紹

秦龍輝，現任東南大學機械工程學院副教授、博導。長期從事觸覺傳感、機械手、多傳感器數據融合和機器人控制等方向的研究工作。近年來，在The International Journal of Robotics Research（IJRR）、IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement（TIM）、International Journal of Solids and Structures（IJSS）等機器人、傳感和力學領域權威期刊發表學術論文40余篇，申請及授權發明專利13項，主持國家自然科學基金項目“觸覺仿生手指的力學感知機理及數據融合算法研究”、江蘇省自然科學基金“觸覺仿生手指的優化設計及表面紋理智能識別算法研究”、高端裝備機械傳動國家重點實驗室面上項目“氣動肌肉驅動的繩傳動多關節觸覺手指研究”等科研項目；榮獲“UCLA科研項目展示最佳墻報獎”、“2023年中國儀器儀表學會學術年會優秀學術成果獎”等獎項；受邀擔任國際期刊PLOS ONE編委和Chinese Journal of Mechanical Engineering（《機械工程學報》英文版）、Journal of Bionic Engineering等SCI期刊的青年編委。

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作者或團隊研究方向介紹

作者課題組（機器人智能感知與控制實驗室）長期從事機器人智能感知與控制相關的研究，包括觸覺傳感、機器視覺、靈巧手、機器人設計、控制算法開發等。

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近年團隊代表性文章

(1) Fang, Jing, Ruoxin Feng, Xiangxuan Tang, and Longhui Qin*. Design of a flexible data glove for gesture recognition. Sensors and Actuators A: Physical, 391, 116638, 2025.

(2) Shi, Xiaowei, Yihua Wang, and Longhui Qin*. Numerical simulation-assisted design of a soft-rigid-hybrid tactile finger for surface recognition. Journal of the Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engineering, 47(4), 201, 2025.

(3) Longhui Qin*, Xiaowei Shi, Wenhui Yang, Zhengxu Qin, Zhengkun Yi and Huimin Shen, Surface Recognition With a Tactile Finger Based on Automatic Features Transferred From Deep Learning, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, vol. 73, pp. 1-10, 2024.

(4) Dezhong Tong, Andrew Choi, Longhui Qin*, Weicheng Huang, Jungseock Joo and Mohammad Khalid Jawed*, Sim2Real Neural Controllers for Physics-Based Robotic Deployment of Deformable Linear Objects, The International Journal of Robotics Research, 43(6):791-810, 2023.

(5) Longhui Qin, Haijun Peng, Xiaonan Huang, Mingchao Liu; Weicheng Huang; Modeling and Simulation of Dynamics in Soft Robotics: a Review of Numerical Approaches, Current Robotics Reports, 5(1), pp.1-13, 2023.

(6) Xiaowei Shi; Yihua Wang; Longhui Qin*; Surface Recognition with a Bioinspired Tactile Fingertip, IEEE Sensors Journal, 23(16): 18842-18855, 2023.

(7) Longhui Qin*; Xiaowei Shi; Yihua Wang; Zhitong Zhou; Perception of Static and Dynamic Forces with a Bio-inspired Tactile Fingertip, Journal of Bionic Engineering, 20: 1544–1554, 2023.

作 者：秦龍輝

責任編輯：杜蔚杰

責任校對：張 強

審 核：張 彤

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