面向复杂产品装配的高柔顺自学习类人机器人关键技术研发

需求的背景和应用场景

在航天工业等高端装备制造领域，复杂产品的装配过程往往涉及高精度、高可靠性的要求，传统的装配模式主要依赖人工与自动化专机的结合。然而，这种装配方式存在诸多痛点：工作量大、用工多导致人力成本高昂；人工操作的一致性难以保证，影响产品质量；自动化专机虽然能提高效率，但柔性差，难以适应不同型号和规格的产品装配需求；同时，整个装配流程缺乏高效融合自动装配与自动检测的全流程闭环控制，导致效率低下。因此，本项目针对航天工业复杂产品装配的特定场景，提出面向复杂产品装配的高柔顺自学习类人机器人关键技术研发需求，旨在通过技术创新克服上述缺点，实现高效、高精度、高柔性的自动化装配与检测。

要解决的关键技术问题

1. 类人机器人高柔性本体设计：研发模块化、高集成、柔性化的类人机器人“机器体”，使其能够适应复杂多变的装配环境，提高机器人的灵活性和适应性。
2. 关节运动规划和高精度、高柔顺智能控制技术：研究类人机器人关节的精密运动规划算法，以及高精度、高柔顺的智能控制技术，确保机器人在执行装配任务时能够精确控制关节运动，实现柔顺操作，避免对产品和设备造成损伤。
3. 多模态感知“器官”研发：为类人机器人集成视觉、力觉、位姿等多种感知模态，构建高灵敏度的“器官”，使其能够实时感知装配过程中的各种信息，为智能决策和精确控制提供数据支持。
4. 高可靠行为克隆模仿学习“小脑”搭建：开发高效的行为克隆模仿学习算法，构建高可靠性的“小脑”，使类人机器人能够通过模仿学习快速掌握装配技能，提高学习效率和适应性。
5. 高智能复杂任务分析规划“大脑”构造：研发具备高度智能的复杂任务分析规划系统，作为类人机器人的“大脑”，能够自主分析装配任务，制定优化策略，实现高效、鲁棒、自适应的装配过程。

效果要求

本项目预期实现以下效果：

• 提高装配效率和质量：通过高柔顺自学习的类人机器人技术，实现复杂产品的高效自动化装配和检测，显著提高装配效率和产品一致性，降低人力成本。
• 增强柔性和适应性：模块化、高集成的类人机器人设计使其能够灵活适应不同型号和规格的复杂产品装配需求，提高生产线的柔性和灵活性。
• 创新技术应用：本项目将类人机器人技术与航天工业复杂产品装配相结合，实现技术创新和应用突破，为高端装备制造领域提供新的技术解决方案和竞争优势。
• 推动产业升级：项目的成功实施将推动高端装备制造领域的智能化升级，促进产业升级和转型，提升我国在全球制造业中的竞争力。