【專題特供】復合機器人海外研究及應用綜述

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復合機器人能實現“1+1>2”嗎？尚未攻克的技術難點與仍不明朗的市場需求，誰才是阻止復合機器人火出圈的原因？通過復合機器人海外研究綜述及應用情況分析，可以讓我們更好地看清復合機器人的發展現狀與未來方向。

羅丹

復合機器人定義

復合機器人通常被定義為集成移動機器人與工業機器人（機械臂）的新型機器人，也被稱作移動機械臂或復合型移動作業機器人。在海外研究中，復合機器人英文通常為“Mobile Manipulator”，是涉及機器人、人工智能和自動化等學科的交叉研究領域成果。

復合機器人具有交叉屬性，目前并沒有公認的關于其形態的劃分界限，主要由兩個核心部件組成：移動底座（Mobile Platform）與操作臂（Manipulation Arm）。其中，移動平臺指有輪式、履帶式或腿式的可移動機器人，操作臂則指代末端配有夾具或末端執行器的機械臂。“移動機器人+機械臂”組合，是典型的復合機器人。

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復合機器人海外研究綜述及技術要點

海外知名學術搜索引擎Sciencedirect結果顯示，近十年在以復合機器人為主題的相關文獻中，僅研究論文一類，每年產出就多達兩三千篇，且近年來呈現增加態勢。復合機器人通常執行的都是涉及動態環境的移動、操作任務，需要結合導航、感知、規劃和操作技能，技術研究要點主要涉及以下幾個方面。

1.硬件相關研究

（1）硬件設計

移動平臺設計：平臺的選擇會影響復合機器人整體性能，尤其是在穩定性和導航方面。移動底座設計必須足夠堅固，以承載機械臂，并為機器人提供足夠的機動性。

機械手設計：機械臂和末端執行器的設計，需要考慮靈巧性、觸及范圍、有效載荷能力和能效。機械臂的自由度與重量會影響復合機器人系統的移動性，對整體移動產生限制；末端執行器通常以夾具、吸盤、仿生手、工具形式、視覺掃描系統呈現。

（2）運動學與動力學

協調移動平臺和機械臂的行動以確保平穩運行需要大量計算，如何使機械臂與移動平臺穩定運行是復合機器人研究領域目前的一個難點。

運動學模型研究：研究移動底座和機械臂如何相互作用以產生所需的運動，涉及復合機器人系統的逆運動學 (inverse kinematics ，IK) 和正運動學 (forward kinematics ，FK）研究，也包括機械臂和移動機器人單獨的運動學模型研究。

動態模型研究：研究力、扭矩和速度如何通過移動底座和機械臂傳播，從而產生協調運動，研究需要綜合考慮摩擦、有效載荷和質心等因素。

（3）抓取與操縱

抓取研究：考慮到物體的形狀、重量和易碎性等因素，設計能夠有效拾取、固定或操縱物體的末端執行器。這是復合機器人面臨的一個關鍵挑戰，因為機器人需要在移動過程中適應動態條件。

力控制研究：確保精確控制機械手在搬運或組裝等任務中施加的力，這需要在速度、力量和精度之間取得謹慎的平衡。

物體搬運研究：處理多種類型的物體（剛性、柔性、軟性），執行組裝、拆卸或運送等復雜任務，需要機械臂適應各種物體的幾何形狀或方向。

（4）感知與傳感

視覺感知：攝像頭和計算機視覺系統通常用于識別物體、評估其位置和了解機器人所處的環境。視覺反饋對于復合機器人執行抓取和操縱任務至關重要。

傳感器融合：將來自激光雷達、攝像頭、力/扭矩傳感器等不同傳感器的數據結合起來，以獲得更精確的環境模型，并增強機器人的行為。

（5）人機交互

協作操縱研究：復合機器人可以與人類操作員一起執行遠程操作或協作裝配等任務，屬于協作機器人范疇，復合機器人需要應對人類的不可預測性，并相應地調整自己的行為。

安全性研究：確保機器人能夠在與人類共享的空間內安全運行，包括檢測人類的存在和避免碰撞。

2.軟件相關研究

（1）路徑規劃與導航

運動規劃研究：開發可使復合機器人在環境中避開障礙物并實現操控目標的算法。常用方法包括基于采樣的算法（如快速探索隨機樹，RRT）和基于優化的方法。

定位和繪圖研究：使用傳感器進行同步定位和繪圖（SLAM），以創建環境地圖并跟蹤機器人的位置。復合機器人的機械臂阻礙傳感器或周圍環境雜亂無章時，定位繪圖的挑戰難度也隨之升高。

導航研究：確保機器人能夠自主地從一個地方移動到另一個地方，同時考慮到障礙物、地形和工作空間的限制，還需要研究環境發生變化時實時重新規劃路徑的研究。

復合機器人的軟件系統需要處理感官輸入，并對導航和操縱任務進行實時調整，因此需要先進的低延遲反饋算法以達到實時反饋，這一方面研究也是目前復合機器人的技術難點。

（2）自主決策

復合機器人的硬件結構不如人形機器人復雜，但同樣“有手有腳”，對機器人在動態環境中自主決策能力要求較高。復合機器人在現實生活中執行任務時如遇到意外或障礙物時，需要能靈活適應，對機器人“大腦”的研究是一直以來的難點。

人工智能：以深度學習為代表的人工智能算法研究，正越來越多地用于幫助復合機器人從演示或試錯中學習任務。強化學習（RL）目前常被用于復合機器人復雜的操作技能學習教授上。

任務規劃研究：開發高級規劃算法，以根據機器人的目標生成動作序列，推理如何以最佳方式將機械手動作與移動導航進行排序。

（3）開源社群：機器人操作系統（ROS）

機器人操作系統（Robot Operating System，ROS）誕生于2007年斯坦福STAIR項目與Willow Garage個人機器人項目之間的合作。Willow Garage主營機器人硬件，將其開發的軟件系統開源，讓學界和商界在內的機器人社群共同維護和推動系統升級。ROS并非針對復合機器人的專項系統設計，而是一個專為機器人打造的線上操作系統，以免費開源、操作方便、功能強大聞名。ROS與一般意義上的計算機操作系統不同，它提供通信架構，將機器人原本松散的各部件耦合在一起。隨著ROS1和ROS2相繼發布，ROS在機器人研發中的普及性和影響力逐漸提高，亦成為開發復合機器人常用的軟件系統。

斯坦福STAIR項目

復合機器人海外創意與產品

比賽是許多新創意落地的起點，其中RoboCup機器人世界杯是與復合機器人技術發展關聯度較高的賽事。機器人世界杯設立于1992年，仿照足球世界杯設計，根據機器人類型和應用場景分為不同級別賽事，讓來自不同院校和機構的機器人進行足球比賽。2012年，RoboCup機器人世界杯單獨下設復合機器人工業聯賽，其比賽側重于任務級規劃和調度、工業生產流程中的自動化以及多機器人系統集成等方面的問題，主要涉及導航、操作、搬運三大部分。作為應用驅動型聯賽，RoboCup機器人世界杯為年輕的研究者和初創公司提供了展示交流的舞臺，庫卡、Fetch Robotics都曾經參加過機器人世界杯比賽。

機器人世界杯物流聯賽（RCLL）

機器人世界杯隊伍b-it-bots中庫卡youBot參加拾取放置比賽

除了機器人相關比賽外，各大高校和科研機構的機器人相關研究所也是復合機器人創意匯集之所，如蘇黎世聯邦理工學院的機器人系統實驗室、斯坦福大學的ARMLab（Assistive Robotics and Manipulation Lab ）、新加坡國立大學的Advanced Robotics Centre、內華達大學里諾分校的ARA Lab（Advanced Robotics and Automation Laboratory）。大學實驗室的發明產物成為機器人企業的靈感來源，機器人企業通過與實驗室合作的方式開發可落地的復合機器人產品。

本文將重點介紹幾款較為知名的物流領域復合機器人產品。

1.Fetch Robotics:Fetch

Fetch Robotics成立于2014年，正值倉儲物流業“KIVA熱”時期。在許多機器人公司追隨KIVA時，還是初創公司的Fetch Robotics推出了配套倉儲機器人Fetch&Freight，將移動取物與快速運送結合起來，打破了當時市場對倉儲機器人就是KIVA形態的固有印象。

這組機器人中，Fetch是典型的復合機器人，機械臂有7個自由度，可支持重達6kg的有效載荷，移動速度為1.0m/s，其軀干高度可調節，可靈活抓取不同高度貨架上和地面的物品，內置ROS系統。Fetch&Freight迅速為Fetch Robotics贏得了軟銀的千萬投資和業界口碑，但產品市場銷售業績卻不佳，Fetch Robotics將原因歸結為市場成熟度嚴重不足，轉而進行大型搬運機器人的研發并取得了較好成果。

Fetch可調節軀干

Fetch&Freight落地應用場景：零售分揀

2.波士頓動力：Handle&Stretch

波士頓動力于1992年成立，是從麻省理工學院拆分出的工程和機器人設計公司，其自身的“學院派”屬性濃厚，致力于突破技術邊界，將科幻中的機器人概念在現實中創造出來。受到創始人理念的影響，波士頓動力對機器人商業化領域關心程度較低，但其富有創意的機器人設計一直是機器人領域風向標般的存在。

2017年波士頓動力發布了定位于物流的復合機器人Handle。這款曾經被網友稱為“汽車人”的復合機器人，在動力學原理和移動控制方面吸取了許多波士頓動力在人形機器人和四足腿式機器人研發中獲得的經驗：Handle具備10個驅動關節，移動底座兼具“輪式”和“腿式”特點，可以實現跳躍和水平面快速滑行；上部為4軸機械臂，末端執行器為氣動吸盤，方便從貨架深處抓取貨物。

Handle機器人

Handle機器人是僅用于研究的原型機，在兩年的迭代更新后，波士頓動力將其功能“刪繁就簡”，于2019年推出了專注于倉儲物流場景的機器人Stretch。與其他波士頓動力開發的“酷炫”機器人相比，這款被形容為“無聊的移動盒子”的機器人，在造型上已是經典復合機器人的模樣。

Stretch機器人移動底座改為盒狀，增強轉彎功能，取消與倉庫場景適配較低的跳越等功能，在負重和續航時間方面有所增進；機械臂改為7個自由度，仍舊采用末端執行器氣動吸盤設計，其主要應用場景為卡車卸貨和倉庫拆零自動化。此外，Stretch將原本Handle機械臂上的攝像頭與傳感器單獨改為感知桅桿部件，方便機器人分析周圍環境。

Stretch機器人

Stretch落地應用場景：自動裝卸貨

除上述針對倉儲物流領域研發的復合機器人外，很多知名機械臂設備商和移動機器人設備商也開發了復合機器人產品。協作機器人品類的先驅Rethink Robotics在2018年破產后，于2024年在IMTS宣布重新開業，并發布系列新品Reacher、Ryder以及 Riser，機械臂Reacher與移動機器人Ryder共同組成復合機器人Riser。此外，庫卡開發了應用在科研領域的復合機器人youBot；Robotnik將Kinova、UR的成熟機械臂產品融合，開發出適用于不同場景的復合機器人。

復合機器人的落地場景

復合機器人能完成在動態環境中的拾取、放置、組裝以及交互任務，能實現固定機器人（機械臂）和簡單移動機器人難以實現的效率和能力。在所有需要自主移動和執行任務的環境中，復合機器人都有應用落地的可能性，工業生產、倉儲物流、探索搜救、醫療保健為目前復合機器人產品已落地的領域。

1.工業生產

隨著工業4.0的進一步發展，模塊化、高柔性的生產解決方案成為新趨勢，也成為復合機器人市場發展的重要驅動力。在目前的醫療、美妝、3C電子產品等傳統制造業的零部件組裝環境之中，復合機器人可以用于工件的搬運和裝卸等作業，滿足工作車間內全自動化的柔性生產需求。復合機器人有助于裝配線、配送中心等環境中復雜任務的自動化，目前能實現喂料、拾放、計量、質量控制、清潔、拋光、擰螺絲、鉆孔等操作。PLA Robotics的TIAGo、Robotnik的RB-KAIROS+、歐姆龍的Mobile Manipulator Solution均已有落地案例。

Robotnik的RB-KAIROS+-2

PLA Robotics的TIAGo

2.倉儲物流

隨著電子商務在世界范圍內的迅速發展，復合機器人可用于倉庫內的貨物分揀、分類和運輸等任務。此外，復合機器人也可用于零售庫存盤點和卡車卸貨方案。Fetch Robotics的 Fetch&Freight、波士頓動力的Stretch、Robotnik的RB-VOGUI+等機器人都已被應用于倉儲物流環節，可幫助企業簡化物流操作、減少人力和提高運營效率

波士頓動力的Stretch

Fetch Robotics的Fetch&Freight

3.探索搜救/軍事安防

復合機器人可部署在危險環境中執行清除碎片、偵察和救援行動等任務，適用于震后救災、消防，甚至太空探索等場景。在以上場景中，復合機器人的移動底座往往采用履帶式設計，以應對復雜的戶外地形，如Teledyne FLIR的PackBot, Eddyfi Technologies的Versatrax等機器人主要應用于軍事及探索領域。

Teledyne FLIR的PackBot

4.醫療保健

復合機器人可協助手術（如機器人手術助手）、康復（如假肢或輔助設備）和護理（如遞送藥物或幫助移動）。如Diligent Robotics的Moxi能夠運輸輕型醫療資源，為護士和其他工作人員投放物品，ABB的雙臂復合機器人YuMi能在實驗室輔助醫療人員進行藥劑準備、抓取試管等工作。

ABB的雙臂復合機器人YuMi

5.家政服務

在復合機器人最初研發階段，有很多在“個人助理”方面的嘗試，均因為家庭場景的復雜性及人機交互問題作罷。直到近幾年，得益于人機交互和機器人視覺方面的新技術進展，某些用于專項服務的復合機器人也得以落地，如Harvest Automation專門為室內外盆栽整理研發的Harvey，Hello Robot能實現逗狗、整理桌面、清理沙發功能的Stretch。

Hello Robot的Stretch

復合機器人發展前景

從研究角度來看，復合機器人研究是一個內容豐富、發展迅速的領域，將基礎機器人學與先進的人工智能結合在一起，使其成為許多行業未來自動化變革的基石。在工業4.0轉型、勞動力短缺、協作機器人需求激增的背景下，復合機器人領域的多學科交叉研究必然會持續增多。

從市場應用角度來看，復合機器人仍不是主流。從研發到落地到商業化量產，復合機器人在成本控制、復雜集成穩定性、安全性、可靠性等方面還需要進一步優化，價格過高和復雜系統集成穩定性的問題亟須解決。隨著技術改進和經濟性提高，除現有的工業制造、倉儲物流等主要應用場景外，復合機器人在醫療、農業、零售、災難響應等領域也將得到拓展。整體來看，復合機器人市場有望進一步擴大，為大型企業和小型企業在不同應用領域提供新的機遇。

專題目錄

主持人/本刊記者 任芳 朱淼鑫

• 復合機器人海外研究及應用綜述（本刊記者 羅丹）

• 優艾智合：突破“最后一米”，助推工業升級——訪優艾智合機器人科技有限公司市場總監關健（任芳）

• 浙江欣奕華：以需求為舵、技術創新為帆，深耕復合機器人賽道——訪浙江欣奕華智能科技有限公司市場與產品總監張春澤（王玉）

• 斯坦德：以“1+N+X”理念提供復合機器人高效解決方案（肖原）

• 經世機器人：以技術為核心驅動力，加速復合機器人落地應用——訪山東經世智能科技有限公司總經理秦立夫（朱淼鑫）

———— 物流技術與應用融媒 ————

編輯、排版：王茜

本文內容源自，有刪改。

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