智能移动双臂机器人,多自由度双臂协同操作,适应操作精度、操作效率、操作复杂度更高的场景

《“十四五”机器人产业发展规划》提出，到 2025 年ZG成为机器人 技术创新策源地、高端制造集聚地和集成应用新高地，重点发展工业机器人、服 务机器人、特种机器人及新兴领域机器人。国内在移动双臂机器人领域的起步虽 然较晚，但近年来随着产业转型升J和人工智能技术快速发展而进展迅速。由清 华大学、中科院为代表的科研机构在强化学习与仿生控制算法取得成果，优必选、 智元机器人、宇树科技等企业陆续推出双足型人形双臂机器人。

但在智能制造领域，尤其是与自动化生产线场景的深度融合和规模化应用时 代还远未到来。目前传统工业机器人多采用预设程序，受制于固定场景，不能适 应自动化产线向高柔性化、高智能化发展的要求。

本场景的智能移动双臂机器人具备“多自由度双臂协同操作+自主稳健全天 候移动作业”能力，能够实现操作效率翻倍，且应用范围和操作场景更大。除一 般应用场景，也能适应操作精度、操作效率、操作复杂度更高的场景，如利用双 臂双手配合完成装配工作。通过多模态实现人机协作，拥有交互能力。

产品的全域环境感知能力与环境适应性、自主决策和行为规划能力、多机协 同和群体智能、人机安全协作等方面较传统产品显著提升。目前已逐步实现具身 智能机器人核心技术自主化，为产业化发展贡献力量。

通过“轮式移动+双臂协同”的本体创新设计，基于先进的多模态感知融合处理技术，与基于 AI 小模型的快速迭代学习技术深度融合，使机器人具备了自觉感知、自主学习和自我决策的具身智能能力，实现对外部环境的自我感知和基于复杂变化环境的自我决策、自我行为调整能力，从而更好地融入场景并提升操作水平和操作效率，与自动化制造产线深度融合，实现全天候、安全、连续、柔 性作业。

机器人要实现具身智能功能，多源感知数据融合处理算法和底层控制策略算 法是基础性算法，具身智能算法和功能实现是前提和关键通过自主研发的移动机 器人底层实时操作系统与机器人基础算法深度融合，为具身智能功能的实现提供 基础保证。

传统控制方法中，以上各类复杂算法都混合运行于同一个控制层面，造成系 统整体实时性差、可靠性低等问题。本场景中，将与双臂协同控制和感知融合处 理相关的共性底层算法，与自主研发的机器人实时操作系统进行了深度融合开发， 将这些基础性算法深度嵌入进操作系统，成了操作系统的一部分。这意味着，安 装了本操作系统的机器人，若无特殊要求和处理，操作系统从底层层面就具备了 对多源传感器数据进行多模态融合处理的能力，以及具备了双臂协同控制的基础 能力，而无需另外单d开发相关算法。这种创新开发和算法设计让基础底层算法 与高J具身智能复杂算法在不同层J执行，显著提升机器人控制系统的实时性和 安全性。

采用多模态编码器技术支持高分辨率视觉信息输入，提升机器人对场景的理 解准确性。机器人控制器通过采用高算力的处理器系统并将 AI 模型规模限制在 8M-100M 参数量之间，以便取得训练效果和规模之间的平衡。 用于对动态复杂多变环境的自适应识别、自主决策及行为动作自我调整、自 我规划，让机器人实现“类人”移动操作。同时，通过与机械手末端的视觉传感 器数据深度融合，可实现对操作任务信息的准确解析，从而提升“双手”协同操 作的灵巧性和对不同操作任务的自学习能力、自适应能力

目前行业头部企业的双臂机器人为固定基座类型，未搭载任何移动底盘，与 移动双臂机器人在应用场景、技术要求、智能程度、作业范围等领域相差甚远。 在此基础上，飒智提供集基于底层核心技术的标准化产品和配套软件解决方案为 一体的平台。

同时，传统机器人缺乏物理身体与环境的实时互动能力，导致智能决策脱离 物理世界约束，如机器人抓取时忽略力学特性，学习效率低下无法通过交互自主 学习。方案打造的具身智能设备通过构建“感知—认知—决策—执行”的完整智 能闭环系统，学习效率高于纯算法训练，能进一步打造人机共融的智能化产业生 态。