柔性协作机械臂智能分拣与搬运系统

需求背景

随着工业4.0和智能制造的推进，制造业对生产过程的自动化、智能化要求显著提升。传统工业机器人虽然在大负载、规则生产环境中表现优异，但在需要人类频繁交互的复杂工作空间中，其灵活性和安全性存在局限。柔性协作机械臂智能分拣与搬运系统能够解决机器人与环境接触交互问题，实现人与机器的默契结合，满足制造业对生产效率和质量的高要求。传统的人工分拣与搬运方式存在效率低、错误率高、劳动强度大等问题，且随着劳动力成本的上升，企业面临越来越大的成本压力。柔性协作机械臂智能分拣与搬运系统能够替代人工完成重复、繁琐的分拣与搬运任务，提高生产效率，降低人力成本，同时减少人为错误，提升产品质量。

需解决的主要技术难题

需求 开发一套基于柔性协作机械臂的智能分拣与搬运系统，通过集成多模态感知（视觉、触觉）、AI动态决策、人机协同控制等技术，实现在复杂、非结构化工业场景（如仓储、制造线边库、冷链物流）中，对多品类、无序堆叠物料的高精度识别、自适应抓取、实时路径规划及安全搬运，同时支持与仓储管理系统（WMS）、生产执行系统（MES）的数据联动，提升供应链环节的自动化水平与响应效率。 核心痛点 多品类适配与快速换型成本： 供应链场景中货物规格差异大（如从微型电子元件到大型箱体），传统机械臂依赖定制化夹具和人工调试，换产时间长，难以适应小批量、多品种趋势。 实时响应与系统协同滞后： 订单波动、库存变化需机械臂动态调整任务优先级，但现有系统因数据孤岛和算法延迟，难以与上层管理系统实时联动。 企业已尝试方案 传统工业机械臂+固定视觉系统： 应用于标准化产线（如汽车装配），但因刚性编程无法适应供应链场景的货物多样性，导致分拣失败率高。 半自动化方案（AGV+人工辅助）： 通过AGV运输货物至固定工位人工分拣，虽降低劳动强度，但未解决人力成本高、效率瓶颈问题。 未成功原因 环境适应性不足： 实验室场景与真实供应链环境（如仓库照明不均、货物随机堆叠）差异大，算法在复杂条件下失效。 安全性未达标： 自研机械臂缺乏力矩反馈与碰撞预测机制，无法通过工业安全认证（如ISO 10218），限制其部署范围。 部署与维护成本过高： 传统方案需针对每类货物定制夹具和软件逻辑，换产调试耗时数小时，无法满足高频次SKU切换需求。

期望实现的主要技术目标

核心关键问题

复杂场景下的高精度识别与抓取 

问题描述：

序堆叠、多品类（形状/材质差异大）、动态光照条件下，机械臂需快速识别目标物体并生成可靠抓取位姿。 

关键指标： 

识别准确率：>99.5%（覆盖95%常见工业物料，包括反光/透明物体）； 

抓取成功率：>99%（单次抓取，物体质量0.1-20kg，尺寸50mm³至600mm³）； 

响应延迟：从视觉输入到抓取路径生成 ≤200ms。 

人机协作安全与效率平衡 

问题描述：

在人工协同场景中，需确保机械臂高速运行且零碰撞风险。 

关键指标： 

安全响应时间：碰撞检测到紧急停止 ≤10ms； 

运行速度：最大末端线速度 ≥2m/s（安全模式下 ≥1m/s）； 

力矩灵敏度：关节力矩检测分辨率 ≤0.1Nm。