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、零库存是企业追求目标，在推进先进制造过程中机器人产业得到发展；在过去，机器人是制造自动化发展（ CIMS和机器人技术在汽车制造）的关键，未来还是制造业主力军。

在“OFweek2019（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发表了《面向柔性制造的移动操作臂抓取技术研究》的精彩演讲，他就移动操作臂在本体结构设计、运动过程控制、环境和物体识别、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进行了精彩分享。

随着又一轮工业革命到来：工业4.0和中国制造2025，创新、速度、变化、个性化、多样化给机器人产业带来了挑战和新发展机遇；机器人在工业3.0阶段已经实现了自动化的高速、高精度生产。在工业4.0阶段，机器人开始从“笼子”里走出来了，机器人不仅要与人配合，还要与机器人协同合作，越来越多的场景需要机器人的更多功能，而实现这一切还需要多种因素促成。而复合机器人的出现则迈出了第一步。

曹其新教授在此次演讲中针对面向柔性制造的移动操作臂的环境感知、SLAM和抓取技术进行解密，提出了实现移动操作臂自主移动、抓取识别的解决方案。

AGV+机械臂的方式应运而生

来来的智能工厂应该是柔性制造，小批量、个性化定制成为未来趋势，产线根据产品及时调整生产单元组合，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真正需要的，移动机械臂的出现实现了原材料抓取、零配件选捡、装箱、上下料、运输等复杂任务。

机械臂，用以替代人体胳膊功能，AGV则用以替代人腿脚的功能，为了使机器人更加智能化、柔性化，同时具备腿和手的功能，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、深度相机等技术发展迅速，移动机械臂开始可以使用视觉信息，获取环境信息，定位自身位置，识别并抓取目标物体。在工业上的应用前景开始明朗起来。很多机器人厂商抓紧机会开始推出自己的移动机械臂。

从库卡到美国Fetch robotics都推出过移动机械臂，国内移动机械臂的发展速度很快，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、上交、哈工大、浙大等，都在这方面在这方面做出国贡献，但移动机械臂事实上还处于发展阶段，在实际工业场景中应用的还比较少，难点主要在于机器人的稳定性和环境适应性上。

“移动机械臂的应用研究主要集中在其环境定位与导航上”，曹其新教授在演讲一开始的时候就强调道。

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以及室外环境下多相机系统的全景SLAM、超声SLAM、视觉与激光信息融合SLAM等导航定位方法的优劣势进行了一一对比。

在室内或者GPS无法定位的情况下，基于传感器地图的同步定位与地图构建技术的SLAM由此而诞生了，当传感器为相机时，则称之为视觉SLAM；与激光SLAM利用三维信息匹配定位不同，视觉SLAM因其低成本、可高密度捕获信息等优势，在近年受到了广泛的关注。

而全景相机SLAM主要构造有双鱼眼组成的全景相机，可360°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明显，缺点是全景相机的原始图像为圆形，畸变较大，需要进行图像校正。

其次就是物体识别与移动抓取规划技术，曹教授从模型识别、物体识别与姿态估计、3D物体数据采集到基于深度学习姿态识别、机械臂约束运动规划、基于感知模型的自主抓取、基于感知无模型的自主抓取等方面均做了深入的研究。

最后，曹教授表示，未来移动机器人市场有望达到千亿美元，现在传统工业机器人只有四百亿美元。

当前，移动机械臂正在进入以前由人类及车辆占据的新领域，从仓库和配送中心，到工厂车间，再到现在的实验室和办公区域，我们会看到越来越多这种自由行走的机器人。