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      【專題特供】中國復合機器人技術發展與應用概述

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      復合機器人通過結合不同的機器人形態和特性,集成多種功能模塊和技術,從而滿足復雜的作業需求。本文闡述了復合機器人的基本概念、核心關鍵技術、國內研究進展以及市場應用現狀,并討論了其未來的發展方向和應用場景,為復合機器人的研究提供參考。

      房麗萍 陳哲涵 丁柯宏 張宇

      北京科技大學機械工程學院

      復合機器人概述

      復合機器人是一種通過集成移動底盤和工業機器人而形成的高智能化、多功能機器人,它同時具備環境感知、定位導航、移動操作、人機協作等先進技術,具備“手-足-眼-腦”一體化綜合能力,可以靈活地執行多樣化任務,如抓取、搬運和操作。

      “AGV/AMR+機械臂”是復合機器人的常見形式,融合了移動平臺的靈活移動能力和機械臂的精準操作能力,能夠自主執行物料的搬運、裝配以及質量檢測等一系列任務。其中,移動協作機器人(MCR)作為復合機器人的高端形態,集移動底盤、協作機械臂、視覺系統及智能控制系統等模塊于一體。MCR能夠自主應對復雜的生產流程和質量檢測任務,廣泛應用于智慧工廠、自動化車間、機房數據管理、電力巡檢以及倉儲分揀等多個領域,可以滿足不同行業多樣化的應用需求。

      常見的復合機器人多為輪式單臂設計,輪履復合機器人和雙臂復合機器人的出現,進一步豐富了復合機器人的類型。輪履復合機器人結合了輪式和履帶式結構的長處,不僅適用于平坦地形的快速移動,還能夠在復雜多變的環境中順利執行任務,因此特別適用于戶外探險、救援行動、軍事偵察等領域,以及需要在不同地形中作業的工業自動化場景。

      而雙臂復合機器人則配備兩個協作機械臂,通過雙臂的協同作業可以更具靈活性。這一特點使它們適用于精密加工、裝配線以及實驗室自動化等領域。

      此外,還有作戰復合機器人(移動平臺+武器系統)、串并聯復合機器人等定制化設計的機器人[1],它們根據特定領域的需求進行設計,以滿足不同應用場景的多樣化需求。

      復合機器人關鍵技術

      作為一種集成移動機器人和工業機器人功能的新型機器人,復合機器人融合了移動底盤、機械臂、視覺系統、末端執行器等多種組件,其關鍵技術包括環境感知、定位導航、人工智能、目標跟蹤、智能傳感器、云邊協同等多種技術。

      1.導航技術

      導航技術包含環境感知、路徑規劃、運動控制及決策制定等多個環節。在環境感知階段,傳感器如同機器人的感官,廣泛收集周圍環境的詳細信息,包括障礙物分布、道路標志識別及地形起伏等。基于這些信息,路徑規劃模塊結合目標位置,計算出移動路徑。運動控制模塊則指揮機器人沿規劃路徑行進。面對復雜環境,決策制定模塊能迅速響應突發情況,靈活調整策略,確保機器人應對自如。

      目前,適用于室內場景的導航技術,主要包含磁條導航、二維碼導航、激光雷達導航和視覺導航等技術;在室外場景中,主要有慣性導航和衛星導航。其中,SLAM(即時定位與地圖構建)技術具有實時構建環境地圖和精確定位能力,成為主流導航方法之一。激光雷達、攝像頭、IMU等多種傳感器數據融合技術,以及深度學習和強化學習算法的應用,是未來的發展方向。


      圖1 導航技術框架

      2.目標定位與跟蹤技術

      目標定位與跟蹤技術使機器人能在動態環境中確定并持續跟蹤目標物體。該技術廣泛應用于物流、制造、監控等領域,主要包括視覺跟蹤、激光雷達跟蹤和超聲波跟蹤等方法。視覺跟蹤利用攝像頭捕捉目標圖像,通過圖像處理算法實現目標定位與跟蹤,具有直觀、靈活的優點,但易受光照、遮擋等因素影響。激光雷達跟蹤通過發射激光束并接收反射信號確定目標位置,具有高精度、抗干擾能力強的特點,適用于復雜環境。超聲波跟蹤則利用超聲波傳感器發射并接收反射信號計算目標距離,成本較低,但精度和抗干擾能力相對較弱。

      當前,目標定位與跟蹤技術研究圍繞多源信息融合和深度學習應用展開,實現多機協同目標檢測與跟蹤,提高目標定位精度和穩定性,增強機器人在復雜環境中的適應能力。隨著5G、物聯網等技術發展,目標定位與跟蹤技術將與云計算、邊緣計算等深度融合,進一步提升機器人智能化水平和作業效率。

      3.末端執行器

      末端執行器安裝在機器人機械臂末端,用于完成特定任務,如抓取、裝配和焊接等。常見末端執行器包括夾爪、吸盤和焊槍等。夾爪主要應用于物料抓取和搬運;吸盤利用負壓原理穩固吸附并移動平面或曲面物體;焊槍則專注于焊接作業,實現金屬結構連接。

      隨著技術發展,軟體夾爪和自適應抓取技術開始涌現,未來末端執行器將更加智能化和柔性化,具備更強感知和決策能力,通過融合人工智能、物聯網等前沿技術,實現自主識別物體、判斷環境,并智能選擇和執行抓取等策略。

      4.人機交互技術

      人機交互技術是包含語音識別、手勢識別、觸摸屏技術和虛擬現實等領域的綜合性技術體系,該領域主要依賴語音識別和手勢識別兩大核心技術。其中,語音識別技術精準捕捉并解析人類語音指令,實現用戶與機器無縫對話,提升信息輸入效率;手勢識別技術捕捉并分析用戶手部動作,將用戶意圖轉化為機器可理解指令,拓寬人機交互維度。

      人機交互技術研究正向多元化、智能化領域拓展,基于大模型的多模態交互系統備受關注,旨在整合多種交互模態實現自然、豐富的人機交互體驗。此外,基于腦機接口的人機交互技術也在逐步成熟,有望通過讀取用戶腦電波信號實現人與機器深度連接,推動人機交互方式不斷發展。


      圖2 人機交互技術

      5.云邊協同技術

      云邊協同技術實現云層與邊緣層計算過程數據的互聯互通,發揮云層高通量計算能力和邊緣層高時效計算能力,共同支撐系統運行。云計算技術、邊緣計算技術和物聯網技術構成其核心支撐。邊緣計算設備迅速處理實時數據,將復雜計算任務上傳至云端處理,提高數據處理效率和系統響應速度,提升整體性能。

      隨著技術進步,多傳感器數據融合和深度學習算法應用日益廣泛,為云邊協同技術注入新活力,使系統更智能地處理和分析數據,為用戶提供精準、高效服務。


      圖3 云邊協同技術框架[2]

      國內復合機器人研究現狀

      1.國內高校研究概述

      在復合機器人移動系統方面,哈爾濱工業大學[3]研發的WLR-3P液壓動力自主輪腿機器人,在平坦路面和崎嶇地形中能自如移動,為救援人員提供了支持。浙江大學[4]則構建了能夠在非結構化環境中進行獨立思考和自主導航飛行的機器人蜂群,這些微型無人機通過全狀態軌跡規劃和超輕量化集群協同自主導航技術,可實現高效的飛行和任務執行。上海交通大學[5]提出了一種創新的長期SLAM系統。該系統融合了視覺點云匹配算法,有效結合2D像素和3D體素信息,并通過貝葉斯持久性過濾器將地圖點分類為靜態、半靜態和動態三種,以移除動態點的影響。通過對半靜態點的時間序列建模,系統能預測全局地圖,并將其融入先進的SLAM方法中,實現了在動態環境中高效運行的視覺SLAM系統。

      在復合機器人協作系統方面,清華大學[6]利用碳纖維復合材料打造了輕型協作機械臂,不僅減輕了重量,還提高了靈活性和精度,已成功應用于無人駕駛車輛中的移動服務機器人平臺。同時,清華大學還開發了多種類型的復合機器人,以適應不同作業任務的需求。華中科技大學[7]在復合機器人領域也有創新性成果,他們設計的剛柔耦合多指抓手和高性能剛柔軟耦合抓手,為野外勘探、工業分揀等場景提供了新的解決方案。其中,雙模式混合夾持器的研發,更是實現了對不同脆弱性物體的自適應抓取。此外,北京工業大學[8]研發的自主采摘機器人,能夠精確識別番茄并規劃最佳采摘路線,為農業自動化采摘提供了新的思路和技術支持。

      2.主要研究成果

      北京科技大學智能感知與優化決策梯隊長期從事智能感知與優化決策技術研究與應用,針對不同應用需求,研發了多種類型的復合機器人平臺,主要包括用于化學實驗的復合機器人、用于物流分揀的復合機器人和用于車間物流的復合機器人,如圖4所示。


      圖4 智能感知與優化決策梯隊研究成果

      (1)實驗機器人

      針對科研領域中普遍存在的大量簡單重復操作,本團隊研發了一款集機器視覺技術于一體的復合機器人,不僅具備自主巡航能力,能夠自如地在多個工作臺之間穿梭作業;還依托機器視覺系統,對實驗過程進行實時監測與預警,確保實驗的安全與準確。其模塊化、多功能末端執行器的設計,使機器人能夠適應多種實驗場景需求。通過內置的強化學習模型,機器人能夠深入分析實驗過程中的數據結構及其相關性,為科研人員提供更為精準的實驗策略建議。同時,其自主充電功能確保了機器人能夠持續進行長時間的連續實驗,無需人工頻繁干預。

      (2)分揀機器人

      這款機器人集成先進的人工智能與機器視覺技術,采用基于AFFGA-Net目標物抓取點估計算法。無論這些物品在實驗室環境中的無序堆疊,還是在立體倉庫中密集排列,都能夠準確快速地識別并定位各類物品的最佳抓取點。

      (3)車間物流機器人

      這是一款裝備有云邊協同智能視覺傳感器的移動機器人[9],集成了自動化與智能系統,能夠精確采集數據,通過高效通信執行精準操作,確保穩定運行。同時,結合云端與邊緣端資源,實現智能調度與數據處理,并提供AI模型訓練與管理,通過API接口實現智能決策與持續優化,可以提升物流作業效率與準確性。

      國內復合機器人市場發展現狀

      近年來,復合機器人在中國市場的增長勢頭穩健,贏得廣大客戶的青睞。根據《復合移動機器人行業發展藍皮書》的數據顯示,從2017年至2022年,中國市場的復合機器人銷量由185臺增加至1169臺,年均復合增長率接近45%。目前,市場上的復合移動機器人企業主要以移動機器人廠商為主,占據了75%的市場份額,其次是機械臂廠商和集成商,它們各自占有一定的比例。由于技術和應用門檻較高,且市場相對狹窄,目前國內擁有相關產品的廠商數量有限。這些廠商主要通過企業獨立開發或集成商購買相關移動底盤及協作機器人進行二次開發的方式進入市場。然而,近年來,移動機器人企業與協作機器人廠商的聯合開發趨勢逐漸明顯。

      隨著科技的飛速發展和工業自動化需求的日益增長,國內有多家企業開始積極投入對復合機器人的深入研究和開發(見表1)。

      表1 國內復合機器人部分企業及產品應用情況


      例如,新松產品集合了智能移動機器人、協作機器人等工作單元,采用視覺誤差補償等技術,可滿足企業智能化數字車間對整個機械結構運動精度的要求。新松的復合機器人在工廠上下料、物料搬運等方面有廣泛應用,特別是在新冠疫情期間,其在客戶工廠中24小時不間斷工作,保證了生產效率和經濟效益。

      藍芯科技新一代復合機器人能夠依據實際操作場景靈活選擇激光或視覺SLAM導航技術,確保精準定位與高效移動。該機器人機械臂的末端裝備了Wukong 3D視覺傳感器,機器人前端配置的Eagle 3D視覺傳感器,能有效探測地面高度超過3cm的障礙物,為機器人運行提供額外的安全保障,進一步確保作業環境的穩定性和安全性。

      優艾智合工業設備巡檢機器人ARIS-IS集成多項先進技術,包括設備精確識別、儀表智能檢測、空氣質量實時監測以及振動狀態分析等功能,尤其適用于火電廠等復雜場景。

      未來展望

      復合機器人融合機器視覺、自動化控制、機械手臂和傳感器等多種技術,可實現多種任務的自動化作業。展望未來,復合機器人的發展將呈現以下趨勢:

      首先,模塊化和定制化將成為重要方向。通過模塊化的設計,復合機器人可以更容易地進行定制和擴展,以適應不同任務的需求。這將提高機器人的靈活性和適應性,滿足智慧工廠等應用場景的多樣化需求。

      其次,人機協作共融將進一步發展。復合機器人需要具備更強的人機協作能力,能夠與人類協同作業,共同執行任務,理解人類的意圖,并適應人類的工作環境。這將有助于提升生產效率,同時保障人類的安全。

      此外,復合機器人的成本將逐步下降。隨著相關技術的成熟,將會有更多企業加入市場競爭,相關產業進一步發展,使復合機器人的整體制造成本降低。

      基于技術的不斷進步,復合機器人有望在更多領域提供創新解決方案。例如,在醫療領域,復合機器人可以用于手術輔助和康復治療;在教育領域,可以用于智能教學和互動學習。同時,復合機器人技術還將與柔性機器人技術、人工智能算法和傳感器技術進一步融合,提升機器人的自主性、協作性和適應性。這將推動多機器人協同作業系統的構建,并在其他行業中繼續拓展其應用范圍。

      參考文獻:

      [1]張廣才,張俊杰,蔡彥倫,等.復合機器人的應用和發展綜述[J].機械工程與自動化,2020,(01):218-220.

      [3]LI X, YU H, FENG H, 等. Design and Control for WLR-3P: A Hydraulic Wheel-Legged Robot[J].

      [4]Zhou, Xin, et al. "Swarm of micro flying robots in the wild." Science Robotics 7.66 (2022): eabm5954.

      [5]DENG T, XIE H, WANG J, 等. Long-Term Visual Simultaneous Localization and Mapping: Using a Bayesian Persistence Filter-Based Global Map Prediction[J/OL]. IEEE Robotics & Automation Magazine, 2023, 30(1): 36-49. DOI:10.1109/MRA.2022.3228492. [6]

      [7]Zhu, Jiaqi, et al. "A Dual-Modal Hybrid Gripper with Wide Tunable Contact Stiffness Range and High Compliance for Adaptive and Wide Range Grasping Objects with Diverse Fragilities." Soft Robotics 11.3 (2024): 371-381.

      [8]LI X, MA N, HAN Y, 等. AHPPEBot: Autonomous Robot for Tomato Harvesting based on Phenotyping and Pose Estimation[A/OL].arXiv,2024[2024-11-25].http://arxiv.org/abs/2405.06959.DOI:10.48550/arXiv.2405.06959.

      [9]陳哲涵,黎學臻.面向物流機器人的云邊協同智能視覺傳感器研究與應用[J].物流技術與應用,2023,v.28;No.297(12):154-158.

      專題目錄

      主持人/本刊記者 任芳 朱淼鑫

      • 中國復合機器人技術發展與應用概述(房麗萍 陳哲涵 丁柯宏 張宇)

      • 復合機器人研究和應用現狀及發展挑戰——訪北京航空航天大學機械學院副教授、博士生導師,機械工業服務機器人重點實驗室主任陶永(喜崇彬)

      • 復合機器人海外研究及應用綜述(本刊記者 羅丹)

      • 優艾智合:突破“最后一米”,助推工業升級——訪優艾智合機器人科技有限公司市場總監關健(任芳)

      • 浙江欣奕華:以需求為舵、技術創新為帆,深耕復合機器人賽道——訪浙江欣奕華智能科技有限公司市場與產品總監張春澤(王玉)

      • 斯坦德:以“1+N+X”理念提供復合機器人高效解決方案(肖原)

      • 經世機器人:以技術為核心驅動力,加速復合機器人落地應用——訪山東經世智能科技有限公司總經理秦立夫(朱淼鑫)


      ———— 物流技術與應用融媒 ————

      編輯、排版:王茜

      本文內容源自,有刪改。

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