本文摘要：过去的制造业是按照以产品为中心的生产理念下发展，高效率、高质量、自动化、零库存是企业执着目标，在前进先进设备生产过程中机器人产业获得发展；在过去，机器人是生产自动化发展（CIMS和机器人技术在汽车生产）的关键，未来还是制造业主力军。

过去的制造业是按照以产品为中心的生产理念下发展，高效率、高质量、自动化、零库存是企业执着目标，在前进先进设备生产过程中机器人产业获得发展；在过去，机器人是生产自动化发展（CIMS和机器人技术在汽车生产）的关键，未来还是制造业主力军。在“2019（第九届）机器人产业大会”上，上海交通大学/机器人研究所常务副所长曹其新教授公开发表了《面向柔性生产的移动操作者臂捕捉技术研究》的精彩演说，他就移动操作者臂在本体结构设计、运动过程控制、环境和物体辨识、路径规划、移动定位导航以及人机协作等关键技术上的研究和发展现状展开了精彩共享。随着又一轮工业革命来临：工业4.0和中国生产2025，创意、速度、变化、个性化、多样化给机器人产业带给了挑战和新的发展机遇；机器人在工业3.0阶段早已构建了自动化的高速、高精度生产。

在工业4.0阶段，机器人开始从“笼子”里回头出来了，机器人不仅要与人因应，还要与机器人协同合作，更加多的场景必须机器人的更加多功能，而构建这一切还必须多种因素促使。而填充机器人的经常出现则迈进了第一步。

曹其新教授在此次演说中针对面向柔性生产的移动操作者臂的环境感官、SLAM和捕捉技术展开解密，明确提出了构建移动操作者臂自律移动、捕捉辨识的解决方案。AGV+机械臂的方式应运而生FUN的智能工厂应当是柔性生产，小批量、个性化自定义沦为未来趋势，产线根据产品及时调整生产单元人组，开始物流系统自动化，可移动、灵活性、自主性、无线连接、即插即用、人机协作的机器人才是工厂确实必须的，移动机械臂的经常出现构建了原材料捕捉、零配件中选偷、装箱、上下漆、运输等简单任务。机械臂，借以替代人体胳膊功能，AGV则借以替代人腿脚的功能，为了使机器人更为智能化、柔性化，同时不具备腿和手的功能，AGV+机械臂的方式应运而生。

近些年，随着机器视觉、机器学习、激光传感器、深度照相机等技术发展很快，移动机械臂开始可以用于视觉信息，提供环境信息，定位自身方位，辨识并捕捉目标物体。在工业上的应用于前景开始明朗一起。

很多机器人厂商抓住机会开始发售自己的移动机械臂。从库卡到美国Fetchrobotics都发售过移动机械臂，国内移动机械臂的发展速度迅速，很多机器人厂商和研究团队，如新松机器人、蓝胖子机器人公司、上缴、哈工大、浙大等，都在这方面在这方面作出国贡献，但移动机械臂事实上还正处于发展阶段，在实际工业场景中应用于的还较为较少，难题主要在于机器人的稳定性和环境适应性上。“移动机械臂的应用于研究主要集中于在其环境定位与导航系统上”，曹其新教授在演说一开始的时候就特别强调道。

在会议上，曹其新教授从技术的角度对激光SLAM、视觉SLAM、RGBD-SLAM、全景SLAM以及室外环境下多照相机系统的全景SLAM、成像SLAM、视觉与激光信息融合SLAM等导航系统定位方法的优劣势展开了一一对比。在室内或者GPS无法定位的情况下，基于传感器地图的实时定位与地图建构技术的SLAM由此而问世了，当传感器为照相机时，则称作视觉SLAM；与激光SLAM利用三维信息给定定位有所不同，视觉SLAM因其低成本、可高密度捕捉信息等优势，在近年受到了普遍的注目。

而全景照相机SLAM主要结构有双鱼眼构成的全景照相机，可360°仔细观察周边环境信息。利用SLAM优势可以观测到全向信息。

在性价比和精度以及优势显著，缺点是全景照相机的完整图像为圆形，畸变较小，必须展开图像校正。其次就是物体辨识与移动捕捉规划技术，曹教授从模型辨识、物体辨识与姿态估算、3D物体数据采集到基于深度自学姿态辨识、机械臂约束运动规划、基于感官模型的自律捕捉、基于感官无模型的自律捕捉等方面皆做到了了解的研究。

最后，曹教授回应，未来移动机器人市场未来将会超过千亿美元，现在传统工业机器人只有四百亿美元。当前，移动机械臂正在转入以前由人类及车辆占有的新领域，从仓库和配送中心，到工厂车间，再行到现在的实验室和办公区域，我们不会看见更加多这种权利行驶的机器人。

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