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智能制造系統(tǒng)是高端制造業(yè)的重點(diǎn)發(fā)展方向，工業(yè)機(jī)器人則是智能制造系統(tǒng)最主要的構(gòu)成要素。當(dāng)前，智能制造工業(yè)機(jī)器人技術(shù)發(fā)展迅速，在制造領(lǐng)域的磨拋、移載、檢測(cè)、裝配等關(guān)鍵工序中逐步獲得應(yīng)用。然而，機(jī)器人作業(yè)的感知、規(guī)劃、控制策略等仍顯單一，僅能執(zhí)行簡(jiǎn)單和重復(fù)的任務(wù)，缺乏對(duì)制造場(chǎng)景的深入理解和復(fù)雜智能交互能力，亟需全面突破智能制造工業(yè)機(jī)器人技術(shù)，為我國(guó)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展開(kāi)辟新途徑。

中國(guó)工程院王耀南院士研究團(tuán)隊(duì)在中國(guó)工程院院刊《中國(guó)工程科學(xué)》2025年第3期刊發(fā)《智能制造工業(yè)機(jī)器人技術(shù)應(yīng)用及發(fā)展趨勢(shì)》一文。文章全面梳理了智能制造工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用背景，包括智能視覺(jué)檢測(cè)、高效磨拋、柔性精密裝配、工件抓取轉(zhuǎn)運(yùn)在內(nèi)的工業(yè)機(jī)器人作業(yè)類型，航空航天裝備、海洋船舶、軌道交通裝備、新能源汽車、電子信息產(chǎn)品等代表性制造場(chǎng)景；從環(huán)境理解與狀態(tài)感知、全尺寸三維檢測(cè)等視覺(jué)感知，機(jī)器人多任務(wù)調(diào)度、復(fù)雜場(chǎng)景無(wú)干涉協(xié)同規(guī)劃等決策規(guī)劃，多機(jī)器人協(xié)同控制、機(jī)器人柔順控制等運(yùn)動(dòng)控制以及靈巧機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)等方面，深入分析了相關(guān)共性技術(shù)的研究進(jìn)展；進(jìn)一步論述了大范圍動(dòng)態(tài)場(chǎng)景理解、集群化作業(yè)、柔性作業(yè)、具身智能、網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同、數(shù)字孿生等智能制造工業(yè)機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)。相關(guān)內(nèi)容可為深化工業(yè)機(jī)器人技術(shù)研究、精準(zhǔn)推進(jìn)智能制造發(fā)展、培養(yǎng)轉(zhuǎn)化新質(zhì)生產(chǎn)力等提供基礎(chǔ)參考。

一、前言

高端制造業(yè)是我國(guó)重點(diǎn)培育和發(fā)展的新興產(chǎn)業(yè)，在支撐國(guó)家重大戰(zhàn)略、引領(lǐng)國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展、維護(hù)國(guó)家安全方面具有重要價(jià)值。航空航天、軌道交通、海洋船舶、工程機(jī)械等重大裝備的制造水平代表了一個(gè)國(guó)家的工程科技核心能力，成為工業(yè)強(qiáng)國(guó)競(jìng)爭(zhēng)的制高點(diǎn)。我國(guó)高端制造業(yè)經(jīng)歷了近20年的快速發(fā)展，涌現(xiàn)出一批標(biāo)志性的重大裝備，但在“空 – 地 – ?！碧剿鞒掷m(xù)深入且對(duì)裝備性能要求進(jìn)一步提升、國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)愈發(fā)激烈的背景下依然面臨迫切挑戰(zhàn)。

智能制造系統(tǒng)指具有自主感知、高效決策規(guī)劃、精準(zhǔn)執(zhí)行等功能的制造系統(tǒng)，是高端制造業(yè)的重點(diǎn)發(fā)展方向，工業(yè)機(jī)器人則是智能制造系統(tǒng)最主要的構(gòu)成要素。新一輪工業(yè)革命加速到來(lái)，發(fā)展智能制造和工業(yè)機(jī)器人成為工業(yè)大國(guó)的戰(zhàn)略部署。美國(guó)發(fā)布“國(guó)家機(jī)器人計(jì)劃2.0”“機(jī)器人發(fā)展路線圖”“無(wú)盡前沿法案”等，將智能機(jī)器人、先進(jìn)工業(yè)制造技術(shù)列為發(fā)展重點(diǎn)；歐盟提出“火花計(jì)劃”“地平線2020計(jì)劃”等，著力增強(qiáng)機(jī)器人的高柔性自主作業(yè)能力。我國(guó)也提出，以新一代信息技術(shù)與制造業(yè)深度融合為主線，重點(diǎn)發(fā)展機(jī)器人與先進(jìn)制造產(chǎn)業(yè)，全面提升中國(guó)制造的質(zhì)量和智能化水平。

當(dāng)前，智能制造工業(yè)機(jī)器人技術(shù)發(fā)展迅速，在制造領(lǐng)域的磨拋、移載、檢測(cè)、裝配等關(guān)鍵工序中逐步獲得應(yīng)用。然而，機(jī)器人作業(yè)的感知、規(guī)劃、控制策略等仍顯單一，僅能執(zhí)行簡(jiǎn)單和重復(fù)的任務(wù)，缺乏對(duì)制造場(chǎng)景的深入理解、“機(jī)器人 – 設(shè)備 – 環(huán)境”復(fù)雜智能交互的能力；大量的制造任務(wù)依賴人工，智能化、柔性制造亟待增強(qiáng)。合理預(yù)判，工業(yè)機(jī)器人作業(yè)將進(jìn)一步發(fā)展，越來(lái)越多地應(yīng)用于智能制造任務(wù)，也將成為航空航天、軌道交通、海洋船舶、工程機(jī)械等重大裝備核心零部件加工制造的主要形式。

面向上述重大背景與技術(shù)演進(jìn)方向，本文圍繞智能制造工業(yè)機(jī)器人的基礎(chǔ)理論與關(guān)鍵技術(shù)，梳理應(yīng)用現(xiàn)狀、辨析研究進(jìn)展、凝練發(fā)展趨勢(shì)，為深化工業(yè)機(jī)器人技術(shù)研究、推進(jìn)我國(guó)智能制造發(fā)展、論證新興產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展等提供基礎(chǔ)參考。

二、智能制造工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用現(xiàn)狀

（一）工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用背景

在全球制造業(yè)高速發(fā)展的背景下，機(jī)械工程、人工智能（AI）、電子信息等技術(shù)的快速發(fā)展提高了機(jī)器人的智能化水平，以工業(yè)機(jī)器人作業(yè)系統(tǒng)為代表的智能制造技術(shù)成為國(guó)內(nèi)外制造業(yè)的關(guān)注焦點(diǎn)。智能制造工業(yè)機(jī)器人具有作業(yè)靈活、自適應(yīng)性強(qiáng)的特點(diǎn)，基本型包括作業(yè)執(zhí)行機(jī)構(gòu)、機(jī)械臂兩部分；也有在此基礎(chǔ)上增加移動(dòng)底盤構(gòu)成的復(fù)合機(jī)器人（見(jiàn)圖1），進(jìn)一步增強(qiáng)機(jī)器人的作業(yè)適應(yīng)能力。以航空航天、軌道交通、海洋船舶為代表的高端制造領(lǐng)域，在核心零部件的檢測(cè)、加工、裝配等制造工序中逐步引入了智能制造工業(yè)機(jī)器人技術(shù)。

目前，工業(yè)機(jī)器人聚焦于制造過(guò)程中的單一功能或單一工序，因缺少協(xié)作機(jī)制而僅能執(zhí)行簡(jiǎn)單任務(wù)；在環(huán)境理解、狀態(tài)感知、多任務(wù)規(guī)劃、協(xié)同柔順控制等方面開(kāi)展了較多研究并取得一定進(jìn)展，但整體技術(shù)水平未能達(dá)到自主解決“機(jī)器人 – 設(shè)備 – 人 – 件”復(fù)雜環(huán)境交互問(wèn)題的層次。工程化的智能制造能力有所不足，智能制造的體系支持能力也顯缺乏。

工業(yè)市場(chǎng)需求快速變化、制造技術(shù)快速迭代，小批量、多品種、柔性化、易部署的多機(jī)器人智能制造系統(tǒng)將成為發(fā)展主流，驅(qū)動(dòng)多機(jī)交互、人機(jī)交互、機(jī)器人與場(chǎng)景交互的廣度和深度不斷提高。針對(duì)這種復(fù)雜交互的需求，圍繞動(dòng)態(tài)場(chǎng)景理解、集群化作業(yè)、具身智能、場(chǎng)景網(wǎng)絡(luò)化、靈巧柔性作業(yè)、數(shù)字孿生等方向，逐步構(gòu)建感知 – 規(guī)劃 – 控制一體化的智能制造工業(yè)機(jī)器人復(fù)雜多維協(xié)同作業(yè)機(jī)制，推進(jìn)制造模式柔性化、制造過(guò)程信息化、制造工序無(wú)人化的新型生產(chǎn)方式。由此，為高端裝備制造難題提供新型解決方案，促進(jìn)工業(yè)制造的數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)。

（二）工業(yè)機(jī)器人作業(yè)類型

1. 智能視覺(jué)檢測(cè)

檢測(cè)對(duì)象復(fù)雜多變，針對(duì)性開(kāi)展精準(zhǔn)實(shí)時(shí)的缺陷檢測(cè)是復(fù)雜零部件制造的難題之一。在二維圖像檢測(cè)方面，通常在機(jī)器人末端安裝相機(jī)，再通過(guò)機(jī)器人“手眼”協(xié)同的方式開(kāi)展工件表面檢測(cè)。智能相機(jī)逐步投入應(yīng)用，基于深度學(xué)習(xí)方法構(gòu)建面向外觀缺陷的檢測(cè)架構(gòu)，以相機(jī)、處理器、視覺(jué)軟件集成優(yōu)化的方式提高了圖像檢測(cè)速率。在精密電子、機(jī)械耗材制造等行業(yè)，多采用搭載多光譜拍攝、圖紋投影照明技術(shù)的視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)開(kāi)展工件外觀缺陷檢測(cè)。在三維視覺(jué)檢測(cè)方面，傳統(tǒng)的三坐標(biāo)測(cè)量、激光測(cè)量逐步升級(jí)為不接觸部件表面的光學(xué)測(cè)量方法。對(duì)于大尺寸部件測(cè)量，建立了“掃描儀+機(jī)器人”的復(fù)合測(cè)量平臺(tái)，提高了三維測(cè)量系統(tǒng)的柔性和靈活性。這些三維測(cè)量系統(tǒng)采用機(jī)器人、固定轉(zhuǎn)臺(tái)配合的測(cè)量視角變換方式，可在一定限度內(nèi)完成部件的三維測(cè)量。在測(cè)量框架方面，多基于幾何特征來(lái)確認(rèn)測(cè)量點(diǎn)。金屬零件拋光面或漆面檢測(cè)具有弱紋理的特點(diǎn)，可采用無(wú)分支散度的復(fù)雜零部件缺陷檢測(cè)、六自由度姿態(tài)估計(jì)方法進(jìn)行多表面檢測(cè)。

也要注意到，現(xiàn)有的二維 / 三維檢測(cè)方法在中近距離檢測(cè)測(cè)量時(shí)效果較好，而對(duì)于大尺寸、稀疏特征的表面以及多層交織的復(fù)雜結(jié)構(gòu)表面而言，檢測(cè)效果不盡如人意；檢測(cè)機(jī)器人缺乏場(chǎng)景環(huán)境感知能力，難以在人、物料、設(shè)備共存的復(fù)雜檢測(cè)場(chǎng)景下進(jìn)行測(cè)量掃描作業(yè)。

2. 高效磨拋

機(jī)器人高效磨拋是智能制造工業(yè)機(jī)器人技術(shù)最具有代表性的應(yīng)用場(chǎng)景。機(jī)器人關(guān)節(jié)多、自由度高，在末端控制、運(yùn)動(dòng)算法的支持下可執(zhí)行靈活作業(yè)，接近人類的作業(yè)形態(tài)。在人機(jī)協(xié)作配合、機(jī)器人運(yùn)動(dòng)及工序設(shè)置合理的情況下，機(jī)器人磨拋系統(tǒng)能夠長(zhǎng)時(shí)間地連續(xù)作業(yè)并保持系統(tǒng)穩(wěn)定。控制程序可驅(qū)動(dòng)機(jī)器人按照預(yù)設(shè)的軌跡執(zhí)行高精度的重復(fù)動(dòng)作，獲得的產(chǎn)品一致性優(yōu)良。在設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)良好、安全保障措施到位的情況下，機(jī)器人磨拋?zhàn)鳂I(yè)可以減少甚至無(wú)需人工參與（人僅在外圍進(jìn)行遠(yuǎn)程監(jiān)控和緊急操作），實(shí)質(zhì)性降低作業(yè)的危險(xiǎn)性。

機(jī)器人高效磨拋受到制造業(yè)的廣泛關(guān)注，磨拋機(jī)器人的研制及應(yīng)用成為熱點(diǎn)。主流的機(jī)器人磨拋系統(tǒng)一般采用恒力控制模式，機(jī)器人打磨末端沿固定軌跡行進(jìn)，適應(yīng)多種工件的毛刺、端面、金屬堆附等打磨場(chǎng)景。在使用普通的六維力傳感器以外，也有基于氣控浮動(dòng)打磨機(jī)器人末端執(zhí)行器來(lái)提高磨拋末端力控制精度的做法。除了通用型號(hào)，還針對(duì)航空航天、海洋船舶等行業(yè)的特定需求，研制了專用型磨拋機(jī)器人系統(tǒng)。例如，航空領(lǐng)域的葉片機(jī)器人磨拋系統(tǒng)搭載了六維力傳感器，適用于渦輪葉片鑄件粗磨、機(jī)加葉片精磨、成品葉片拋光的一體化加工；發(fā)動(dòng)機(jī)缸體自動(dòng)化砂帶磨拋設(shè)備也屬此類。

機(jī)器人磨拋技術(shù)發(fā)展時(shí)間較長(zhǎng)，但受限于機(jī)器人弱剛性以及臂展空間不足，開(kāi)展全表面打磨仍然極為困難；任務(wù)執(zhí)行的靈活性、柔性有待增強(qiáng)，如選擇磨拋路徑依賴人工經(jīng)驗(yàn)，缺乏高效規(guī)劃方法。

3. 柔性精密裝配

工業(yè)制造場(chǎng)景多樣，從大尺寸的航空航天裝備部件制造到微尺寸的電子元器件，均廣泛涉及裝配工序。主流的機(jī)器人裝配研究、自動(dòng)化生產(chǎn)線應(yīng)用多涉及軸孔裝配，根據(jù)軸孔匹配數(shù)量細(xì)分為多軸孔裝配、單軸孔裝配，具有裝配動(dòng)作單一且裝配間隙較大的特點(diǎn)。隨著裝配場(chǎng)景中零部件接觸面形貌的復(fù)雜化，裝配難度不斷增加，裝配間隙也因裝配場(chǎng)景要求不同而顯差異化；對(duì)于一些精密裝配場(chǎng)景，裝配間隙將直接降低裝配精度。實(shí)際裝配過(guò)程多存在非標(biāo)準(zhǔn)、不規(guī)則的異形零部件，進(jìn)一步加大了機(jī)器人裝配的難度。

結(jié)合目標(biāo)裝配工件的表面及輪廓特征，通過(guò)視覺(jué)、接觸力傳感進(jìn)行復(fù)雜異形零部件的移動(dòng)、裝配對(duì)準(zhǔn)、位姿調(diào)整，由此實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化裝配工序，如發(fā)動(dòng)機(jī)、電機(jī)、變速箱等部件的軸孔裝配、榫槽裝配等，是目前廣泛應(yīng)用的方案。為進(jìn)一步提高裝配進(jìn)度，對(duì)于零件和標(biāo)記量具的插拔，也可采用根據(jù)裝配空間的幾何約束特性求解機(jī)器人控制器柔順軌跡跟蹤的力和力矩參考值的方式。針對(duì)零部件裝配面擠壓的微形變問(wèn)題，建立了裝配的彈性接觸機(jī)理分析模型，近似計(jì)算出輸入力／扭矩、反作用力／扭矩、接觸壓力、接觸形變等參數(shù)的變化關(guān)系。采用連桿運(yùn)動(dòng)模型、三點(diǎn)接觸模型等特定模型來(lái)描述裝配接觸系統(tǒng)，在過(guò)盈配合聯(lián)接、膠接、壓圈等復(fù)雜力交互的情況下應(yīng)用較多。

整體來(lái)看，當(dāng)前的機(jī)器人只能完成相對(duì)簡(jiǎn)單的裝配任務(wù)，且以單個(gè)機(jī)器人的裝配為主；機(jī)器人協(xié)同作業(yè)能力不佳，難以應(yīng)對(duì)復(fù)雜力交互、多零部件的裝配過(guò)程；機(jī)器人的靈活性不足，不適用配合組件的復(fù)雜長(zhǎng)程裝配。

4. 工件抓取轉(zhuǎn)運(yùn)

在高端制造場(chǎng)景中，待加工的工件擺放隨機(jī)，空間障礙復(fù)雜，待抓取工件的位置及姿態(tài)不盡相同。需要機(jī)器人根據(jù)每次視覺(jué)系統(tǒng)的測(cè)量結(jié)果重新規(guī)劃運(yùn)動(dòng)軌跡，同步保證運(yùn)動(dòng)路徑不會(huì)與其他作業(yè)設(shè)備、現(xiàn)場(chǎng)工人等障礙碰撞。工件抓取轉(zhuǎn)運(yùn)作業(yè)對(duì)機(jī)器人的動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃、避障能力等提出了較高的要求。需要?jiǎng)?chuàng)建運(yùn)動(dòng)規(guī)劃的環(huán)境模型（含機(jī)器人、待抓取的工件、作業(yè)環(huán)境中的障礙物等），支持開(kāi)展機(jī)器人的抓取運(yùn)動(dòng)、移動(dòng)路徑等規(guī)劃。

避障檢測(cè)同樣基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理算法，涉及工件的計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)（CAD）模型、機(jī)器人末端抓手的簡(jiǎn)化CAD模型。通常參考避障策略設(shè)計(jì)機(jī)器人的抓取方法，據(jù)此選擇抓取點(diǎn)；針對(duì)機(jī)器人、抓取點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)軌跡進(jìn)行濾波器平滑，形成最終的機(jī)器人運(yùn)動(dòng)軌跡指令，發(fā)送給機(jī)器人控制系統(tǒng)。機(jī)器人抓取搬運(yùn)作業(yè)已有成熟方案，如機(jī)器人視覺(jué)抓取系統(tǒng)。抓取系統(tǒng)一般采用固定安裝方式，也可布置在機(jī)器人末端；設(shè)計(jì)了多種工具單元，配合基于模型匹配的零部件定位算法，支持機(jī)器人對(duì)無(wú)序堆疊零部件進(jìn)行抓取轉(zhuǎn)運(yùn)；集成了工件跟蹤定位、位姿估計(jì)、避障規(guī)劃等功能，在車架、電機(jī)、蓋板等制造場(chǎng)景中獲得應(yīng)用。例如，在汽車零件制造流程中，采用機(jī)器人進(jìn)行三維視覺(jué)定位與抓取作業(yè)，從包裝箱抓取多層擺放的零件；基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)、零件的CAD模型，進(jìn)行曲面的表面法線向量估計(jì)、曲面分割、幾何建模、目標(biāo)物體的識(shí)別及位姿估計(jì)；將獲得的工件位姿信息發(fā)送給機(jī)器人控制系統(tǒng)，引導(dǎo)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)并抓取工件。

值得指出的是，主流的機(jī)器人抓取搬運(yùn)方法多基于模型信息，較少引入待抓取零部件搬運(yùn)過(guò)程中因機(jī)器人之間相對(duì)位置偏差而產(chǎn)生的物體形變，導(dǎo)致抓取搬運(yùn)物品形狀損壞或應(yīng)力難以釋放。設(shè)計(jì)機(jī)器人靈活抓取機(jī)構(gòu)，可在一定程度上緩解相關(guān)問(wèn)題。

（三）工業(yè)機(jī)器人制造場(chǎng)景

1. 航空航天裝備制造

相較傳統(tǒng)制造行業(yè)，航空航天裝備制造具有空間尺寸大、加工材料特殊、機(jī)械結(jié)構(gòu)復(fù)雜、性能指標(biāo)要求高的特點(diǎn)，對(duì)加工、裝配作業(yè)機(jī)器人的靈活性、安全性、可靠性、穩(wěn)定性等都提出了更高的要求。工業(yè)機(jī)器人廣泛應(yīng)用于飛機(jī)零部件的加工和裝配，可提高制造自動(dòng)化程度、降低制造成本、合理縮短交貨時(shí)間。在飛機(jī)總裝流程中，由鉆孔、檢測(cè)等功能的機(jī)器人組成的多機(jī)器人協(xié)同裝配系統(tǒng)，提高了機(jī)身段對(duì)接裝配30%的作業(yè)效率；針對(duì)壁板、蒙皮、長(zhǎng)桁等柔性復(fù)合材料部件，采用多機(jī)器人配合完成抓取、轉(zhuǎn)移、放置等任務(wù)。包含測(cè)量機(jī)器人、鋼絞線定位機(jī)器人、夾裝配機(jī)器人、機(jī)身鉆鉚機(jī)器人等復(fù)雜多機(jī)器人在內(nèi)的飛機(jī)自動(dòng)總裝系統(tǒng)已進(jìn)入技術(shù)驗(yàn)證階段。在內(nèi)機(jī)艙組裝流程方面，由機(jī)器人執(zhí)行裝配中交叉孔的鏜銷工藝，可保證鏜孔質(zhì)量和位置精度，在飛機(jī)裝配項(xiàng)目中獲得應(yīng)用。引入小空間仿生機(jī)器人開(kāi)展內(nèi)倉(cāng)支架、角片的組裝操作，構(gòu)建了空中客車A350機(jī)身前段的內(nèi)部支架。在飛機(jī)裝配檢測(cè)環(huán)節(jié)構(gòu)建了機(jī)器人應(yīng)用程序，如采用紅外相機(jī)、激光雷達(dá)、深度相機(jī)獲取檢測(cè)區(qū)域三維數(shù)據(jù)的測(cè)量方案。

2. 海洋船舶制造

我國(guó)造船企業(yè)占據(jù)一定比例的全球市場(chǎng)份額，但制造環(huán)境不佳、勞動(dòng)強(qiáng)度大、作業(yè)效率低、加工誤差不穩(wěn)定等問(wèn)題制約著船舶制造行業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。機(jī)器人制造技術(shù)在造船企業(yè)的推廣應(yīng)用，推動(dòng)造船生產(chǎn)制造流程的優(yōu)化，提升造船效率并保障制造質(zhì)量，如成功應(yīng)用于切割、焊接、涂裝、裝配、搬運(yùn)、檢查、清污等船舶制造任務(wù)場(chǎng)景。船舶涂裝工藝是船舶制造的支柱工藝之一（成本占總船價(jià)的8%~10%），目前仍以人工作業(yè)為主；由自動(dòng)導(dǎo)向車、升降機(jī)、機(jī)械臂、噴涂模塊等構(gòu)成的移動(dòng)噴涂系統(tǒng)正在研發(fā)過(guò)程中，后續(xù)將應(yīng)用于船舶的大型非結(jié)構(gòu)外殼體表面的自動(dòng)涂裝，可顯著壓縮工藝成本并提高制造效率。焊接是船舶制造另一個(gè)主要工序，約占全部建造施工量的1/3，焊接水平成為評(píng)價(jià)造船質(zhì)量的重要指標(biāo)。針對(duì)船舶焊接一致性、精度等方面的問(wèn)題，基于視覺(jué)引導(dǎo)機(jī)器人進(jìn)行焊接和檢測(cè)作業(yè)為研究熱點(diǎn)，目標(biāo)是提高焊接的魯棒性、準(zhǔn)確性，著重增強(qiáng)非連續(xù)焊縫的主動(dòng)識(shí)別、跟蹤定位、精準(zhǔn)焊接能力。此外，自動(dòng)化船體檢測(cè)也是關(guān)注重點(diǎn)，包含船舶整體合攏口、模塊測(cè)量和船體／船艙焊縫、漆面等的檢測(cè)；采用升降機(jī)構(gòu)配合機(jī)器人或磁吸附攀爬機(jī)器人的作業(yè)方案，可有效減小船舶測(cè)量中機(jī)器人檢測(cè)結(jié)果的偏差，全面改進(jìn)船舶的檢測(cè)流程。

3. 軌道交通裝備制造

軌道交通是國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要保障，在綜合交通體系中占據(jù)骨干地位。軌道交通裝備制造是現(xiàn)代綜合交通運(yùn)輸、現(xiàn)代化制造產(chǎn)業(yè)體系建設(shè)的重要內(nèi)容，在裝備制造業(yè)發(fā)展中肩負(fù)重要使命。白車身是高速列車的大型復(fù)雜部件，車身制造的核心工藝是焊接和打磨，相應(yīng)質(zhì)量關(guān)聯(lián)高速列車的運(yùn)行性能與安全；但白車身打磨仍以人工作業(yè)為主，效率低且工作環(huán)境不佳，因而基于機(jī)器人的自動(dòng)化打磨能力成為亟需。在動(dòng)車轉(zhuǎn)向架、機(jī)車司機(jī)室的焊縫打磨中開(kāi)展了研究和測(cè)試性應(yīng)用，對(duì)于大、長(zhǎng)、直焊縫，小弧形焊縫，機(jī)器人能夠靈活切換不同的打磨工具并執(zhí)行作業(yè)，也可通過(guò)傳感器對(duì)工件、打磨工具的偏移量進(jìn)行精準(zhǔn)計(jì)算與自動(dòng)補(bǔ)償，兼顧打磨質(zhì)量和校準(zhǔn)速度。此外，在軌道交通大型復(fù)雜部件的裝配過(guò)程中，國(guó)內(nèi)企業(yè)采用多機(jī)器人協(xié)同作業(yè)，實(shí)現(xiàn)了列車車身的自動(dòng)化搬運(yùn)、轉(zhuǎn)向架側(cè)梁內(nèi)腔等結(jié)構(gòu)的自動(dòng)化組裝。

4. 新能源汽車制造

新能源汽車市場(chǎng)快速增長(zhǎng)，成為汽車工業(yè)的重要發(fā)展方向。新能源汽車制造工序多、產(chǎn)線節(jié)拍快，對(duì)大容量、多設(shè)備、高效協(xié)同的智能制造能力提出了極高要求。在汽車車身制造方面，發(fā)展了視覺(jué)、力覺(jué)等傳感引導(dǎo)的多機(jī)器人協(xié)同車身制造工作站，構(gòu)建了包含多異構(gòu)機(jī)器人、多傳感設(shè)備、變位機(jī)與夾具、機(jī)器人桁架以及排塵等配套輔助模塊在內(nèi)的車身定位／焊接／搬運(yùn)系統(tǒng)；采用順序功能圖分析焊接工序，據(jù)此規(guī)劃控制系統(tǒng)的通信架構(gòu)，與企業(yè)研發(fā)管理系統(tǒng)連接，支持汽車部件多機(jī)協(xié)同制造。在動(dòng)力電池的安裝與搬運(yùn)環(huán)節(jié)，更多采用基于工業(yè)機(jī)器人的自動(dòng)換電方案，模擬人工換電的過(guò)程并由機(jī)器人進(jìn)行電池抓取（結(jié)合堆垛機(jī)進(jìn)行電池存放），實(shí)現(xiàn)動(dòng)力電池裝卸、在汽車和電池倉(cāng)庫(kù)之間的搬運(yùn)。

5. 電子信息產(chǎn)品制造

電子信息產(chǎn)品指計(jì)算機(jī)類、通信類、消費(fèi)類電子產(chǎn)品，相應(yīng)制造在工業(yè)體系中占據(jù)了重要份額。電子零部件尺寸較小、元件標(biāo)準(zhǔn)化程度較高、產(chǎn)業(yè)智能化整體進(jìn)展良好，工業(yè)機(jī)器人在相關(guān)制造中獲得廣泛應(yīng)用，主要執(zhí)行檢測(cè)和裝配作業(yè)。在電子零部件的轉(zhuǎn)運(yùn)和安裝方面，多采用由機(jī)器人、視覺(jué)傳感器（通常為工業(yè)相機(jī)、激光掃描設(shè)備）構(gòu)成的機(jī)器人作業(yè)系統(tǒng)，對(duì)零部件擺放進(jìn)行精確定位、姿態(tài)估計(jì)以及執(zhí)行抓取和安裝工序。針對(duì)零部件板型、螺孔、定位孔、卡扣等結(jié)構(gòu)的機(jī)器人在線視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)，通常在數(shù)秒內(nèi)即可完成單個(gè)工件的多項(xiàng)表面參數(shù)光學(xué)檢測(cè)。機(jī)器人視覺(jué)檢測(cè)分揀具有高速、穩(wěn)定、智能、易部署的特點(diǎn)，適用于批量尺寸檢查與自動(dòng)裝配、產(chǎn)品完整性檢查、元件定位、表面字符識(shí)別、印刷電路板檢驗(yàn)、元器件引腳定位等電子制造場(chǎng)景。

三、智能制造工業(yè)機(jī)器人共性技術(shù)研究進(jìn)展

得益于龐大的制造業(yè)需求，智能制造工業(yè)機(jī)器人技術(shù)應(yīng)用面極為寬闊，也獲得了系統(tǒng)性的發(fā)展，但在復(fù)雜制造場(chǎng)景理解、主動(dòng)靈活作業(yè)交互等方面仍有明顯不足。解決之道是從視覺(jué)感知、決策規(guī)劃、運(yùn)動(dòng)控制、靈巧機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)等方面開(kāi)展工業(yè)機(jī)器人的共性技術(shù)研究。

（一）視覺(jué)感知

1. 環(huán)境理解與狀態(tài)感知

工業(yè)制造場(chǎng)景范圍較大，人、機(jī)器人、設(shè)備、物料同時(shí)大量存在并不斷移動(dòng)變化。這種動(dòng)態(tài)變化的大范圍制造場(chǎng)景對(duì)機(jī)器人的實(shí)時(shí)環(huán)境理解與狀態(tài)感知能力提出了極高要求，需要機(jī)器人在自主感知和理解當(dāng)前環(huán)境的基礎(chǔ)上構(gòu)建環(huán)境地圖、感知作業(yè)狀態(tài)。機(jī)器人語(yǔ)義地圖構(gòu)建方法主要有基于視覺(jué)的同步定位與地圖構(gòu)建（SLAM）、基于激光的SLAM、多傳感器融合等。視覺(jué)和激光SLAM方法通過(guò)最小化距離估計(jì)位姿，重建效果較好且計(jì)算量小，得到廣泛應(yīng)用。然而相關(guān)算法在面對(duì)更高級(jí)語(yǔ)義要求的場(chǎng)景時(shí)有所不足，將語(yǔ)義理解和環(huán)境構(gòu)建相結(jié)合則可改善機(jī)器人對(duì)復(fù)雜作業(yè)環(huán)境的理解能力，如引入語(yǔ)義信息實(shí)現(xiàn)復(fù)雜室外場(chǎng)景中的多類型分割識(shí)別，建立基于語(yǔ)義理解的長(zhǎng)期語(yǔ)義地圖維護(hù)機(jī)制。為提高應(yīng)用的實(shí)時(shí)性，結(jié)合拓?fù)湎闰?yàn)知識(shí)、編碼 – 解碼器深度網(wǎng)絡(luò)開(kāi)發(fā)了環(huán)境語(yǔ)義理解方法，引入先驗(yàn)知識(shí)以加速語(yǔ)義理解過(guò)程，在避免依賴標(biāo)注的同時(shí)提高了語(yǔ)義分割識(shí)別的精度。需要指出的是，目前的環(huán)境理解局限在室內(nèi)、室外、自動(dòng)駕駛等場(chǎng)景（語(yǔ)義分割精度無(wú)需精確到毫米級(jí)、環(huán)境要素種類偏少），難以滿足重大裝備制造場(chǎng)景的多要素、高精度、高維細(xì)粒度等要求。

機(jī)器人狀態(tài)感知的信息有位姿、變形等影響工件質(zhì)量關(guān)鍵表面參數(shù)的信息，裂紋、凹坑等表面缺陷信息。在機(jī)器人運(yùn)行軌跡監(jiān)測(cè)方面，建立不同軌跡、初始位置、運(yùn)行參數(shù)、圖像中作業(yè)位置 / 輪廓之間的映射關(guān)系，再基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行機(jī)器人運(yùn)行軌跡的跟蹤即監(jiān)測(cè)。在目標(biāo)位姿估計(jì)方面，相關(guān)研究集中在基于目標(biāo)邊緣、關(guān)鍵結(jié)構(gòu)注意力機(jī)制的位姿估計(jì)策略，較好解決了光照多變、無(wú)紋理物體條件下的姿態(tài)估計(jì)問(wèn)題。在作業(yè)過(guò)程形變感知監(jiān)測(cè)方面，分析毛坯的成形誤差、切削力與內(nèi)應(yīng)力變形等因素，重建考慮阻尼效應(yīng)、外部載荷的動(dòng)態(tài)位移和應(yīng)變場(chǎng)，據(jù)此監(jiān)控機(jī)器人作業(yè)過(guò)程中的外形幾何形變、實(shí)施機(jī)器人運(yùn)行補(bǔ)償，保證成品精度。然而，重大裝備制造過(guò)程工藝復(fù)雜、工序繁多、場(chǎng)景多變，需要綜合且實(shí)時(shí)地感知多種狀態(tài)，現(xiàn)有的感知方法僅適用單一模態(tài)制造狀態(tài)，難以滿足相關(guān)場(chǎng)景中集群機(jī)器人的自主作業(yè)需求。

2. 全尺寸三維檢測(cè)

三維檢測(cè)指掃描數(shù)據(jù)與設(shè)計(jì)模型數(shù)據(jù)的三維誤差計(jì)算過(guò)程，實(shí)質(zhì)是比對(duì)三維掃描數(shù)據(jù)與工件模型數(shù)據(jù)的匹配及偏差情況，獲得目標(biāo)表面的三維誤差分布，在打磨、拋光、機(jī)加工、焊接等環(huán)節(jié)得到廣泛應(yīng)用。在三維檢測(cè)后，機(jī)器人加工系統(tǒng)根據(jù)測(cè)量結(jié)果調(diào)整零部件的加工參數(shù)，優(yōu)化拋光、打磨等后續(xù)工序。全尺寸三維檢測(cè)主要針對(duì)大尺寸部件、表面結(jié)構(gòu)復(fù)雜的部件，在掃描視點(diǎn)規(guī)劃、尺寸測(cè)量的基礎(chǔ)上精確計(jì)算部件的外形及結(jié)構(gòu)尺寸。掃描視點(diǎn)規(guī)劃旨在確定最佳成像視點(diǎn)，引導(dǎo)掃描儀完成目標(biāo)的三維掃描任務(wù)；通常采用體素、三角網(wǎng)格等模型描述掃描空間，推算遮擋區(qū)域后確定掃描視點(diǎn)。

尺寸測(cè)量指基于模型的幾何特征進(jìn)行數(shù)據(jù)匹配（如體素截?cái)喾?hào)距離或歐幾里得符號(hào)距離信息），或者根據(jù)測(cè)量的工藝特點(diǎn)構(gòu)建測(cè)量評(píng)價(jià)函數(shù)，由平方最小化、方差最小化原理求解，可綜合運(yùn)用多種方法來(lái)進(jìn)一步提高測(cè)量精度。應(yīng)用特征和幾何信息的匹配策略（如關(guān)鍵點(diǎn)搜索、幾何約束設(shè)置、數(shù)據(jù)點(diǎn)權(quán)值分配），也可提高零部件掃描數(shù)據(jù)配準(zhǔn)算法的收斂速度及魯棒性。根據(jù)測(cè)量余量分布要求確定誤差函數(shù)后，設(shè)計(jì)模型數(shù)據(jù)、三維掃描數(shù)據(jù)的配準(zhǔn)測(cè)量過(guò)程可視為求解非線性的多維優(yōu)化問(wèn)題。當(dāng)然，三維測(cè)量方法易受原始三維掃描數(shù)據(jù)中的背景數(shù)據(jù)噪聲、數(shù)據(jù)匹配次序的影響，導(dǎo)致配準(zhǔn)結(jié)果產(chǎn)生偏移進(jìn)而降低三維檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性。

（二）決策規(guī)劃

1. 機(jī)器人多任務(wù)調(diào)度

對(duì)于復(fù)雜任務(wù)場(chǎng)景，單個(gè)機(jī)器人通常無(wú)法滿足制造任務(wù)需求，因而需要多機(jī)器人協(xié)作。機(jī)器人多任務(wù)調(diào)度涉及任務(wù)工序的執(zhí)行順序（任務(wù)工序調(diào)度）、每個(gè)任務(wù)的承擔(dān)機(jī)器人（任務(wù)分配），較多采用啟發(fā)式搜索策略，即由運(yùn)行過(guò)程中的環(huán)境信息啟發(fā)機(jī)器人系統(tǒng)的新搜索方向，獲得任務(wù)調(diào)度優(yōu)化問(wèn)題的近似最優(yōu)解（見(jiàn)圖2）。代表性的研究有利用蟻群?jiǎn)l(fā)算法探究協(xié)作機(jī)器人的任務(wù)分配問(wèn)題、基于啟發(fā)式算法解決靜態(tài)時(shí)間擴(kuò)展的多機(jī)器人任務(wù)分配問(wèn)題、引入大鄰域搜索策略優(yōu)化多機(jī)器人／多工序任務(wù)的調(diào)度與分配問(wèn)題，相關(guān)方法初步應(yīng)用于工程機(jī)械、飛機(jī)機(jī)身等結(jié)構(gòu)件的制造過(guò)程。相比精確求解類方法，啟發(fā)式方法只尋求近似最優(yōu)解，搜索效率較高，適合計(jì)算規(guī)模較大的場(chǎng)景，但帶有難以調(diào)整的超參數(shù)，明顯影響求解質(zhì)量，不適合處理動(dòng)態(tài)任務(wù)。

不同于啟發(fā)式方法，市場(chǎng)機(jī)制類方法采用分散式的控制方式，適合大規(guī)模動(dòng)態(tài)分布式系統(tǒng)，具有良好的可擴(kuò)展性和魯棒性，在高動(dòng)態(tài)環(huán)境中的任務(wù)調(diào)度分配方面效果更好。為應(yīng)對(duì)機(jī)器人任務(wù)執(zhí)行期間的意外及不確定場(chǎng)景，可將單一市場(chǎng)交易策略擴(kuò)展為動(dòng)態(tài)權(quán)重的拍賣策略，支持多機(jī)器人作業(yè)系統(tǒng)中時(shí)間約束任務(wù)的預(yù)先分配與動(dòng)態(tài)分配。市場(chǎng)機(jī)制類方法的搜索過(guò)程通常采用貪心式?jīng)Q策，計(jì)算簡(jiǎn)單但很難獲得全局最優(yōu)解。

目前，機(jī)器人多任務(wù)規(guī)劃開(kāi)始探索應(yīng)用強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法，基于Distributed-Q算法的強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型、基于分層強(qiáng)化學(xué)習(xí)的多任務(wù)梯度規(guī)劃、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)規(guī)劃等較好解決了大規(guī)模復(fù)雜環(huán)境下多機(jī)器人協(xié)同作業(yè)任務(wù)調(diào)度問(wèn)題。類似強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法，模仿學(xué)習(xí)也可應(yīng)用于多機(jī)器人作業(yè)狀態(tài)預(yù)測(cè)，支持多機(jī)器人安全路徑規(guī)劃。強(qiáng)化學(xué)習(xí)、模仿學(xué)習(xí)將學(xué)習(xí)到的策略函數(shù)直接映射成目標(biāo)決策，相較傳統(tǒng)的搜索方法具有更高的計(jì)算效率和實(shí)時(shí)性；但在求解問(wèn)題規(guī)模較大時(shí)會(huì)出現(xiàn)狀態(tài)空間“爆炸”情況，導(dǎo)致學(xué)習(xí)過(guò)程不易收斂。

2. 復(fù)雜場(chǎng)景無(wú)干涉協(xié)同規(guī)劃

機(jī)器人末端一致性作業(yè)規(guī)劃是復(fù)雜的多約束高維規(guī)劃問(wèn)題。面向復(fù)雜部件制造場(chǎng)景，機(jī)器人系統(tǒng)作業(yè)端的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃還需滿足空間狹小、動(dòng)態(tài)分析、實(shí)時(shí)避障等需求。機(jī)器人作業(yè)端協(xié)同系統(tǒng)主要包括主從式、分布式兩種。

主從式系統(tǒng)選擇1個(gè)機(jī)器人作為主機(jī)器人，其余的定義為從機(jī)器人。根據(jù)主從機(jī)器人之間的協(xié)調(diào)關(guān)系與目標(biāo)位置，規(guī)劃主機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)軌跡，再根據(jù)主機(jī)器人的軌跡進(jìn)行從機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)軌跡規(guī)劃。例如，在基于任務(wù)分類的機(jī)器人規(guī)劃策略中，通常對(duì)不可行任務(wù)與機(jī)器人分配進(jìn)行編碼，并對(duì)未來(lái)可能出現(xiàn)的類似分配進(jìn)行剪枝處理，生成可執(zhí)行任務(wù)的機(jī)器人運(yùn)動(dòng)規(guī)劃約束，形成機(jī)器人復(fù)雜任務(wù)規(guī)劃。為應(yīng)對(duì)避障問(wèn)題，多采用機(jī)器人作業(yè)運(yùn)動(dòng)虛擬區(qū)域的策略，改變虛擬區(qū)域移動(dòng)方向及矩形參數(shù)以適應(yīng)作業(yè)環(huán)境，在考慮虛擬區(qū)域參數(shù)變化的同時(shí)及時(shí)調(diào)整機(jī)器人的移動(dòng)方向。主從式系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)整體性、協(xié)調(diào)性較好，但集群機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)軌跡存在耦合概率，成員的誤差及故障會(huì)被放大，不利于整個(gè)系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可擴(kuò)展性。

在分布式規(guī)劃的框架下，機(jī)器人根據(jù)自身傳感器的信息規(guī)劃自有運(yùn)動(dòng)，機(jī)器人之間以通信方式交換各自的位置和環(huán)境信息。典型的分布式規(guī)劃策略是基于速度障礙（VO）的方法。VO起初用于處理動(dòng)態(tài)環(huán)境下機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃問(wèn)題，將避障問(wèn)題轉(zhuǎn)化為速度調(diào)整問(wèn)題；將預(yù)測(cè)碰撞的速度區(qū)域定義為VO區(qū)域，選擇VO區(qū)域之外的速度作為避障速度；當(dāng)場(chǎng)景中的機(jī)器人數(shù)量較多時(shí)，會(huì)出現(xiàn)避障引起的抖動(dòng)現(xiàn)象。為此提出了交互速度障礙算法，為機(jī)器人提供統(tǒng)一的行為決策與規(guī)劃并避免抖動(dòng)現(xiàn)象，但在機(jī)器人規(guī)模進(jìn)一步增大后仍然難以避免碰撞。此外，分布式規(guī)劃方法雖然適合動(dòng)態(tài)環(huán)境場(chǎng)景，但大量的分布式通信交互對(duì)通信帶寬要求較高。為了高效表征多機(jī)器人任務(wù)規(guī)劃系統(tǒng)、增強(qiáng)多機(jī)器人任務(wù)規(guī)劃能力，有研究將之視為構(gòu)型空間維度更高的單機(jī)器人系統(tǒng)，探索了基于策略梯度模型的機(jī)器人運(yùn)動(dòng)規(guī)劃策略，在復(fù)雜動(dòng)態(tài)環(huán)境中單移動(dòng)機(jī)器人的實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)規(guī)劃與調(diào)度、多機(jī)器人協(xié)作動(dòng)態(tài)環(huán)境中機(jī)器人單元的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃等方面展現(xiàn)出良好潛力。

（三）運(yùn)動(dòng)控制

1. 多機(jī)器人協(xié)同控制

機(jī)器人尤其適用多型號(hào)、小批量的大型構(gòu)件加工，而復(fù)雜的機(jī)械連接結(jié)構(gòu)致使末端剛度較低，進(jìn)而導(dǎo)致加工精度普遍不高。機(jī)器人控制優(yōu)化的重要研究方向即為基于接觸力模型預(yù)測(cè)和補(bǔ)償?shù)臋C(jī)器人剛度增強(qiáng)方法，用于改善加工質(zhì)量及穩(wěn)定性。通行的做法是建立打磨、拋光、切割、去毛刺等任務(wù)的機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)、動(dòng)力學(xué)、剛度模型，據(jù)此優(yōu)化機(jī)器人的位姿／接觸力分布，提高加工精度。以機(jī)器人銑削加工為例，根據(jù)運(yùn)動(dòng)學(xué)、動(dòng)力學(xué)模型來(lái)優(yōu)化位姿、提高剛度，建立機(jī)器人銑削模型并分析銑削參數(shù)和工藝流程，增強(qiáng)機(jī)器人銑削顫動(dòng)抑制能力。結(jié)合傳感器反饋的六維銑削力信息，計(jì)算機(jī)器人的端偏移，通過(guò)算法對(duì)軌跡進(jìn)行補(bǔ)償，減少實(shí)際銑削誤差。

在多機(jī)器人參與的加工過(guò)程中，工件形貌、工藝參數(shù)、工作條件等帶來(lái)多重限制，多機(jī)器人的末端路徑、機(jī)器人本體均需要滿足面向任務(wù)的時(shí)空約束。各個(gè)機(jī)器人應(yīng)在指定時(shí)刻分別到達(dá)規(guī)劃位姿，不能出現(xiàn)互相干涉，可采取分析協(xié)作過(guò)程中多機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)／動(dòng)力學(xué)約束關(guān)系的方法進(jìn)行處理。多機(jī)器人協(xié)同系統(tǒng)具有封閉多回路、冗余驅(qū)動(dòng)的特性，難點(diǎn)在于動(dòng)力學(xué)建模、載荷分配策略，主流思路是建立優(yōu)化判據(jù)并進(jìn)行動(dòng)載荷的最優(yōu)分配。例如，利用雙機(jī)器人的冗余特性，根據(jù)最小作用力原則優(yōu)化多機(jī)器人的多位置抓持力分布；建立多節(jié)點(diǎn)閉運(yùn)動(dòng)鏈協(xié)調(diào)系統(tǒng)，引入線性加權(quán)方法約束多機(jī)器人的內(nèi)部作用力，給出基于載荷分配原則的機(jī)器人協(xié)作吊運(yùn)方案。需要指出的是，機(jī)器人制造系統(tǒng)精度保障機(jī)制研究仍然停留在單機(jī)器人、單一工藝層面，而機(jī)器人協(xié)同加工的精度保障原理與體系層面研究仍處于空白階段，后續(xù)需要攻關(guān)面向加工制造的機(jī)器人系統(tǒng)協(xié)同精度控制技術(shù)。

2. 機(jī)器人柔順控制

機(jī)器人作業(yè)任務(wù)要求機(jī)器人末端與工件存在物理接觸，對(duì)機(jī)器人與環(huán)境之間的接觸力精度控制提出了較高要求。機(jī)器人末端微小的位置偏差都可能因被接觸材料的形變而產(chǎn)生較大的接觸力，或?qū)C(jī)器人和被接觸物造成損傷，需要在執(zhí)行接觸任務(wù)的機(jī)器人控制系統(tǒng)中添加力控制單元。力位混合控制、阻抗控制在環(huán)境 – 機(jī)器人交互控制方面應(yīng)用較多：相較前者，后者無(wú)需在兩個(gè)正交方向分解出兩套控制策略，魯棒性更佳，機(jī)器人可穩(wěn)定輸出所需的作用力。早期研究關(guān)注機(jī)器人動(dòng)力學(xué)的不確定性處理，多采用自適應(yīng)阻抗控制方式，但阻抗控制模型結(jié)構(gòu)相對(duì)固化而無(wú)法應(yīng)對(duì)復(fù)雜的機(jī)器人工作環(huán)境。為此，引入考慮環(huán)境動(dòng)態(tài)約束的機(jī)器人模型、受環(huán)境影響的可變控制模型，獲得了更好的控制性能。

隨著機(jī)器人視覺(jué)技術(shù)的不斷發(fā)展，視覺(jué) / 力覺(jué)混合策略相較純力覺(jué)控制方案納入更全面的機(jī)器人作業(yè)信息，作業(yè)柔順性更好。自然的做法是視覺(jué)／力覺(jué)信息獨(dú)立處理，采用視覺(jué)比例控制、力覺(jué)比例積分控制策略，聯(lián)合進(jìn)行機(jī)器人關(guān)節(jié)角度控制。也可采用視覺(jué)／力覺(jué)正交控制思路來(lái)簡(jiǎn)化控制策略，根據(jù)約束表面的幾何信息預(yù)測(cè)視覺(jué)位移和接觸力，將混合任務(wù)空間劃分為正交的力覺(jué)控制子空間、視覺(jué)位控子空間，再由力覺(jué)、視覺(jué)分別控制不同的運(yùn)動(dòng)方向。

在工業(yè)制造的實(shí)際環(huán)境中，環(huán)境模型的參數(shù)變化頻繁，亟需一種泛用性和效率均較高的環(huán)境 – 機(jī)器人動(dòng)力學(xué)建模方式，以確保機(jī)器人作業(yè)過(guò)程的末端跟蹤質(zhì)量。機(jī)器人加工屬于具有強(qiáng)交互力的作業(yè)場(chǎng)景，需要控制系統(tǒng)及時(shí)捕捉接觸力的變化并針對(duì)性調(diào)整控制策略。然而，機(jī)器人多傳感器數(shù)據(jù)融合方法的計(jì)算成本較高，導(dǎo)致控制系統(tǒng)難以及時(shí)響應(yīng)加工接觸力的突變。為此，在多傳感器數(shù)據(jù)融合方面需克服各控制子集的缺點(diǎn)，提高機(jī)器人對(duì)位置、接觸力等物理量的測(cè)量精度以及多源數(shù)據(jù)處理的效率。

（四）靈巧機(jī)構(gòu)

在精密工業(yè)制造場(chǎng)景中，傳統(tǒng)的機(jī)械抓手等機(jī)器人末端執(zhí)行器，剛性結(jié)構(gòu)的可形變范圍小、關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)自由度低、適應(yīng)性不強(qiáng)、多關(guān)節(jié)柔順性差，無(wú)法對(duì)不同尺寸、剛度、形狀、類型的目標(biāo)物進(jìn)行高效率抓取及搬運(yùn)。盡管已有機(jī)器人配置彈性材料并根據(jù)抓手模型設(shè)計(jì)自適應(yīng)抓取策略，但無(wú)法根本性地解決相關(guān)問(wèn)題。

由柔性材料制作的柔性抓手，可在無(wú)限的自由度上產(chǎn)生形變，利于模仿人的手部彎曲動(dòng)作，自適應(yīng)抓取剛度脆弱、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、尺寸多樣的工業(yè)零部件。例如，拉線抓手模仿肌肉收縮模式，可通過(guò)外部動(dòng)力使抓手產(chǎn)生形變，但拉線需要預(yù)先嵌入抓手，拉線的線路和點(diǎn)位相對(duì)固定，導(dǎo)致夾爪行程有限，很難抓取形狀不規(guī)則、質(zhì)量較大的目標(biāo)物體；為提高抓取效率，拉線抓手與黏性吸附、真空吸附等物理手段結(jié)合，進(jìn)一步增強(qiáng)抓取動(dòng)作的穩(wěn)定性。

得益于增材制造技術(shù)的發(fā)展，氣動(dòng)抓手因較低的制備門檻、材料具有彈性結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)而受到關(guān)注，多由纖維增強(qiáng)橡膠制成，經(jīng)氣壓驅(qū)動(dòng)形成俯仰、偏轉(zhuǎn)、拉伸等自由度；還可進(jìn)一步組合出多節(jié)點(diǎn)機(jī)構(gòu)，執(zhí)行靈活的動(dòng)作任務(wù)。傳統(tǒng)的柔性抓手氣動(dòng)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，但抓手剛度、承載能力較弱，因而目前多采用復(fù)雜氣動(dòng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以增強(qiáng)抓手的性能；可根據(jù)任務(wù)類型靈活選擇氣動(dòng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，在抓手的不同位置配置變形性能差異化的結(jié)構(gòu)，兼具物品抓取、振動(dòng)控制能力，從而在靈活性、剛度、承載能力之間取得平衡。此外，根據(jù)材料受激形變特性設(shè)計(jì)柔性抓手，如利用導(dǎo)電聚合物（EAP）材料在電壓下產(chǎn)生變形的特性，設(shè)計(jì)特殊的EAP材料結(jié)構(gòu)、電壓驅(qū)動(dòng)控制策略，即可控制抓手的抓取動(dòng)作。EAP柔性抓手具有較大的形變和輸出力，可根據(jù)零部件的外形輪廓進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整，實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)物的穩(wěn)定抓?。坏獷AP材料的機(jī)械強(qiáng)度很小，抓取時(shí)易受干擾，無(wú)法穩(wěn)定抓取大尺寸目標(biāo)物，也不宜用于多級(jí)協(xié)同任務(wù)。

四、智能制造工業(yè)機(jī)器人技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)

（一）大范圍動(dòng)態(tài)場(chǎng)景理解

工業(yè)機(jī)器人對(duì)環(huán)境、運(yùn)行狀態(tài)的感知要求極高，而在自主制造場(chǎng)景中作業(yè)環(huán)境多變、狀態(tài)難以預(yù)估。需要構(gòu)建動(dòng)態(tài)語(yǔ)義地圖以促進(jìn)環(huán)境理解，解決機(jī)器人精細(xì)化實(shí)時(shí)路徑規(guī)劃、協(xié)同作業(yè)控制等難題；也需實(shí)時(shí)感知機(jī)器人與工件的關(guān)鍵信息，支持對(duì)制造狀態(tài)進(jìn)行全面監(jiān)控。長(zhǎng)久以來(lái)，大型部件制造過(guò)程中的信息感知環(huán)節(jié)普遍存在人工參與的現(xiàn)象，盡管多機(jī)器人視覺(jué)感知系統(tǒng)已投入應(yīng)用，但并未顯著緩解人為干涉多、自主性程度低、協(xié)同機(jī)制弱的情況。面向大型復(fù)雜部件制造的多機(jī)器人智能感知與認(rèn)知研究?jī)H處于起步階段，由機(jī)器人實(shí)時(shí)環(huán)境感知、多源傳感器自主測(cè)量與目標(biāo)檢測(cè)等構(gòu)成的多模態(tài)感知理論體系亟待完善。針對(duì)復(fù)雜工業(yè)動(dòng)態(tài)場(chǎng)景的大范圍場(chǎng)景感知與理解，是未來(lái)智能制造工業(yè)機(jī)器人發(fā)展的重要方向。

（二）集群化作業(yè)

智能制造的關(guān)鍵特征是機(jī)器設(shè)備之間互聯(lián)、互通、互融，集群機(jī)器人協(xié)同作業(yè)則為高效協(xié)同、自主組織、增強(qiáng)學(xué)習(xí)、深度融合的智能制造理論與技術(shù)提供了關(guān)鍵能力支撐。集群機(jī)器人系統(tǒng)由一定規(guī)模的單體機(jī)器人組成，基于信息交互與反饋、激勵(lì)與響應(yīng)等交感行為，構(gòu)建機(jī)器人之間的行為協(xié)同與自主決策能力，更好適應(yīng)工業(yè)制造環(huán)境中動(dòng)態(tài)變化的復(fù)雜作業(yè)任務(wù)。相較單體機(jī)器人，集群機(jī)器人系統(tǒng)的顯著優(yōu)勢(shì)表現(xiàn)在：重塑大型復(fù)雜構(gòu)件的測(cè)量、加工、裝配等關(guān)鍵制造過(guò)程，執(zhí)行單體機(jī)器人難以完成的制造與檢測(cè)任務(wù)，對(duì)提質(zhì)、增效、降本、柔性生產(chǎn)等發(fā)揮支撐作用。智能化的集群機(jī)器人制造是承擔(dān)重大裝備制造任務(wù)的有效形式、智能制造發(fā)展的重要趨勢(shì)。

（三）柔性作業(yè)

就目前廣泛應(yīng)用的工業(yè)機(jī)器人而言，機(jī)器人作業(yè)調(diào)試階段仍大量采用人工示教方式（技術(shù)人員預(yù)先調(diào)試，設(shè)置機(jī)器人的動(dòng)作路徑）。而高端裝備的各類關(guān)鍵核心部件，多有結(jié)構(gòu)異形復(fù)雜、加工質(zhì)量要求高、制造批量小、型號(hào)種類多的特點(diǎn)，導(dǎo)致機(jī)器人定制化作業(yè)調(diào)試模式難以勝任。智能制造工業(yè)機(jī)器人作為高柔性的智能制造裝備，更好適應(yīng)小批量、多品種、個(gè)性化的現(xiàn)代制造業(yè)生產(chǎn)模式，直接增強(qiáng)制造生產(chǎn)線的智能性和靈活性。為了高質(zhì)量地執(zhí)行焊鉚、磨拋、裝配、搬運(yùn)等接觸型作業(yè)任務(wù)，機(jī)器人需要準(zhǔn)確跟蹤預(yù)先軌跡，機(jī)器人的末端執(zhí)行器與作業(yè)工件之間的位姿和接觸力控制也顯關(guān)鍵。對(duì)于接觸型作業(yè)，人工操作在智慧性、靈巧性、柔順性方面具有明顯的優(yōu)點(diǎn)，因而工業(yè)機(jī)器人在保持一致性、精準(zhǔn)性、長(zhǎng)時(shí)間連續(xù)作業(yè)等強(qiáng)項(xiàng)的同時(shí)，也需著力增強(qiáng)柔性作業(yè)能力。結(jié)合機(jī)器人作業(yè)特點(diǎn)，配置功能增強(qiáng)型傳感器和末端執(zhí)行器，提升機(jī)器人在接觸過(guò)程中的操控性能，是實(shí)現(xiàn)人類技能與機(jī)器人作業(yè)模式融合互補(bǔ)的有效技術(shù)路徑、智能制造工業(yè)機(jī)器人技術(shù)的重要發(fā)展方向。

（四）具身智能

當(dāng)前的工業(yè)制造模式由流水線定制化作業(yè)轉(zhuǎn)向小批量、多品種的柔性離散作業(yè)，在制造場(chǎng)景、制造環(huán)境邊界、制造任務(wù)三方面均存在不確定性。常規(guī)工業(yè)機(jī)器人的感知與作業(yè)能力有限，難以適應(yīng)更趨復(fù)雜的工業(yè)制造環(huán)境。具身智能作為AI技術(shù)發(fā)展的重要分支，成為工業(yè)機(jī)器人的新興研究方向，在工業(yè)制造中展現(xiàn)出良好潛力。具身智能機(jī)器人指具有具身智能能力的機(jī)器人，可理解人類自然語(yǔ)言感知環(huán)境，自主規(guī)劃任務(wù)并與環(huán)境交互；突出機(jī)器人與環(huán)境的強(qiáng)關(guān)聯(lián)、強(qiáng)交互，將更好應(yīng)對(duì)柔性離散的工業(yè)制造環(huán)境。相關(guān)技術(shù)主要涉及多模態(tài)和泛傳感的感知系統(tǒng)、精密運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)、基于大模型技術(shù)與海量工業(yè)數(shù)據(jù)的世界模型，作為機(jī)器人與制造環(huán)境柔性適配的重要支撐，在智能制造技術(shù)體系中的地位不斷提升。

（五）網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同

工業(yè)機(jī)器人系統(tǒng)宏觀有序地執(zhí)行智能制造作業(yè)，需要以機(jī)器人個(gè)體之間的通信與計(jì)算為支撐。云計(jì)算、邊緣計(jì)算、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等信息技術(shù)發(fā)展迅速，相關(guān)部署架構(gòu)及應(yīng)用平臺(tái)集成了異構(gòu)信息互通與計(jì)算力分配功能，可克服單個(gè)設(shè)備在傳感、通信、信息存儲(chǔ)、計(jì)算資源等方面的固有局限，是解決機(jī)器人通信計(jì)算融合問(wèn)題的有力依托（見(jiàn)圖3）?！霸七吶诤稀钡墓I(yè)機(jī)器人作業(yè)模式，全面集成振動(dòng)、視覺(jué)、激光、電信號(hào)等傳感器信息，深度感知制造過(guò)程中生產(chǎn)實(shí)體的特性與狀態(tài)，根據(jù)作業(yè)任務(wù)屬性、設(shè)備種類、計(jì)算性能，實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)地在工業(yè)計(jì)算中心（云）和計(jì)算單元（邊）之間進(jìn)行數(shù)據(jù)交換、計(jì)算分配、任務(wù)分發(fā)，進(jìn)一步延伸至場(chǎng)景中的智能制造設(shè)備；驅(qū)動(dòng)機(jī)器人與其他制造設(shè)備高效、無(wú)縫地分配并共享云端即邊緣端的計(jì)算、存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)資源，支持制造系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)化、智能化、多設(shè)備協(xié)同。基于云計(jì)算、邊緣計(jì)算、云機(jī)器人等技術(shù)，構(gòu)建高效安全的集群機(jī)器人通信計(jì)算一體化網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，保障機(jī)器人之間低時(shí)延、高安全的網(wǎng)絡(luò)傳輸及計(jì)算分配，是未來(lái)智能制造工業(yè)機(jī)器人技術(shù)發(fā)展的另一重點(diǎn)方向。

（六）數(shù)字孿生

數(shù)字孿生以數(shù)字化方式創(chuàng)建制造場(chǎng)景、設(shè)備、零部件等實(shí)體的虛擬模型，可模擬物理實(shí)體在現(xiàn)實(shí)環(huán)境交互中產(chǎn)生的外觀行為、內(nèi)在物理特性變化。對(duì)于智能制造工業(yè)機(jī)器人，基于數(shù)字孿生技術(shù)開(kāi)展虛實(shí)交互仿真、虛實(shí)映射反饋、數(shù)據(jù)融合分析、預(yù)測(cè)迭代優(yōu)化，增強(qiáng)或擴(kuò)展機(jī)器人制造系統(tǒng)的功能，監(jiān)控機(jī)器人系統(tǒng)的運(yùn)行情況，預(yù)測(cè)并優(yōu)化機(jī)器人作業(yè)參數(shù)，將顯著增強(qiáng)復(fù)雜力、光交互環(huán)境中的作業(yè)性能（見(jiàn)圖4）。相關(guān)系統(tǒng)已在多類裝備制造領(lǐng)域開(kāi)展應(yīng)用，如基于數(shù)字孿生技術(shù)的飛機(jī)智能制造平臺(tái)，將飛機(jī)實(shí)際生產(chǎn)數(shù)據(jù)融入到飛機(jī)制造數(shù)字孿生系統(tǒng)，建立飛機(jī)制造場(chǎng)景孿生模型，與制造執(zhí)行、任務(wù)規(guī)劃系統(tǒng)連通，提前規(guī)劃制造任務(wù)，支持快速調(diào)整制造參數(shù)。然而，機(jī)器人與制造環(huán)境復(fù)雜交互的數(shù)字孿生仍存在不足，數(shù)字孿生建模精度不高，機(jī)器人多傳感器數(shù)據(jù)交互整合困難，數(shù)字孿生預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性欠佳；需要著力開(kāi)展相關(guān)技術(shù)攻關(guān)，才能穩(wěn)健推動(dòng)智能制造工業(yè)機(jī)器人數(shù)字孿生技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用。

五、結(jié)語(yǔ)

本文圍繞智能制造工業(yè)機(jī)器人作業(yè)這一主旨，梳理了智能制造工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用背景和作業(yè)類型，總結(jié)了在航空航天裝備、海洋船舶、軌道交通裝備、新能源汽車、電子信息產(chǎn)品等代表性制造領(lǐng)域的應(yīng)用情況，從視覺(jué)感知、決策規(guī)劃、運(yùn)動(dòng)控制、靈巧機(jī)構(gòu)等方面綜述了相關(guān)共性技術(shù)的研究進(jìn)展。在前瞻相關(guān)技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)的基礎(chǔ)上認(rèn)為，智能制造工業(yè)機(jī)器人技術(shù)的全面突破，將提升我國(guó)制造業(yè)的生產(chǎn)效率、技術(shù)水平、產(chǎn)品質(zhì)量，為我國(guó)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展開(kāi)辟新途徑。

工業(yè)制品市場(chǎng)需求變化迅速，先進(jìn)制造技術(shù)也在快速迭代，小批量、多品種、柔性化、易部署的多機(jī)器人智能制造系統(tǒng)將成為發(fā)展主流，多機(jī)交互、人機(jī)交互、機(jī)器人與場(chǎng)景交互的廣度和深度也將不斷拓展。為應(yīng)對(duì)復(fù)雜的交互需求，智能制造工業(yè)機(jī)器人技術(shù)需要在動(dòng)態(tài)場(chǎng)景理解、集群化作業(yè)、柔性作業(yè)、具身智能、網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同、數(shù)字孿生等方向著力突破，探索構(gòu)建感知 – 規(guī)劃 – 控制一體化的復(fù)雜多維協(xié)同作業(yè)機(jī)制。加快形成制造模式柔性化、制造過(guò)程信息化、制造工序無(wú)人化的新型生產(chǎn)方式，為化解高端裝備制造難題提供新型解決方案，支撐高端裝備制造業(yè)的數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)。