（一）大范圍動態(tài)場景理解

工業(yè)機器人在自主制造場景中，對環(huán)境和運行狀態(tài)感知要求高，作業(yè)環(huán)境多變、狀態(tài)難測。需構(gòu)建動態(tài)語義地圖，解決機器人精細化路徑規(guī)劃、協(xié)同作業(yè)控制難題，實時感知機器人與工件信息以全面監(jiān)控制造狀態(tài)。

長期以來，大型部件制造信息感知多依賴人工，多機器人視覺感知系統(tǒng)應(yīng)用后，人為干涉多、自主性低、協(xié)同弱的問題仍未有效改善。面向大型復(fù)雜部件制造的多機器人智能感知與認知研究剛起步，多模態(tài)感知理論體系亟待完善。針對復(fù)雜工業(yè)動態(tài)場景的大范圍場景感知與理解，是未來重要發(fā)展方向。

（二）集群化作業(yè)

智能制造關(guān)鍵在于機器設(shè)備互聯(lián)、互通、互融，集群機器人協(xié)同作業(yè)為高效協(xié)同、自主組織等智能制造理論與技術(shù)提供關(guān)鍵支撐。

集群機器人系統(tǒng)由多個單體機器人組成，通過信息交互等構(gòu)建行為協(xié)同與自主決策能力，適應(yīng)復(fù)雜作業(yè)任務(wù)。與單體機器人相比，它能重塑大型復(fù)雜構(gòu)件制造過程，執(zhí)行難以完成的制造與檢測任務(wù)，支撐提質(zhì)、增效、降本和柔性生產(chǎn)。智能化集群機器人制造是重大裝備制造的有效形式和發(fā)展趨勢。

（三）柔性作業(yè)

目前工業(yè)機器人作業(yè)調(diào)試多采用人工示教方式。高端裝備關(guān)鍵核心部件結(jié)構(gòu)復(fù)雜、質(zhì)量要求高、批量小、型號多，機器人定制化調(diào)試模式難以勝任。

智能制造工業(yè)機器人需適應(yīng)小批量、多品種生產(chǎn)模式，增強生產(chǎn)線智能性和靈活性。執(zhí)行接觸型作業(yè)時，機器人要準(zhǔn)確跟蹤軌跡，控制末端執(zhí)行器與工件的位姿和接觸力。人工操作在智慧性等方面有優(yōu)勢，工業(yè)機器人需在保持自身強項的同時增強柔性作業(yè)能力。配置功能增強型傳感器和末端執(zhí)行器，提升操控性能，是重要發(fā)展方向。

（四）具身智能

工業(yè)制造模式轉(zhuǎn)向小批量、多品種柔性離散作業(yè)，制造場景、環(huán)境和任務(wù)存在不確定性。常規(guī)工業(yè)機器人感知與作業(yè)能力有限，難以適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境。

具身智能是 AI 技術(shù)重要分支，是工業(yè)機器人新興研究方向。具身智能機器人能理解自然語言、感知環(huán)境、自主規(guī)劃任務(wù)并與環(huán)境交互，突出與環(huán)境的強關(guān)聯(lián)和交互，可更好應(yīng)對柔性離散制造環(huán)境。相關(guān)技術(shù)涉及多模態(tài)感知系統(tǒng)等，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)機器人系統(tǒng)有序執(zhí)行智能制造作業(yè)，需機器人個體間通信與計算支持。云計算、邊緣計算等信息技術(shù)發(fā)展迅速，相關(guān)部署架構(gòu)及平臺集成異構(gòu)信息互通與計算力分配功能，克服單個設(shè)備局限，是解決機器人通信計算融合問題的有力依托（見圖 3）。

“云邊融合”作業(yè)模式集成多種傳感器信息，深度感知生產(chǎn)實體特性與狀態(tài)，實時動態(tài)進行數(shù)據(jù)交換、計算分配和任務(wù)分發(fā)，延伸至智能制造設(shè)備，驅(qū)動機器人與其他設(shè)備高效共享資源，支持制造系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)化、智能化和多設(shè)備協(xié)同。構(gòu)建高效安全的集群機器人通信計算一體化網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，保障機器人間低時延、高安全網(wǎng)絡(luò)傳輸及計算分配，是未來重點發(fā)展方向。

云 - 邊 - 端協(xié)同的智能制造集群機器人作業(yè)架構(gòu)

（六）數(shù)字孿生

數(shù)字孿生以數(shù)字化方式創(chuàng)建實體虛擬模型，模擬物理實體在現(xiàn)實環(huán)境中的變化。對于智能制造工業(yè)機器人，基于數(shù)字孿生技術(shù)開展虛實交互等活動，可增強系統(tǒng)功能，監(jiān)控運行情況，預(yù)測和優(yōu)化作業(yè)參數(shù)，提升復(fù)雜環(huán)境作業(yè)性能。

工業(yè)機器人數(shù)字孿生系統(tǒng)

相關(guān)系統(tǒng)已在多類裝備制造領(lǐng)域應(yīng)用，如飛機智能制造平臺將實際生產(chǎn)數(shù)據(jù)融入數(shù)字孿生系統(tǒng)，提前規(guī)劃任務(wù)、調(diào)整參數(shù)。但機器人與制造環(huán)境復(fù)雜交互的數(shù)字孿生存在建模精度不高、數(shù)據(jù)交互整合困難、預(yù)測準(zhǔn)確性和實時性欠佳等問題，需開展技術(shù)攻關(guān)推動發(fā)展與應(yīng)用。

結(jié)語：

工業(yè)制品市場需求變化迅速，先進制造技術(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(yīng)對復(fù)雜的交互需求，智能制造工業(yè)機器人技術(shù)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(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(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。

審核編輯 黃宇