本文摘要：過去的制造業(yè)是按照以產(chǎn)品為中心的生產(chǎn)理念下發(fā)展，高效率、高質(zhì)量、自動(dòng)化、零庫存是企業(yè)執(zhí)著目標(biāo)，在前進(jìn)先進(jìn)設(shè)備生產(chǎn)過程中機(jī)器人產(chǎn)業(yè)獲得發(fā)展；在過去，機(jī)器人是生產(chǎn)自動(dòng)化發(fā)展（CIMS和機(jī)器人技術(shù)在汽車生產(chǎn)）的關(guān)鍵，未來還是制造業(yè)主力軍。

過去的制造業(yè)是按照以產(chǎn)品為中心的生產(chǎn)理念下發(fā)展，高效率、高質(zhì)量、自動(dòng)化、零庫存是企業(yè)執(zhí)著目標(biāo)，在前進(jìn)先進(jìn)設(shè)備生產(chǎn)過程中機(jī)器人產(chǎn)業(yè)獲得發(fā)展；在過去，機(jī)器人是生產(chǎn)自動(dòng)化發(fā)展（CIMS和機(jī)器人技術(shù)在汽車生產(chǎn)）的關(guān)鍵，未來還是制造業(yè)主力軍。在“2019（第九屆）機(jī)器人產(chǎn)業(yè)大會(huì)”上，上海交通大學(xué)/機(jī)器人研究所常務(wù)副所長曹其新教授公開發(fā)表了《面向柔性生產(chǎn)的移動(dòng)操作者臂捕捉技術(shù)研究》的精彩演說，他就移動(dòng)操作者臂在本體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、運(yùn)動(dòng)過程控制、環(huán)境和物體辨識(shí)、路徑規(guī)劃、移動(dòng)定位導(dǎo)航以及人機(jī)協(xié)作等關(guān)鍵技術(shù)上的研究和發(fā)展現(xiàn)狀展開了精彩共享。隨著又一輪工業(yè)革命來臨：工業(yè)4.0和中國生產(chǎn)2025，創(chuàng)意、速度、變化、個(gè)性化、多樣化給機(jī)器人產(chǎn)業(yè)帶給了挑戰(zhàn)和新的發(fā)展機(jī)遇；機(jī)器人在工業(yè)3.0階段早已構(gòu)建了自動(dòng)化的高速、高精度生產(chǎn)。在工業(yè)4.0階段，機(jī)器人開始從“籠子”里回頭出來了，機(jī)器人不僅要與人因應(yīng)，還要與機(jī)器人協(xié)同合作，更加多的場景必須機(jī)器人的更加多功能，而構(gòu)建這一切還必須多種因素促使。

而填充機(jī)器人的經(jīng)常出現(xiàn)則邁進(jìn)了第一步。曹其新教授在此次演說中針對面向柔性生產(chǎn)的移動(dòng)操作者臂的環(huán)境感官、SLAM和捕捉技術(shù)展開解密，明確提出了構(gòu)建移動(dòng)操作者臂自律移動(dòng)、捕捉辨識(shí)的解決方案。AGV+機(jī)械臂的方式應(yīng)運(yùn)而生FUN的智能工廠應(yīng)當(dāng)是柔性生產(chǎn)，小批量、個(gè)性化自定義淪為未來趨勢，產(chǎn)線根據(jù)產(chǎn)品及時(shí)調(diào)整生產(chǎn)單元人組，開始物流系統(tǒng)自動(dòng)化，可移動(dòng)、靈活性、自主性、無線連接、即插即用、人機(jī)協(xié)作的機(jī)器人才是工廠確實(shí)必須的，移動(dòng)機(jī)械臂的經(jīng)常出現(xiàn)構(gòu)建了原材料捕捉、零配件中選偷、裝箱、上下漆、運(yùn)輸?shù)群唵稳蝿?wù)。

機(jī)械臂，借以替代人體胳膊功能，AGV則借以替代人腿腳的功能，為了使機(jī)器人更為智能化、柔性化，同時(shí)不具備腿和手的功能，AGV+機(jī)械臂的方式應(yīng)運(yùn)而生。近些年，隨著機(jī)器視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)、激光傳感器、深度照相機(jī)等技術(shù)發(fā)展很快，移動(dòng)機(jī)械臂開始可以用于視覺信息，提供環(huán)境信息，定位自身方位，辨識(shí)并捕捉目標(biāo)物體。在工業(yè)上的應(yīng)用于前景開始明朗一起。

很多機(jī)器人廠商抓住機(jī)會(huì)開始發(fā)售自己的移動(dòng)機(jī)械臂。從庫卡到美國Fetchrobotics都發(fā)售過移動(dòng)機(jī)械臂，國內(nèi)移動(dòng)機(jī)械臂的發(fā)展速度迅速，很多機(jī)器人廠商和研究團(tuán)隊(duì)，如新松機(jī)器人、藍(lán)胖子機(jī)器人公司、上繳、哈工大、浙大等，都在這方面在這方面作出國貢獻(xiàn)，但移動(dòng)機(jī)械臂事實(shí)上還正處于發(fā)展階段，在實(shí)際工業(yè)場景中應(yīng)用于的還較為較少，難題主要在于機(jī)器人的穩(wěn)定性和環(huán)境適應(yīng)性上。“移動(dòng)機(jī)械臂的應(yīng)用于研究主要集中于在其環(huán)境定位與導(dǎo)航系統(tǒng)上”，曹其新教授在演說一開始的時(shí)候就特別強(qiáng)調(diào)道。在會(huì)議上，曹其新教授從技術(shù)的角度對激光SLAM、視覺SLAM、RGBD-SLAM、全景SLAM以及室外環(huán)境下多照相機(jī)系統(tǒng)的全景SLAM、成像SLAM、視覺與激光信息融合SLAM等導(dǎo)航系統(tǒng)定位方法的優(yōu)劣勢展開了一一對比。

在室內(nèi)或者GPS無法定位的情況下，基于傳感器地圖的實(shí)時(shí)定位與地圖建構(gòu)技術(shù)的SLAM由此而問世了，當(dāng)傳感器為照相機(jī)時(shí)，則稱作視覺SLAM；與激光SLAM利用三維信息給定定位有所不同，視覺SLAM因其低成本、可高密度捕捉信息等優(yōu)勢，在近年受到了普遍的注目。而全景照相機(jī)SLAM主要結(jié)構(gòu)有雙魚眼構(gòu)成的全景照相機(jī)，可360°仔細(xì)觀察周邊環(huán)境信息。利用SLAM優(yōu)勢可以觀測到全向信息。在性價(jià)比和精度以及優(yōu)勢顯著，缺點(diǎn)是全景照相機(jī)的完整圖像為圓形，畸變較小，必須展開圖像校正。

其次就是物體辨識(shí)與移動(dòng)捕捉規(guī)劃技術(shù)，曹教授從模型辨識(shí)、物體辨識(shí)與姿態(tài)估算、3D物體數(shù)據(jù)采集到基于深度自學(xué)姿態(tài)辨識(shí)、機(jī)械臂約束運(yùn)動(dòng)規(guī)劃、基于感官模型的自律捕捉、基于感官無模型的自律捕捉等方面皆做到了了解的研究。最后，曹教授回應(yīng)，未來移動(dòng)機(jī)器人市場未來將會(huì)超過千億美元，現(xiàn)在傳統(tǒng)工業(yè)機(jī)器人只有四百億美元。當(dāng)前，移動(dòng)機(jī)械臂正在轉(zhuǎn)入以前由人類及車輛占有的新領(lǐng)域，從倉庫和配送中心，到工廠車間，再行到現(xiàn)在的實(shí)驗(yàn)室和辦公區(qū)域，我們不會(huì)看見更加多這種權(quán)利行駛的機(jī)器人。

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