ISSN 1009-0134
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2025年, 第47卷, 第12期
刊出日期：2025-12-25
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仿人多指灵巧手是机器人实现精细化抓取与柔性操作的关键执行机构，其发展对推动制造业自动化、服务机器人智能化及特殊环境作业应用具有重要意义。以仿人多指灵巧手为核心，系统综述其技术现状与未来发展趋势。首先，阐述仿人多指灵巧手的基本内涵、系统构成与典型特征；然后，梳理国内外科研团队的研究成果和目前市场主流的多指灵巧手产品，涵盖不同自由度设计及其软硬件实现方式；接着，介绍仿人多指灵巧手的核心硬件部件、感知融合、控制策略等关键技术；进而，阐述仿人多指灵巧手在工业装配、生活服务、极端环境等领域的应用情况，并介绍当前在可靠性、多模态协同、泛化性、人机安全和集成与应用等方面面临的难点与挑战；最后，从标准建立、本体结构、多模态感知融合、仿生演进、具身智能等方面展望仿人多指灵巧手的未来发展趋势，以期为灵巧手的深入研究与应用突破提供参考。
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工业巡检机器人作为智能制造与智能运维体系的重要组成部分，正在各类复杂工业场景中发挥关键作用。随着深度学习、多传感器融合以及自主导航等技术的不断进步，工业巡检机器人在精准度、效率和适应性方面有了显著提升。系统梳理了工业巡检机器人的概念、关键技术及典型应用，重点分析了感知识别、自主定位导航、先进控制和智能决策等核心技术的研究现状，并结合电力、车间和特殊环境等领域的实际应用，评估了当前技术的成熟度与产业化进展。尽管该领域已取得显著成果，感知精度、动态环境适应性及任务执行智能化仍面临挑战，对关键技术发展进行展望，即工业巡检机器人将继续朝向多源数据融合、自主学习与协同作业等方向发展。文章旨在为工业巡检机器人技术的进一步研究与产业发展提供系统的参考与未来发展方向的指引。
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针对机器人关节用永磁同步电机小量级参数辨识的数学模型欠秩问题，设计一种基于Lyapunov稳定性理论的改进模型参考自适应在线辨识方法。首先，在静止状态下离线辨识静态电感作为已知参数，构建模型参考自适应系统在线辨识定子电阻与永磁体磁链。待两个参数辨识结果收敛后，将其作为新的模型参考自适应系统中的已知参数辨识动态电感。这种分层解耦的辨识机制有效克服了由于数学模型欠秩而导致的辨识结果不确定性。实验和仿真结果表明，该方法在0.1 Ω级低阻值、0.2 mH级小电感与7.72 mWb级磁链条件下，辨识误精度高，辨识速度快，为获取微小型永磁同步电机准确参数方面提供了可行方案。
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针对柔性直线机电作动器因摩擦导致速度跟踪精度下降的问题，提出了一种基于BP神经网络的摩擦补偿方法。该方法构建了数据驱动摩擦模型，利用BP神经网络描述了速度、位置与摩擦力的非线性映射关系及零速摩擦的动态行为；建立了柔性直线机电作动器的刚柔耦合动力学模型，构建了柔索直线运动实验平台，对比了引入摩擦模型前后的性能。实验结果表明，在50 mm/s 1 Hz的速度正弦指令下，使用摩擦模型后的直线机电作动器速度跟踪精度从0.85 mm提升至0.29 mm，死区时间从0.021 s缩短至0.003 s；在100 mm/s 1 Hz的速度正弦指令下，使用摩擦模型后的直线机电作动器速度跟踪精度从0.93 mm提升至0.25 mm，死区时间从0.012 s缩短至0.003 s。实验结果验证了该摩擦补偿方法可提高柔性直线机电作动器的速度跟踪精度，缩短其死区时间。该方法在武器站系统中应用效果良好，对提升直线机电作动器的快速响应能力具有重要作用。
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液压驱动是重载机器人主要的驱动方式，液压泵的性能直接决定液压系统的驱动能力和品质，而液压泵驱动电路的设计至关重要，特别是在电流精准控制方面。Howland恒流源因其高精度和稳定性，在多个领域得到了广泛应用。在传统Howland电流源基础上，分析相关电路的工作原理及负载能力，设计一种高压大电流的恒流源作为液压泵驱动电路，通过仿真与实际测量验证了可靠性。相比于传统设计，所创新的恒流源将输出界限大大提高，实现0~5 V可调输出、最大负载电流5 A的驱动能力。同时，绝对误差仿真值仅为0.005 A，实物电路测量值绝对误差仅为0.1 A。本研究针对实际工程应用实现精度良好、负载能力强、输出电流稳定，为高压大电流精密驱动提供了兼具高线性吻合度特性与工程实用性的解决思路。
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腿足式人形机器人在特殊地形或外在干扰环境下，容易造成状态估计不准确，从而影响稳定行走。在这项研究中，提出了一种融合状态估计器的强化学习控制框架。该框架能够在特殊地形以及受到外界干扰情况下准确估计机器人的本体线速度，足端高度以及触地概率状态信息。首先构建了状态估计网络和非对称演员-评论家网络协同训练框架，有效估计状态信息。此外，针对人形机器人特殊足端几何形状，设计了全新的奖励函数，提高状态估计的准确性。其次，本方法成功部署在自研的人形机器人上。实验结果表明，与现有方法相比，控制器性能显著提高，能够在多种特殊地形保持稳定的前进速度，验证了该方法在干扰环境下的鲁棒性和可迁移性。
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为突破传统机械臂2D平面抓取的局限，并解决现有6D位姿估计算法（如Gen6D）位置估计不准的难题，提出了一种优化的Gen6D-Op算法。该算法针对典型的机器人抓取场景，基于共线假设，将位置估计误差转化为带约束的优化问题进行求解，从而实现对物体位姿的精确获取。在此精确位姿的基础上，进一步设计了垂直姿态与平面投影两种高效的抓取策略，以提升抓取效率与稳定性。实验证实，Gen6D-Op显著提升了位姿估计精度，总误差降低72.3%至9.48 mm，多物体抓取成功率达到94%。同时，采用设计的两种抓取策略能够有效减小机械臂关节角度的变化范围，缩短抓取时间。
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轮式人形机器人由于多自由度、强耦合及非线性的特性，其运动控制尤其是全身运动控制非常困难。为此，提出了基于机器人运动学和模型预测控制（Model Predictive Control， MPC）的全身运动控制方案。建立了简化的轮式人形机器人运动学模型，定义了关于末端执行器位姿的二次型成本函数，通过松弛障碍函数（Relaxed Barrier Function， RBF）设定了机器人运行时需满足的关节位置约束、控制输入约束、避免碰撞约束和防倾倒约束。设计了针对机器人末端执行器位姿规划的仿真实验，仿真结果表明，该控制方案不仅可以使机器人全身运动以实现末端执行器的控制，同时还能够满足各类约束。
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针对机械臂在非结构化场景下目标导向抓取中存在的物体未知、环境干扰复杂及实时性要求高等问题，提出融合坐标注意力（Coordinate Attention，CA）与记忆增强神经网络（Memory-Augmented Neural Network， MANN）的热图引导六自由度抓取检测（Heatmap-Guided 6-DOF Grasp Detection， HGGD）方法，并构建了基于目标引导的抓取模型。该方法在像素编码器中引入CA模块，高分辨率特征图输出后、降维前，经CA通道分支加权关键信息、空间分支定位目标区域，提升目标感知与定位精度；在特征融合阶段嵌入MANN，初始化存训练集多尺度特征至记忆库，融合时读写头查历史特征并与当前特征融合，按达标置信度更新记忆库，缓解传统融合的信息衰减与冗余；最后利用目标检测模型输出的目标锚框，对点云数据进行稀疏化处理以降低计算开销。基于 GraspNet-1Billion 数据集的评测结果表明，所提方法相较于基准模型，不仅在抓取成功率指标上实现了显著提升，还有效缩短了目标抓取检测任务的推理耗时。该方案实现抓取精度与效率协同提升，为机械臂在复杂真实场景精准抓取提供技术支撑。
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针对粒子群算法（Particle Swarm Optimization Algorithm，PSO）进行路径规划时存在收敛速度较慢、易陷入局部最优且不能动态避障等问题，提出一种多策略融合的改进粒子群算法 （Improved Multi-Strategy Particle Swarm Optimization Algorithm，IMPSO）与改进动态窗口算法（Improved Dynamic Window Approach， IDWA）相结合的方法。在全局路径规划中，利用Kent混沌映射策略初始化粒子种群，在粒子位置更新中融合蜣螂算法及柯西变异；通过删除冗余点对路径进行平滑处理；针对动态窗口法存在偏差大，易死锁的问题，改进了评价函数并设计起始角以减少与全局路径的偏差，避免路径冗余。将IMPSO与IDWA算法相结合，使用IMPSO进行全局路径规划，提取关键点后采用IDWA进行局部路径规划。通过静态、动态和实际环境地图路径规划实验，验证了该方法进行机器人路径规划的优越性，将其融合后有着良好的避障能力。
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针对水下机器人在复杂水域中因模型不确定性与外部干扰导致的路径跟踪精度下降问题，提出了一种内外环复合控制方法（ADRC-PID），外环采用自抗扰控制（ADRC）实现扰动动态补偿，内环利用比例-积分-微分控制（PID）优化局部调节。在ArduSub实验平台上构建控制对象的数学模型，通过对比ADRC-PID与P-PID控制的性能，结果表明，ADRC-PID控制器在鲁棒性和控制精度方面均显著优于传统方法，相较于传统P-PID，ADRC-PID在轨迹跟踪中最大跟踪误差约降低0.6 m，调节时间缩短0.8 s，有效增强了水下机器人的抗扰能力与路径跟踪性能。
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工业机器人凭借高灵活性、大工作范围的优势，已逐步成为我国航空航天、航海等国家战略领域中，大型复杂构件加工的关键装备。机器人末端的动态特性好坏由其各关节主导，想要提高机器人的动态性能需要从其薄弱的关节入手，在现有串联形式基础上加以改进和创新，探索具有高刚度特性的新型驱动方式和机器人构型。提出一种面向大型螺旋桨铣削加工的2-RPR型机器人，该机器人由六轴机器人主体与双电动缸支链组成，以电动缸的平动驱动机器人关节的转动，从而提高机器人整机的刚度。为了满足大型螺旋桨加工空间要求，基于遗传算法对机器人各连杆长度参数进行优化，实现机器人整机工作空间的优化，使工作空间满足单叶片加工范围且利用率最大。
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目前，墙体抹灰作业主要依赖人工完成，虽然已有单自由度滑轨平滑的抹灰设备问世，但仍需人工配合，导致效率低下和高昂的人力成本。为了提高墙面抹灰的自动化程度，设计了一种墙面双臂操作抹灰机器人。该机器人采用双机械臂分别负责喷涂与抹平作业的设计方案，有效解决了传统设备中喷涂厚度不均与抹平效率低下的问题。该系统由自主导航底盘、混凝土搅拌牵引车、双机械臂升降机构及自适应力控抹平刀具组成。设计一种力位混合控制算法，通过选择矩阵解耦力控与位置控制空间，在复杂环境下实现稳定的力控制和精确的位置跟踪。在实验验证方面，机器人在不同墙面条件下展示了优越的平整度和高一致性，显著提升了施工效率与表面质量，较传统人工模式和单臂设备分别提高了作业精度和生产效率。
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当前，无人车在复杂环境下的高精度定位仍面临软硬件协同性不足和标准化集成缺失等问题，制约了数据链路贯通和虚实交互闭环的构建。为此，提出了一种基于数字孪生的无人车定位平台架构。硬件方面，依托STM32平台集成全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System， GNSS）、超宽带（Ultra-Wideband， UWB）、惯性测量单元（Inertial Measurement Unit， IMU）、蓝牙/Wi-Fi 以及窄带物联网（Narrowband Internet of Things， NB-IoT）等多源感知与通信模块，并通过高速总线和专用接口实现互联与驱动控制，构建了多源数据采集与传输基础。软件方面，结合工业互联网标识解析与数字孪生技术，设计了数据管理、时空定位、路径规划和电子围栏等功能模块，并通过多源信息融合实现物理实体与虚拟模型的双向交互和闭环控制。实验结果表明，该平台在保证测距精度和稳定性的同时，提升了系统的交互性与集成度，为无人车定位提供了一种完整的软硬件一体化解决方案。
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在工业4.0背景下，设备协同与实时通信需求持续升级，传统工业自动导引车（AGV）系统面临协议标准不统一、异构设备兼容性薄弱及广域通信稳定性不足等核心挑战。针对上述问题，提出一种基于5G-VXLAN与OPC UA/DDS协议融合的AGV协同通信方案，旨在实现AGV控制信息在ROS 2分布式系统中的跨平台交互与多协议适配。通过VXLAN技术在三层物理网络之上构建可扩展的逻辑二层覆盖网络，有效解决了传统VLAN的4094标识符限制和网络规模瓶颈，形成逻辑统一的通信平面，结合OPC UA与DDS传输协议，将AGV的PLC数据，集成至ROS 2分布式控制系统，实现跨平台指令下发与状态监控。实验结果表明，5G-VXLAN技术可以确保AGV在移动通信时，仍能保持数据交互的稳定性和实时性，并且在OPC UA/DDS协议融合下实现不同协议数据的转换与传输。
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随着工业互联网与智能制造的发展，数字孪生系统在很多工业场景中被广泛应用。然而工业机器人模型往往几何复杂，直接渲染全精度模型会导致显著的计算和显存开销。因此，在保证视觉保真度的前提下进行三维网格简化已成为提升数字孪生渲染效率的关键。然而，现有的网格简化算法处理具有精密结构的模型往往会使简化后的模型丧失关键的几何信息及视觉质量。针对工业机器人模型的细节特征提出一种特征感知的网格简化算法，能够自动识别并保护模型中的高曲率结构区域，同时保证数值计算的稳定性。以QEM网格简化算法作为对比方法，从多个维度对模型质量进行分析。实验结果表明，算法在相同简化率下能够显著降低几何误差，并在高曲率区域保持更高的结构一致性和视觉保真度。研究结果表明，研究提出的算法有效提升了工业机器人模型在高压缩场景下的结构保留效果，具有理论价值和实际应用意义。
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针对微重力环境下空间碎片抓捕存在的刚性碰撞易碎裂、机构折叠比低、驱动适应性差等问题，提出一种融合折纸结构与软体机器人技术的流体驱动抓捕机构。该机构基于Youshimura折纸结构分析和优化机构，通过内腔压力调节实现轨迹可控的叠收纳与展开包裹，兼具高折叠比（≥1∶4）与柔顺接触特性。为验证方案可行性，搭建两类仿真系统：1）基于Abaqus的微重力接触抓捕多体动力学仿真，分析不同碎片形态下的接触力、包裹成功率与抓捕效率；2）基于 CoppeliaSim平台联合仿真的视觉-控制一体化系统，采用 YOLOv5 实现碎片位姿识别、PID 控制算法生成驱动指令，验证微重力扰动下的自动抓捕精度。仿真结果表明：该机构对立方体（55 mm×55 mm×55 mm）、圆柱体（Φ50 mm×80 mm）、板状结构（400 mm×200 mm×2 mm）碎片的包裹成功率分别达 93%、80%、33%，满足微重力空间碎片抓捕的柔顺性与自主性要求。