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智能移動雙臂機器人,多自由度雙臂協同操作,適應操作精度、操作效率、操作復雜度更高的場景

來源:上海人工智能研究院      編輯:創澤      時間:2026/1/21      主題:其他   [加盟]

《“十四五”機器人產業發展規劃》提出,到 2025 年ZG成為機器人 技術創新策源地、高端制造集聚地和集成應用新高地,重點發展工業機器人、服 務機器人、特種機器人及新興領域機器人。國內在移動雙臂機器人領域的起步雖 然較晚,但近年來隨著產業轉型升J和人工智能技術快速發展而進展迅速。由清 華大學、中科院為代表的科研機構在強化學習與仿生控制算法取得成果,優必選、 智元機器人、宇樹科技等企業陸續推出雙足型人形雙臂機器人。

但在智能制造領域,尤其是與自動化生產線場景的深度融合和規模化應用時 代還遠未到來。目前傳統工業機器人多采用預設程序,受制于固定場景,不能適 應自動化產線向高柔性化、高智能化發展的要求。

本場景的智能移動雙臂機器人具備“多自由度雙臂協同操作+自主穩健全天 候移動作業”能力,能夠實現操作效率翻倍,且應用范圍和操作場景更大。除一 般應用場景,也能適應操作精度、操作效率、操作復雜度更高的場景,如利用雙 臂雙手配合完成裝配工作。通過多模態實現人機協作,擁有交互能力。

產品的全域環境感知能力與環境適應性、自主決策和行為規劃能力、多機協 同和群體智能、人機安全協作等方面較傳統產品顯著提升。目前已逐步實現具身 智能機器人核心技術自主化,為產業化發展貢獻力量。

通過“輪式移動+雙臂協同”的本體創新設計,基于先進的多模態感知融合處理技術,與基于 AI 小模型的快速迭代學習技術深度融合,使機器人具備了自覺感知、自主學習和自我決策的具身智能能力,實現對外部環境的自我感知和基于復雜變化環境的自我決策、自我行為調整能力,從而更好地融入場景并提升操作水平和操作效率,與自動化制造產線深度融合,實現全天候、安全、連續、柔 性作業。

機器人要實現具身智能功能,多源感知數據融合處理算法和底層控制策略算 法是基礎性算法,具身智能算法和功能實現是前提和關鍵通過自主研發的移動機 器人底層實時操作系統與機器人基礎算法深度融合,為具身智能功能的實現提供 基礎保證。

傳統控制方法中,以上各類復雜算法都混合運行于同一個控制層面,造成系 統整體實時性差、可靠性低等問題。本場景中,將與雙臂協同控制和感知融合處 理相關的共性底層算法,與自主研發的機器人實時操作系統進行了深度融合開發, 將這些基礎性算法深度嵌入進操作系統,成了操作系統的一部分。這意味著,安 裝了本操作系統的機器人,若無特殊要求和處理,操作系統從底層層面就具備了 對多源傳感器數據進行多模態融合處理的能力,以及具備了雙臂協同控制的基礎 能力,而無需另外單d開發相關算法。這種創新開發和算法設計讓基礎底層算法 與高J具身智能復雜算法在不同層J執行,顯著提升機器人控制系統的實時性和 安全性。

采用多模態編碼器技術支持高分辨率視覺信息輸入,提升機器人對場景的理 解準確性。機器人控制器通過采用高算力的處理器系統并將 AI 模型規模限制在 8M-100M 參數量之間,以便取得訓練效果和規模之間的平衡。 用于對動態復雜多變環境的自適應識別、自主決策及行為動作自我調整、自 我規劃,讓機器人實現“類人”移動操作。同時,通過與機械手末端的視覺傳感 器數據深度融合,可實現對操作任務信息的準確解析,從而提升“雙手”協同操 作的靈巧性和對不同操作任務的自學習能力、自適應能力

目前行業頭部企業的雙臂機器人為固定基座類型,未搭載任何移動底盤,與 移動雙臂機器人在應用場景、技術要求、智能程度、作業范圍等領域相差甚遠。 在此基礎上,颯智提供集基于底層核心技術的標準化產品和配套軟件解決方案為 一體的平臺。

同時,傳統機器人缺乏物理身體與環境的實時互動能力,導致智能決策脫離 物理世界約束,如機器人抓取時忽略力學特性,學習效率低下無法通過交互自主 學習。方案打造的具身智能設備通過構建“感知—認知—決策—執行”的完整智 能閉環系統,學習效率高于純算法訓練,能進一步打造人機共融的智能化產業生 態。






基于協作機器人生態的OTA智慧服務平臺:云平臺框架設計,自助和智能服務的開發,以及人機交互的優化

基于協作機器人的OTA(Over The Air)智慧服務平臺,利用大數據和機器學習技術分析數據,識別設備異常,預測故障,并提供智能維護建議,為機器人產業鏈提供更加高效、可靠的維護方案

人形機器人/建筑機器人智能生產場景:機器人搭配高精度協作機械臂,零部件拆包,精密裝配,整機測試

搭配高精度協作機械臂(定位精度 0.02mm),實現從零部件拆包(AGV 搬運)—精密裝配(力控螺絲擰緊)—整機測試(模擬高空作業)的端到端自動 化作業流程

基于足式機器人的變電站智能巡檢方案-提高了設備故障識別的準確性,降低了運維成本

過高精度的激光雷達和深度相機進行地圖構建、路徑規劃和實時導航,具有優異的全地形適應性;通過多個機器人之間的協調合作,任務調度能夠自動優化, 減少了巡檢任務的重復性和盲區

2025人形機器人應用趨勢挑戰及建議報告-技術、產業與生態三重制約

核心技術發展制約,泛化能力不足、端側部署功耗與算力平衡難題突出;產業化商業應用制約,應用場景適配性不足,用戶認知與技術實際能力存在落差;創新生態要素制約

2025全球人形機器人企業能力畫像整機能力評估模型V2.0-2027年突破 1680 億,2035 年達到 1.47 萬億,5 年內實現從千億到萬億的跨越

人形機器人市場將呈現加速增長態勢,2027年突破 1680 億元,2035 年達到 1.47 萬億元,5 年內實現從千億到萬億的跨越;新能源汽車制造、倉儲物流、家庭服務等場景成為全球市場增長的主要驅動力

機器人應用的趨勢:垂直化、工藝化、多樣化

機器人在螺絲鎖付、柔性裝配、精密涂膠等組裝場景中的應用滲透率快速增長;通過拖動及圖形化示教可快速切換焊接參數與工藝路徑;拓展到了高溫高危環境的噴涂工作,高密封高防塵等特性使協作在噴涂領域的認可度提升

智能機器人是多傳感器信息融合系統,使用位置、力反饋和視覺融合的控制來進行工作

CCD視覺傳感器安裝在末端執行器上,構成機器人手眼視覺;超聲波傳感器的接收和發送探頭也固定在機器人末端執行器上;柔順腕力傳感器安裝于機器人的腕部

焊接機器人的傳感器系統,測出焊口的位置和形狀信息

焊接傳感器也必須具有很強的抗干擾能力,分為電弧式、接觸式、非接觸式,電弧傳感器是從焊接電弧自身直接提取焊縫位置偏差信號,H=f(I,U,v),應用模糊控制技術實現焊縫跟蹤

點焊機器人的規格:持重100kg,最高速度4m/s ,間隔為30~50mm

以持重100kg, 最高速度4m/s 的六軸垂直多關節機器人為例,完成間隔為30~50mm 的打點焊接作業,50mm短距離移動的定位時間被縮短到0.4s 以內

醫用機器人的應用:臨床醫療用機器人、護理機器人、醫用教學機器人

運送藥品的機器人代替護士送飯、送病例和化驗單等;移動病人的機器人幫助護士移動或運送癱瘓、行動不便的病人;臨床醫療的機器人通過互聯網將醫生和患者的信息進行交互

服務機器人的應用:為人類生活和健康提供服務

服務機器人是一種以自主或半自主方式運行,主要是一個移動平臺,它能夠移動,上面有一些手臂進行操作,對周邊的環境進行識別,判斷自己的運動,完成某種工作

智能安防巡檢機器人的起源與發展歷史,Denning Sentry,Rovio, MDARS-E,MPR-800

智能安防巡檢機器人是一種主要用于巡邏、放哨、防盜、防火等的多功能機器人,采用多種高性能傳感器自動地檢測障礙物和完成自動值守、報警等各種保安任務
 
資料獲取
新聞資訊
== 資訊 ==
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» AI機器人賦能大物流數智化裝卸應用場景-
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» 基于協作機器人生態的OTA智慧服務平臺:
» 人形機器人/建筑機器人智能生產場景:機器
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