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智能制造系統(tǒng)是高端制造業(yè)的重點發(fā)展方向，工業(yè)機器人則是智能制造系統(tǒng)最主要的構成要素。當前，智能制造工業(yè)機器人技術發(fā)展迅速，在制造領域的磨拋、移載、檢測、裝配等關鍵工序中逐步獲得應用。然而，機器人作業(yè)的感知、規(guī)劃、控制策略等仍顯單一，僅能執(zhí)行簡單和重復的任務，缺乏對制造場景的深入理解和復雜智能交互能力，亟需全面突破智能制造工業(yè)機器人技術，為我國制造業(yè)高質量發(fā)展開辟新途徑。

中國工程院王耀南院士研究團隊在中國工程院院刊《中國工程科學》2025年第3期刊發(fā)《智能制造工業(yè)機器人技術應用及發(fā)展趨勢》一文。文章全面梳理了智能制造工業(yè)機器人的應用背景，包括智能視覺檢測、高效磨拋、柔性精密裝配、工件抓取轉運在內的工業(yè)機器人作業(yè)類型，航空航天裝備、海洋船舶、軌道交通裝備、新能源汽車、電子信息產品等代表性制造場景；從環(huán)境理解與狀態(tài)感知、全尺寸三維檢測等視覺感知，機器人多任務調度、復雜場景無干涉協(xié)同規(guī)劃等決策規(guī)劃，多機器人協(xié)同控制、機器人柔順控制等運動控制以及靈巧機構設計等方面，深入分析了相關共性技術的研究進展；進一步論述了大范圍動態(tài)場景理解、集群化作業(yè)、柔性作業(yè)、具身智能、網絡化協(xié)同、數字孿生等智能制造工業(yè)機器人技術的發(fā)展趨勢。相關內容可為深化工業(yè)機器人技術研究、精準推進智能制造發(fā)展、培養(yǎng)轉化新質生產力等提供基礎參考。

一、前言

高端制造業(yè)是我國重點培育和發(fā)展的新興產業(yè)，在支撐國家重大戰(zhàn)略、引領國民經濟發(fā)展、維護國家安全方面具有重要價值。航空航天、軌道交通、海洋船舶、工程機械等重大裝備的制造水平代表了一個國家的工程科技核心能力，成為工業(yè)強國競爭的制高點。我國高端制造業(yè)經歷了近20年的快速發(fā)展，涌現出一批標志性的重大裝備，但在“空 – 地 – ?！碧剿鞒掷m(xù)深入且對裝備性能要求進一步提升、國際競爭愈發(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、精準執(zhí)行等功能的制造系統(tǒng)，是高端制造業(yè)的重點發(fā)展方向，工業(yè)機器人則是智能制造系統(tǒng)最主要的構成要素。新一輪工業(yè)革命加速到來，發(fā)展智能制造和工業(yè)機器人成為工業(yè)大國的戰(zhàn)略部署。美國發(fā)布“國家機器人計劃2.0”“機器人發(fā)展路線圖”“無盡前沿法案”等，將智能機器人、先進工業(yè)制造技術列為發(fā)展重點；歐盟提出“火花計劃”“地平線2020計劃”等，著力增強機器人的高柔性自主作業(yè)能力。我國也提出，以新一代信息技術與制造業(yè)深度融合為主線，重點發(fā)展機器人與先進制造產業(yè)，全面提升中國制造的質量和智能化水平。

當前，智能制造工業(yè)機器人技術發(fā)展迅速，在制造領域的磨拋、移載、檢測、裝配等關鍵工序中逐步獲得應用。然而，機器人作業(yè)的感知、規(guī)劃、控制策略等仍顯單一，僅能執(zhí)行簡單和重復的任務，缺乏對制造場景的深入理解、“機器人 – 設備 – 環(huán)境”復雜智能交互的能力；大量的制造任務依賴人工，智能化、柔性制造亟待增強。合理預判，工業(yè)機器人作業(yè)將進一步發(fā)展，越來越多地應用于智能制造任務，也將成為航空航天、軌道交通、海洋船舶、工程機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演進方向，本文圍繞智能制造工業(yè)機器人的基礎理論與關鍵技術，梳理應用現狀、辨析研究進展、凝練發(fā)展趨勢，為深化工業(yè)機器人技術研究、推進我國智能制造發(fā)展、論證新興產業(yè)高質量發(fā)展等提供基礎參考。

二、智能制造工業(yè)機器人應用現狀

（一）工業(yè)機器人應用背景

在全球制造業(yè)高速發(fā)展的背景下，機械工程、人工智能（AI）、電子信息等技術的快速發(fā)展提高了機器人的智能化水平，以工業(yè)機器人作業(yè)系統(tǒng)為代表的智能制造技術成為國內外制造業(yè)的關注焦點。智能制造工業(yè)機器人具有作業(yè)靈活、自適應性強的特點，基本型包括作業(yè)執(zhí)行機構、機械臂兩部分；也有在此基礎上增加移動底盤構成的復合機器人（見圖1），進一步增強機器人的作業(yè)適應能力。以航空航天、軌道交通、海洋船舶為代表的高端制造領域，在核心零部件的檢測、加工、裝配等制造工序中逐步引入了智能制造工業(yè)機器人技術。

目前，工業(yè)機器人聚焦于制造過程中的單一功能或單一工序，因缺少協(xié)作機制而僅能執(zhí)行簡單任務；在環(huán)境理解、狀態(tài)感知、多任務規(guī)劃、協(xié)同柔順控制等方面開展了較多研究并取得一定進展，但整體技術水平未能達到自主解決“機器人 – 設備 – 人 – 件”復雜環(huán)境交互問題的層次。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)市場需求快速變化、制造技術快速迭代，小批量、多品種、柔性化、易部署的多機器人智能制造系統(tǒng)將成為發(fā)展主流，驅動多機交互、人機交互、機器人與場景交互的廣度和深度不斷提高。針對這種復雜交互的需求，圍繞動態(tài)場景理解、集群化作業(yè)、具身智能、場景網絡化、靈巧柔性作業(yè)、數字孿生等方向，逐步構建感知 – 規(guī)劃 – 控制一體化的智能制造工業(yè)機器人復雜多維協(xié)同作業(yè)機制，推進制造模式柔性化、制造過程信息化、制造工序無人化的新型生產方式。由此，為高端裝備制造難題提供新型解決方案，促進工業(yè)制造的數字化、網絡化、智能化轉型升級。

（二）工業(yè)機器人作業(yè)類型

1. 智能視覺檢測

檢測對象復雜多變，針對性開展精準實時的缺陷檢測是復雜零部件制造的難題之一。在二維圖像檢測方面，通常在機器人末端安裝相機，再通過機器人“手眼”協(xié)同的方式開展工件表面檢測。智能相機逐步投入應用，基于深度學習方法構建面向外觀缺陷的檢測架構，以相機、處理器、視覺軟件集成優(yōu)化的方式提高了圖像檢測速率。在精密電子、機械耗材制造等行業(yè)，多采用搭載多光譜拍攝、圖紋投影照明技術的視覺檢測系統(tǒng)開展工件外觀缺陷檢測。在三維視覺檢測方面，傳統(tǒng)的三坐標測量、激光測量逐步升級為不接觸部件表面的光學測量方法。對于大尺寸部件測量，建立了“掃描儀+機器人”的復合測量平臺，提高了三維測量系統(tǒng)的柔性和靈活性。這些三維測量系統(tǒng)采用機器人、固定轉臺配合的測量視角變換方式，可在一定限度內完成部件的三維測量。在測量框架方面，多基于幾何特征來確認測量點。金屬零件拋光面或漆面檢測具有弱紋理的特點，可采用無分支散度的復雜零部件缺陷檢測、六自由度姿態(tài)估計方法進行多表面檢測。

也要注意到，現有的二維 / 三維檢測方法在中近距離檢測測量時效果較好，而對于大尺寸、稀疏特征的表面以及多層交織的復雜結構表面而言，檢測效果不盡如人意；檢測機器人缺乏場景環(huán)境感知能力，難以在人、物料、設備共存的復雜檢測場景下進行測量掃描作業(yè)。

2. 高效磨拋

機器人高效磨拋是智能制造工業(yè)機器人技術最具有代表性的應用場景。機器人關節(jié)多、自由度高，在末端控制、運動算法的支持下可執(zhí)行靈活作業(yè)，接近人類的作業(yè)形態(tài)。在人機協(xié)作配合、機器人運動及工序設置合理的情況下，機器人磨拋系統(tǒng)能夠長時間地連續(xù)作業(yè)并保持系統(tǒng)穩(wěn)定?？刂瞥绦蚩沈寗訖C器人按照預設的軌跡執(zhí)行高精度的重復動作，獲得的產品一致性優(yōu)良。在設備運行狀態(tài)良好、安全保障措施到位的情況下，機器人磨拋作業(yè)可以減少甚至無需人工參與（人僅在外圍進行遠程監(jiān)控和緊急操作），實質性降低作業(yè)的危險性。

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

機器人磨拋技術發(fā)展時間較長，但受限于機器人弱剛性以及臂展空間不足，開展全表面打磨仍然極為困難；任務執(zhí)行的靈活性、柔性有待增強，如選擇磨拋路徑依賴人工經驗，缺乏高效規(guī)劃方法。

3. 柔性精密裝配

工業(yè)制造場景多樣，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。主流的機器人裝配研究、自動化生產線應用多涉及軸孔裝配，根據軸孔匹配數量細分為多軸孔裝配、單軸孔裝配，具有裝配動作單一且裝配間隙較大的特點。隨著裝配場景中零部件接觸面形貌的復雜化，裝配難度不斷增加，裝配間隙也因裝配場景要求不同而顯差異化；對于一些精密裝配場景，裝配間隙將直接降低裝配精度。實際裝配過程多存在非標準、不規(guī)則的異形零部件，進一步加大了機器人裝配的難度。

結合目標裝配工件的表面及輪廓特征，通過視覺、接觸力傳感進行復雜異形零部件的移動、裝配對準、位姿調整，由此實現自動化裝配工序，如發(fā)動機、電機、變速箱等部件的軸孔裝配、榫槽裝配等，是目前廣泛應用的方案。為進一步提高裝配進度，對于零件和標記量具的插拔，也可采用根據裝配空間的幾何約束特性求解機器人控制器柔順軌跡跟蹤的力和力矩參考值的方式。針對零部件裝配面擠壓的微形變問題，建立了裝配的彈性接觸機理分析模型，近似計算出輸入力／扭矩、反作用力／扭矩、接觸壓力、接觸形變等參數的變化關系。采用連桿運動模型、三點接觸模型等特定模型來描述裝配接觸系統(tǒng)，在過盈配合聯接、膠接、壓圈等復雜力交互的情況下應用較多。

整體來看，當前的機器人只能完成相對簡單的裝配任務，且以單個機器人的裝配為主；機器人協(xié)同作業(yè)能力不佳，難以應對復雜力交互、多零部件的裝配過程；機器人的靈活性不足，不適用配合組件的復雜長程裝配。

4. 工件抓取轉運

在高端制造場景中，待加工的工件擺放隨機，空間障礙復雜，待抓取工件的位置及姿態(tài)不盡相同。需要機器人根據每次視覺系統(tǒng)的測量結果重新規(guī)劃運動軌跡，同步保證運動路徑不會與其他作業(yè)設備、現場工人等障礙碰撞。工件抓取轉運作業(yè)對機器人的動態(tài)路徑規(guī)劃、避障能力等提出了較高的要求。需要創(chuàng)建運動規(guī)劃的環(huán)境模型（含機器人、待抓取的工件、作業(yè)環(huán)境中的障礙物等），支持開展機器人的抓取運動、移動路徑等規(guī)劃。

避障檢測同樣基于點云數據處理算法，涉及工件的計算機輔助設計（CAD）模型、機器人末端抓手的簡化CAD模型。通常參考避障策略設計機器人的抓取方法，據此選擇抓取點；針對機器人、抓取點的運動軌跡進行濾波器平滑，形成最終的機器人運動軌跡指令，發(fā)送給機器人控制系統(tǒng)。機器人抓取搬運作業(yè)已有成熟方案，如機器人視覺抓取系統(tǒng)。抓取系統(tǒng)一般采用固定安裝方式，也可布置在機器人末端；設計了多種工具單元，配合基于模型匹配的零部件定位算法，支持機器人對無序堆疊零部件進行抓取轉運；集成了工件跟蹤定位、位姿估計、避障規(guī)劃等功能，在車架、電機、蓋板等制造場景中獲得應用。例如，在汽車零件制造流程中，采用機器人進行三維視覺定位與抓取作業(yè)，從包裝箱抓取多層擺放的零件；基于點云數據、零件的CAD模型，進行曲面的表面法線向量估計、曲面分割、幾何建模、目標物體的識別及位姿估計；將獲得的工件位姿信息發(fā)送給機器人控制系統(tǒng)，引導機器人運動并抓取工件。

值得指出的是，主流的機器人抓取搬運方法多基于模型信息，較少引入待抓取零部件搬運過程中因機器人之間相對位置偏差而產生的物體形變，導致抓取搬運物品形狀損壞或應力難以釋放。設計機器人靈活抓取機構，可在一定程度上緩解相關問題。

（三）工業(yè)機器人制造場景

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、機械結構復雜、性能指標要求高的特點，對加工、裝配作業(yè)機器人的靈活性、安全性、可靠性、穩(wěn)定性等都提出了更高的要求。工業(yè)機器人廣泛應用于飛機零部件的加工和裝配，可提高制造自動化程度、降低制造成本、合理縮短交貨時間。在飛機總裝流程中，由鉆孔、檢測等功能的機器人組成的多機器人協(xié)同裝配系統(tǒng)，提高了機身段對接裝配30%的作業(yè)效率；針對壁板、蒙皮、長桁等柔性復合材料部件，采用多機器人配合完成抓取、轉移、放置等任務。包含測量機器人、鋼絞線定位機器人、夾裝配機器人、機身鉆鉚機器人等復雜多機器人在內的飛機自動總裝系統(tǒng)已進入技術驗證階段。在內機艙組裝流程方面，由機器人執(zhí)行裝配中交叉孔的鏜銷工藝，可保證鏜孔質量和位置精度，在飛機裝配項目中獲得應用。引入小空間仿生機器人開展內倉支架、角片的組裝操作，構建了空中客車A350機身前段的內部支架。在飛機裝配檢測環(huán)節(jié)構建了機器人應用程序，如采用紅外相機、激光雷達、深度相機獲取檢測區(qū)域三維數據的測量方案。

2. 海洋船舶制造

我國造船企業(yè)占據一定比例的全球市場份額，但制造環(huán)境不佳、勞動強度大、作業(yè)效率低、加工誤差不穩(wěn)定等問題制約著船舶制造行業(yè)的高質量發(fā)展。機器人制造技術在造船企業(yè)的推廣應用，推動造船生產制造流程的優(yōu)化，提升造船效率并保障制造質量，如成功應用于切割、焊接、涂裝、裝配、搬運、檢查、清污等船舶制造任務場景。船舶涂裝工藝是船舶制造的支柱工藝之一（成本占總船價的8%~10%），目前仍以人工作業(yè)為主；由自動導向車、升降機、機械臂、噴涂模塊等構成的移動噴涂系統(tǒng)正在研發(fā)過程中，后續(xù)將應用于船舶的大型非結構外殼體表面的自動涂裝，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主要工序，約占全部建造施工量的1/3，焊接水平成為評價造船質量的重要指標。針對船舶焊接一致性、精度等方面的問題，基于視覺引導機器人進行焊接和檢測作業(yè)為研究熱點，目標是提高焊接的魯棒性、準確性，著重增強非連續(xù)焊縫的主動識別、跟蹤定位、精準焊接能力。此外，自動化船體檢測也是關注重點，包含船舶整體合攏口、模塊測量和船體／船艙焊縫、漆面等的檢測；采用升降機構配合機器人或磁吸附攀爬機器人的作業(yè)方案，可有效減小船舶測量中機器人檢測結果的偏差，全面改進船舶的檢測流程。

3. 軌道交通裝備制造

軌道交通是國民經濟發(fā)展的重要保障，在綜合交通體系中占據骨干地位。軌道交通裝備制造是現代綜合交通運輸、現代化制造產業(yè)體系建設的重要內容，在裝備制造業(yè)發(fā)展中肩負重要使命。白車身是高速列車的大型復雜部件，車身制造的核心工藝是焊接和打磨，相應質量關聯高速列車的運行性能與安全；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，因而基于機器人的自動化打磨能力成為亟需。在動車轉向架、機車司機室的焊縫打磨中開展了研究和測試性應用，對于大、長、直焊縫，小弧形焊縫，機器人能夠靈活切換不同的打磨工具并執(zhí)行作業(yè)，也可通過傳感器對工件、打磨工具的偏移量進行精準計算與自動補償，兼顧打磨質量和校準速度。此外，在軌道交通大型復雜部件的裝配過程中，國內企業(yè)采用多機器人協(xié)同作業(yè)，實現了列車車身的自動化搬運、轉向架側梁內腔等結構的自動化組裝。

4. 新能源汽車制造

新能源汽車市場快速增長，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、產線節(jié)拍快，對大容量、多設備、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、力覺等傳感引導的多機器人協(xié)同車身制造工作站，構建了包含多異構機器人、多傳感設備、變位機與夾具、機器人桁架以及排塵等配套輔助模塊在內的車身定位／焊接／搬運系統(tǒng)；采用順序功能圖分析焊接工序，據此規(guī)劃控制系統(tǒng)的通信架構，與企業(yè)研發(fā)管理系統(tǒng)連接，支持汽車部件多機協(xié)同制造。在動力電池的安裝與搬運環(huán)節(jié)，更多采用基于工業(yè)機器人的自動換電方案，模擬人工換電的過程并由機器人進行電池抓取（結合堆垛機進行電池存放），實現動力電池裝卸、在汽車和電池倉庫之間的搬運。

5. 電子信息產品制造

電子信息產品指計算機類、通信類、消費類電子產品，相應制造在工業(yè)體系中占據了重要份額。電子零部件尺寸較小、元件標準化程度較高、產業(yè)智能化整體進展良好，工業(yè)機器人在相關制造中獲得廣泛應用，主要執(zhí)行檢測和裝配作業(yè)。在電子零部件的轉運和安裝方面，多采用由機器人、視覺傳感器（通常為工業(yè)相機、激光掃描設備）構成的機器人作業(yè)系統(tǒng)，對零部件擺放進行精確定位、姿態(tài)估計以及執(zhí)行抓取和安裝工序。針對零部件板型、螺孔、定位孔、卡扣等結構的機器人在線視覺檢測系統(tǒng)，通常在數秒內即可完成單個工件的多項表面參數光學檢測。機器人視覺檢測分揀具有高速、穩(wěn)定、智能、易部署的特點，適用于批量尺寸檢查與自動裝配、產品完整性檢查、元件定位、表面字符識別、印刷電路板檢驗、元器件引腳定位等電子制造場景。

三、智能制造工業(yè)機器人共性技術研究進展

得益于龐大的制造業(yè)需求，智能制造工業(yè)機器人技術應用面極為寬闊，也獲得了系統(tǒng)性的發(fā)展，但在復雜制造場景理解、主動靈活作業(yè)交互等方面仍有明顯不足。解決之道是從視覺感知、決策規(guī)劃、運動控制、靈巧機構設計等方面開展工業(yè)機器人的共性技術研究。

（一）視覺感知

1. 環(huán)境理解與狀態(tài)感知

工業(yè)制造場景范圍較大，人、機器人、設備、物料同時大量存在并不斷移動變化。這種動態(tài)變化的大范圍制造場景對機器人的實時環(huán)境理解與狀態(tài)感知能力提出了極高要求，需要機器人在自主感知和理解當前環(huán)境的基礎上構建環(huán)境地圖、感知作業(yè)狀態(tài)。機器人語義地圖構建方法主要有基于視覺的同步定位與地圖構建（SLAM）、基于激光的SLAM、多傳感器融合等。視覺和激光SLAM方法通過最小化距離估計位姿，重建效果較好且計算量小，得到廣泛應用。然而相關算法在面對更高級語義要求的場景時有所不足，將語義理解和環(huán)境構建相結合則可改善機器人對復雜作業(yè)環(huán)境的理解能力，如引入語義信息實現復雜室外場景中的多類型分割識別，建立基于語義理解的長期語義地圖維護機制。為提高應用的實時性，結合拓撲先驗知識、編碼 – 解碼器深度網絡開發(fā)了環(huán)境語義理解方法，引入先驗知識以加速語義理解過程，在避免依賴標注的同時提高了語義分割識別的精度。需要指出的是，目前的環(huán)境理解局限在室內、室外、自動駕駛等場景（語義分割精度無需精確到毫米級、環(huán)境要素種類偏少），難以滿足重大裝備制造場景的多要素、高精度、高維細粒度等要求。

機器人狀態(tài)感知的信息有位姿、變形等影響工件質量關鍵表面參數的信息，裂紋、凹坑等表面缺陷信息。在機器人運行軌跡監(jiān)測方面，建立不同軌跡、初始位置、運行參數、圖像中作業(yè)位置 / 輪廓之間的映射關系，再基于卷積神經網絡進行機器人運行軌跡的跟蹤即監(jiān)測。在目標位姿估計方面，相關研究集中在基于目標邊緣、關鍵結構注意力機制的位姿估計策略，較好解決了光照多變、無紋理物體條件下的姿態(tài)估計問題。在作業(yè)過程形變感知監(jiān)測方面，分析毛坯的成形誤差、切削力與內應力變形等因素，重建考慮阻尼效應、外部載荷的動態(tài)位移和應變場，據此監(jiān)控機器人作業(yè)過程中的外形幾何形變、實施機器人運行補償，保證成品精度。然而，重大裝備制造過程工藝復雜、工序繁多、場景多變，需要綜合且實時地感知多種狀態(tài)，現有的感知方法僅適用單一模態(tài)制造狀態(tài)，難以滿足相關場景中集群機器人的自主作業(yè)需求。

2. 全尺寸三維檢測

三維檢測指掃描數據與設計模型數據的三維誤差計算過程，實質是比對三維掃描數據與工件模型數據的匹配及偏差情況，獲得目標表面的三維誤差分布，在打磨、拋光、機加工、焊接等環(huán)節(jié)得到廣泛應用。在三維檢測后，機器人加工系統(tǒng)根據測量結果調整零部件的加工參數，優(yōu)化拋光、打磨等后續(xù)工序。全尺寸三維檢測主要針對大尺寸部件、表面結構復雜的部件，在掃描視點規(guī)劃、尺寸測量的基礎上精確計算部件的外形及結構尺寸。掃描視點規(guī)劃旨在確定最佳成像視點，引導掃描儀完成目標的三維掃描任務；通常采用體素、三角網格等模型描述掃描空間，推算遮擋區(qū)域后確定掃描視點。

尺寸測量指基于模型的幾何特征進行數據匹配（如體素截斷符號距離或歐幾里得符號距離信息），或者根據測量的工藝特點構建測量評價函數，由平方最小化、方差最小化原理求解，可綜合運用多種方法來進一步提高測量精度。應用特征和幾何信息的匹配策略（如關鍵點搜索、幾何約束設置、數據點權值分配），也可提高零部件掃描數據配準算法的收斂速度及魯棒性。根據測量余量分布要求確定誤差函數后，設計模型數據、三維掃描數據的配準測量過程可視為求解非線性的多維優(yōu)化問題。當然，三維測量方法易受原始三維掃描數據中的背景數據噪聲、數據匹配次序的影響，導致配準結果產生偏移進而降低三維檢測結果的準確性。

（二）決策規(guī)劃

1. 機器人多任務調度

對于復雜任務場景，單個機器人通常無法滿足制造任務需求，因而需要多機器人協(xié)作。機器人多任務調度涉及任務工序的執(zhí)行順序（任務工序調度）、每個任務的承擔機器人（任務分配），較多采用啟發(fā)式搜索策略，即由運行過程中的環(huán)境信息啟發(fā)機器人系統(tǒng)的新搜索方向，獲得任務調度優(yōu)化問題的近似最優(yōu)解（見圖2）。代表性的研究有利用蟻群啟發(fā)算法探究協(xié)作機器人的任務分配問題、基于啟發(fā)式算法解決靜態(tài)時間擴展的多機器人任務分配問題、引入大鄰域搜索策略優(yōu)化多機器人／多工序任務的調度與分配問題，相關方法初步應用于工程機械、飛機機身等結構件的制造過程。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，適合計算規(guī)模較大的場景，但帶有難以調整的超參數，明顯影響求解質量，不適合處理動態(tài)任務。

不同于啟發(fā)式方法，市場機制類方法采用分散式的控制方式，適合大規(guī)模動態(tài)分布式系統(tǒng)，具有良好的可擴展性和魯棒性，在高動態(tài)環(huán)境中的任務調度分配方面效果更好。為應對機器人任務執(zhí)行期間的意外及不確定場景，可將單一市場交易策略擴展為動態(tài)權重的拍賣策略，支持多機器人作業(yè)系統(tǒng)中時間約束任務的預先分配與動態(tài)分配。市場機制類方法的搜索過程通常采用貪心式決策，計算簡單但很難獲得全局最優(yōu)解。

目前，機器人多任務規(guī)劃開始探索應用強化學習方法，基于Distributed-Q算法的強化學習模型、基于分層強化學習的多任務梯度規(guī)劃、深度強化學習規(guī)劃等較好解決了大規(guī)模復雜環(huán)境下多機器人協(xié)同作業(yè)任務調度問題。類似強化學習方法，模仿學習也可應用于多機器人作業(yè)狀態(tài)預測，支持多機器人安全路徑規(guī)劃。強化學習、模仿學習將學習到的策略函數直接映射成目標決策，相較傳統(tǒng)的搜索方法具有更高的計算效率和實時性；但在求解問題規(guī)模較大時會出現狀態(tài)空間“爆炸”情況，導致學習過程不易收斂。

2. 復雜場景無干涉協(xié)同規(guī)劃

機器人末端一致性作業(yè)規(guī)劃是復雜的多約束高維規(guī)劃問題。面向復雜部件制造場景，機器人系統(tǒng)作業(yè)端的運動規(guī)劃還需滿足空間狹小、動態(tài)分析、實時避障等需求。機器人作業(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個機器人作為主機器人，其余的定義為從機器人。根據主從機器人之間的協(xié)調關系與目標位置，規(guī)劃主機器人的運動軌跡，再根據主機器人的軌跡進行從機器人的運動軌跡規(guī)劃。例如，在基于任務分類的機器人規(guī)劃策略中，通常對不可行任務與機器人分配進行編碼，并對未來可能出現的類似分配進行剪枝處理，生成可執(zhí)行任務的機器人運動規(guī)劃約束，形成機器人復雜任務規(guī)劃。為應對避障問題，多采用機器人作業(yè)運動虛擬區(qū)域的策略，改變虛擬區(qū)域移動方向及矩形參數以適應作業(yè)環(huán)境，在考慮虛擬區(qū)域參數變化的同時及時調整機器人的移動方向。主從式系統(tǒng)的結構整體性、協(xié)調性較好，但集群機器人的運動軌跡存在耦合概率，成員的誤差及故障會被放大，不利于整個系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可擴展性。

在分布式規(guī)劃的框架下，機器人根據自身傳感器的信息規(guī)劃自有運動，機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起初用于處理動態(tài)環(huán)境下機器人的運動規(guī)劃問題，將避障問題轉化為速度調整問題；將預測碰撞的速度區(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；當場景中的機器人數量較多時，會出現避障引起的抖動現象。為此提出了交互速度障礙算法，為機器人提供統(tǒng)一的行為決策與規(guī)劃并避免抖動現象，但在機器人規(guī)模進一步增大后仍然難以避免碰撞。此外，分布式規(guī)劃方法雖然適合動態(tài)環(huán)境場景，但大量的分布式通信交互對通信帶寬要求較高。為了高效表征多機器人任務規(guī)劃系統(tǒng)、增強多機器人任務規(guī)劃能力，有研究將之視為構型空間維度更高的單機器人系統(tǒng)，探索了基于策略梯度模型的機器人運動規(guī)劃策略，在復雜動態(tài)環(huán)境中單移動機器人的實時運動規(guī)劃與調度、多機器人協(xié)作動態(tài)環(huán)境中機器人單元的運動規(guī)劃等方面展現出良好潛力。

（三）運動控制

1. 多機器人協(xié)同控制

機器人尤其適用多型號、小批量的大型構件加工，而復雜的機械連接結構致使末端剛度較低，進而導致加工精度普遍不高。機器人控制優(yōu)化的重要研究方向即為基于接觸力模型預測和補償的機器人剛度增強方法，用于改善加工質量及穩(wěn)定性。通行的做法是建立打磨、拋光、切割、去毛刺等任務的機器人運動學、動力學、剛度模型，據此優(yōu)化機器人的位姿／接觸力分布，提高加工精度。以機器人銑削加工為例，根據運動學、動力學模型來優(yōu)化位姿、提高剛度，建立機器人銑削模型并分析銑削參數和工藝流程，增強機器人銑削顫動抑制能力。結合傳感器反饋的六維銑削力信息，計算機器人的端偏移，通過算法對軌跡進行補償，減少實際銑削誤差。

在多機器人參與的加工過程中，工件形貌、工藝參數、工作條件等帶來多重限制，多機器人的末端路徑、機器人本體均需要滿足面向任務的時空約束。各個機器人應在指定時刻分別到達規(guī)劃位姿，不能出現互相干涉，可采取分析協(xié)作過程中多機器人運動學／動力學約束關系的方法進行處理。多機器人協(xié)同系統(tǒng)具有封閉多回路、冗余驅動的特性，難點在于動力學建模、載荷分配策略，主流思路是建立優(yōu)化判據并進行動載荷的最優(yōu)分配。例如，利用雙機器人的冗余特性，根據最小作用力原則優(yōu)化多機器人的多位置抓持力分布；建立多節(jié)點閉運動鏈協(xié)調系統(tǒng)，引入線性加權方法約束多機器人的內部作用力，給出基于載荷分配原則的機器人協(xié)作吊運方案。需要指出的是，機器人制造系統(tǒng)精度保障機制研究仍然停留在單機器人、單一工藝層面，而機器人協(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)需要攻關面向加工制造的機器人系統(tǒng)協(xié)同精度控制技術。

2. 機器人柔順控制

機器人作業(yè)任務要求機器人末端與工件存在物理接觸，對機器人與環(huán)境之間的接觸力精度控制提出了較高要求。機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生較大的接觸力，或對機器人和被接觸物造成損傷，需要在執(zhí)行接觸任務的機器人控制系統(tǒng)中添加力控制單元。力位混合控制、阻抗控制在環(huán)境 – 機器人交互控制方面應用較多：相較前者，后者無需在兩個正交方向分解出兩套控制策略，魯棒性更佳，機器人可穩(wěn)定輸出所需的作用力。早期研究關注機器人動力學的不確定性處理，多采用自適應阻抗控制方式，但阻抗控制模型結構相對固化而無法應對復雜的機器人工作環(huán)境。為此，引入考慮環(huán)境動態(tài)約束的機器人模型、受環(huán)境影響的可變控制模型，獲得了更好的控制性能。

隨著機器人視覺技術的不斷發(fā)展，視覺 / 力覺混合策略相較純力覺控制方案納入更全面的機器人作業(yè)信息，作業(yè)柔順性更好。自然的做法是視覺／力覺信息獨立處理，采用視覺比例控制、力覺比例積分控制策略，聯合進行機器人關節(jié)角度控制。也可采用視覺／力覺正交控制思路來簡化控制策略，根據約束表面的幾何信息預測視覺位移和接觸力，將混合任務空間劃分為正交的力覺控制子空間、視覺位控子空間，再由力覺、視覺分別控制不同的運動方向。

在工業(yè)制造的實際環(huán)境中，環(huán)境模型的參數變化頻繁，亟需一種泛用性和效率均較高的環(huán)境 – 機器人動力學建模方式，以確保機器人作業(yè)過程的末端跟蹤質量。機器人加工屬于具有強交互力的作業(yè)場景，需要控制系統(tǒng)及時捕捉接觸力的變化并針對性調整控制策略。然而，機器人多傳感器數據融合方法的計算成本較高，導致控制系統(tǒng)難以及時響應加工接觸力的突變。為此，在多傳感器數據融合方面需克服各控制子集的缺點，提高機器人對位置、接觸力等物理量的測量精度以及多源數據處理的效率。

（四）靈巧機構

在精密工業(yè)制造場景中，傳統(tǒng)的機械抓手等機器人末端執(zhí)行器，剛性結構的可形變范圍小、關節(jié)運動自由度低、適應性不強、多關節(jié)柔順性差，無法對不同尺寸、剛度、形狀、類型的目標物進行高效率抓取及搬運。盡管已有機器人配置彈性材料并根據抓手模型設計自適應抓取策略，但無法根本性地解決相關問題。

由柔性材料制作的柔性抓手，可在無限的自由度上產生形變，利于模仿人的手部彎曲動作，自適應抓取剛度脆弱、結構復雜、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，可通過外部動力使抓手產生形變，但拉線需要預先嵌入抓手，拉線的線路和點位相對固定，導致夾爪行程有限，很難抓取形狀不規(guī)則、質量較大的目標物體；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合，進一步增強抓取動作的穩(wěn)定性。

得益于增材制造技術的發(fā)展，氣動抓手因較低的制備門檻、材料具有彈性結構的特點而受到關注，多由纖維增強橡膠制成，經氣壓驅動形成俯仰、偏轉、拉伸等自由度；還可進一步組合出多節(jié)點機構，執(zhí)行靈活的動作任務。傳統(tǒng)的柔性抓手氣動結構簡單，但抓手剛度、承載能力較弱，因而目前多采用復雜氣動網絡結構以增強抓手的性能；可根據任務類型靈活選擇氣動網絡結構，在抓手的不同位置配置變形性能差異化的結構，兼具物品抓取、振動控制能力，從而在靈活性、剛度、承載能力之間取得平衡。此外，根據材料受激形變特性設計柔性抓手，如利用導電聚合物（EAP）材料在電壓下產生變形的特性，設計特殊的EAP材料結構、電壓驅動控制策略，即可控制抓手的抓取動作。EAP柔性抓手具有較大的形變和輸出力，可根據零部件的外形輪廓進行自適應調整，實現對目標物的穩(wěn)定抓?。坏獷AP材料的機械強度很小，抓取時易受干擾，無法穩(wěn)定抓取大尺寸目標物，也不宜用于多級協(xié)同任務。

四、智能制造工業(yè)機器人技術發(fā)展趨勢

（一）大范圍動態(tài)場景理解

工業(yè)機器人對環(huán)境、運行狀態(tài)的感知要求極高，而在自主制造場景中作業(yè)環(huán)境多變、狀態(tài)難以預估。需要構建動態(tài)語義地圖以促進環(huán)境理解，解決機器人精細化實時路徑規(guī)劃、協(xié)同作業(yè)控制等難題；也需實時感知機器人與工件的關鍵信息，支持對制造狀態(tài)進行全面監(jiān)控。長久以來，大型部件制造過程中的信息感知環(huán)節(jié)普遍存在人工參與的現象，盡管多機器人視覺感知系統(tǒng)已投入應用，但并未顯著緩解人為干涉多、自主性程度低、協(xié)同機制弱的情況。面向大型復雜部件制造的多機器人智能感知與認知研究僅處于起步階段，由機器人實時環(huán)境感知、多源傳感器自主測量與目標檢測等構成的多模態(tài)感知理論體系亟待完善。針對復雜工業(yè)動態(tài)場景的大范圍場景感知與理解，是未來智能制造工業(yè)機器人發(fā)展的重要方向。

（二）集群化作業(yè)

智能制造的關鍵特征是機器設備之間互聯、互通、互融，集群機器人協(xié)同作業(yè)則為高效協(xié)同、自主組織、增強學習、深度融合的智能制造理論與技術提供了關鍵能力支撐。集群機器人系統(tǒng)由一定規(guī)模的單體機器人組成，基于信息交互與反饋、激勵與響應等交感行為，構建機器人之間的行為協(xié)同與自主決策能力，更好適應工業(yè)制造環(huán)境中動態(tài)變化的復雜作業(yè)任務。相較單體機器人，集群機器人系統(tǒng)的顯著優(yōu)勢表現在：重塑大型復雜構件的測量、加工、裝配等關鍵制造過程，執(zhí)行單體機器人難以完成的制造與檢測任務，對提質、增效、降本、柔性生產等發(fā)揮支撐作用。智能化的集群機器人制造是承擔重大裝備制造任務的有效形式、智能制造發(fā)展的重要趨勢。

（三）柔性作業(yè)

就目前廣泛應用的工業(yè)機器人而言，機器人作業(yè)調試階段仍大量采用人工示教方式（技術人員預先調試，設置機器人的動作路徑）。而高端裝備的各類關鍵核心部件，多有結構異形復雜、加工質量要求高、制造批量小、型號種類多的特點，導致機器人定制化作業(yè)調試模式難以勝任。智能制造工業(yè)機器人作為高柔性的智能制造裝備，更好適應小批量、多品種、個性化的現代制造業(yè)生產模式，直接增強制造生產線的智能性和靈活性。為了高質量地執(zhí)行焊鉚、磨拋、裝配、搬運等接觸型作業(yè)任務，機器人需要準確跟蹤預先軌跡，機器人的末端執(zhí)行器與作業(yè)工件之間的位姿和接觸力控制也顯關鍵。對于接觸型作業(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，因而工業(yè)機器人在保持一致性、精準性、長時間連續(xù)作業(yè)等強項的同時，也需著力增強柔性作業(yè)能力。結合機器人作業(yè)特點，配置功能增強型傳感器和末端執(zhí)行器，提升機器人在接觸過程中的操控性能，是實現人類技能與機器人作業(yè)模式融合互補的有效技術路徑、智能制造工業(yè)機器人技術的重要發(fā)展方向。

（四）具身智能

當前的工業(yè)制造模式由流水線定制化作業(yè)轉向小批量、多品種的柔性離散作業(yè)，在制造場景、制造環(huán)境邊界、制造任務三方面均存在不確定性。常規(guī)工業(yè)機器人的感知與作業(yè)能力有限，難以適應更趨復雜的工業(yè)制造環(huán)境。具身智能作為AI技術發(fā)展的重要分支，成為工業(yè)機器人的新興研究方向，在工業(yè)制造中展現出良好潛力。具身智能機器人指具有具身智能能力的機器人，可理解人類自然語言感知環(huán)境，自主規(guī)劃任務并與環(huán)境交互；突出機器人與環(huán)境的強關聯、強交互，將更好應對柔性離散的工業(yè)制造環(huán)境。相關技術主要涉及多模態(tài)和泛傳感的感知系統(tǒng)、精密運動控制系統(tǒng)、基于大模型技術與海量工業(yè)數據的世界模型，作為機器人與制造環(huán)境柔性適配的重要支撐，在智能制造技術體系中的地位不斷提升。

（五）網絡化協(xié)同

工業(yè)機器人系統(tǒng)宏觀有序地執(zhí)行智能制造作業(yè)，需要以機器人個體之間的通信與計算為支撐。云計算、邊緣計算、工業(yè)互聯網、大數據等信息技術發(fā)展迅速，相關部署架構及應用平臺集成了異構信息互通與計算力分配功能，可克服單個設備在傳感、通信、信息存儲、計算資源等方面的固有局限，是解決機器人通信計算融合問題的有力依托（見圖3）?！霸七吶诤稀钡墓I(yè)機器人作業(yè)模式，全面集成振動、視覺、激光、電信號等傳感器信息，深度感知制造過程中生產實體的特性與狀態(tài)，根據作業(yè)任務屬性、設備種類、計算性能，實時動態(tài)地在工業(yè)計算中心（云）和計算單元（邊）之間進行數據交換、計算分配、任務分發(fā)，進一步延伸至場景中的智能制造設備；驅動機器人與其他制造設備高效、無縫地分配并共享云端即邊緣端的計算、存儲、數據資源，支持制造系統(tǒng)的網絡化、智能化、多設備協(xié)同。基于云計算、邊緣計算、云機器人等技術，構建高效安全的集群機器人通信計算一體化網絡架構，保障機器人之間低時延、高安全的網絡傳輸及計算分配，是未來智能制造工業(yè)機器人技術發(fā)展的另一重點方向。

（六）數字孿生

數字孿生以數字化方式創(chuàng)建制造場景、設備、零部件等實體的虛擬模型，可模擬物理實體在現實環(huán)境交互中產生的外觀行為、內在物理特性變化。對于智能制造工業(yè)機器人，基于數字孿生技術開展虛實交互仿真、虛實映射反饋、數據融合分析、預測迭代優(yōu)化，增強或擴展機器人制造系統(tǒng)的功能，監(jiān)控機器人系統(tǒng)的運行情況，預測并優(yōu)化機器人作業(yè)參數，將顯著增強復雜力、光交互環(huán)境中的作業(yè)性能（見圖4）。相關系統(tǒng)已在多類裝備制造領域開展應用，如基于數字孿生技術的飛機智能制造平臺，將飛機實際生產數據融入到飛機制造數字孿生系統(tǒng)，建立飛機制造場景孿生模型，與制造執(zhí)行、任務規(guī)劃系統(tǒng)連通，提前規(guī)劃制造任務，支持快速調整制造參數。然而，機器人與制造環(huán)境復雜交互的數字孿生仍存在不足，數字孿生建模精度不高，機器人多傳感器數據交互整合困難，數字孿生預測的準確性和實時性欠佳；需要著力開展相關技術攻關，才能穩(wěn)健推動智能制造工業(yè)機器人數字孿生技術的發(fā)展與應用。

五、結語

本文圍繞智能制造工業(yè)機器人作業(yè)這一主旨，梳理了智能制造工業(yè)機器人的應用背景和作業(yè)類型，總結了在航空航天裝備、海洋船舶、軌道交通裝備、新能源汽車、電子信息產品等代表性制造領域的應用情況，從視覺感知、決策規(guī)劃、運動控制、靈巧機構等方面綜述了相關共性技術的研究進展。在前瞻相關技術發(fā)展趨勢的基礎上認為，智能制造工業(yè)機器人技術的全面突破，將提升我國制造業(yè)的生產效率、技術水平、產品質量，為我國制造業(yè)高質量發(fā)展開辟新途徑。

工業(yè)制品市場需求變化迅速，先進制造技術也在快速迭代，小批量、多品種、柔性化、易部署的多機器人智能制造系統(tǒng)將成為發(fā)展主流，多機交互、人機交互、機器人與場景交互的廣度和深度也將不斷拓展。為應對復雜的交互需求，智能制造工業(yè)機器人技術需要在動態(tài)場景理解、集群化作業(yè)、柔性作業(yè)、具身智能、網絡化協(xié)同、數字孿生等方向著力突破，探索構建感知 – 規(guī)劃 – 控制一體化的復雜多維協(xié)同作業(yè)機制。加快形成制造模式柔性化、制造過程信息化、制造工序無人化的新型生產方式，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)的數字化、網絡化、智能化轉型升級。