編者按：

一支在人機協作研發領域深耕多年、專業精湛的團隊，以精益求精的態度，致力于機器人智能化作業場景專業產品與技術方案供給，為企業智能制造產業技術升級與效能提升助力。

智能制造人機協作研發中心（以下簡稱“人機協作中心”）是上海市智能制造研發與轉化功能型平臺（以下簡稱“平臺”）共性技術事業部的重要組成部分，以提高制造裝備的智能化水平為目標，致力于3D立體視覺引導、力位混合控制、智能引導的研發。團隊把3D立體視覺技術的感知、辨識與位姿估計能力與機器人的運動規劃能力進行結合，開發出了應對非結構場景的作業系統。

人機協作中心團隊核心人員來自上海交通大學，研發人員碩博比例高達80%。團隊技術負責人多年致力于機器視覺與力控感知技術理論與應用研發，在機器人三維智能感知與自主操作技術產業化方面具有豐富的工程經驗。此外，團隊還有在軟件開發、電氣自動化、視覺和機器人等領域深耕多年、專業精湛、經驗豐富的專業人員。

一、團隊研發方向

人機協作中心聚焦3D立體視覺引導、力位混合控制、智能引導系統三個方向的研發，開發立體視覺引導算法、軟件平臺迭代與優化，開發力控感知與柔順裝配和功能迭代。研究機器人與作業環境的自然交互、自主適應復雜動態環境并協同作業，開發探索散亂堆疊零件三維智能感知與自主操作的深度學習方法與關鍵技術。

1、3D立體視覺引導方向: 

通過視覺傳感+算法，識別堆疊工件，引導機器人執行,針對無序堆疊的場景的研發,應用于分揀、上下料、物流等等場景和領域。

2、力位混合控制方向: 

賦能機器人感知接觸力，提供防碰撞、恒力控制功能的研發,接觸力感知，應用于力控打磨、力控裝配、拖動示教、碰撞檢測等領域。

3、智能引導系統方向:  

多傳感融合智能引導系統，賦能機器人執行，更加智能化、自動化,定位、引導、操控功能的研發,應用于焊接、裝配等復雜協同場景下單/多機器人的智能操作引導。

研究開發智能工業3D機器人引導技術，建立了完善了AI+3D+工業機器人解決方案，提升了面對復雜環境的處理能力，算法的高效性和泛化性提升了整體方案的性價比，同時拓展該技術的應用領域。

二、團隊研究成果

1、3D立體視覺散亂分揀

基于RGBD與深度信息融合的低紋理工業零件位姿估計、基于三維傳感的點云輸入的散亂堆疊數據語義實例分割與位姿估計。利用深度學習在圖像領域的細?；指畋憩F且結合深度特征，實現低分辨率成像條件下高度可靠的工業零件位姿估計，開發出了3D立體視覺引導工件的分揀上下料系統，散亂堆疊來料，識別的多種工件，區分不同的位姿并實施抓取，引導機器人準確抓取并放置到對應傳輸帶工裝上，隨后由機械手進行自動化下料，通過立體視覺識別堆疊工件，并準確將其放置到指定地點的需求；其放置精度達到1mm，通過提升模型精度和調整參數，整體系統精度還可提高。

2、力位混合控制協作精密裝配

可應用于高精密裝配、打磨、拋光等領域的智能化自動化應用,開發雙機器人協作力控柔順裝配機器人控制系統，曲面接觸恒力穩定至2N左右。

基于工業打磨領域葉片曲面打磨的場景，基于強化學習增強力覺感知精度和實時性，同時基于電流信號實時解算機器人運動姿態，從而實現高頻高精度的恒力打磨，辨識精度從90%提升至95%。

三、技術成果服務案例

1、國家電網浙江省計量中心——智能電表及互感器檢定流水線柔性上料&下料自動化項目

電表及互感器完成檢定后需進行后續的上下料動作。電表和互感器的來料方式是紙箱紙膜中，存在紙膜受損導致電表或互感器歪斜、機器人無法上下料等情況。檢定流水線柔性上料&下料自動化項目，通過掃描獲取電表或互感器的點云數據，通過算法準確計算工件的抓取姿態，引導機器人自主動作，實現對偏斜狀態下工件的抓放處理。

原人工處理時，3人值班，每日進場處理40余次，出錯率達到5-7%。升級后，現場僅需1人值班，檢出后處理率下降至1-1.5%，每日人工介入的次數降低到3-5次。

2、新能源汽車電池車間視力混合智能引導鎖付工作站項目

汽車電池高壓上蓋，通過AGV進站運送到鎖付工位時，有18個點位的螺栓等待鎖付，位置跨度大，人工擰緊扭力差異大，不可靠，效率低。通過視力混合智能引導鎖付系統，視覺精準定位螺栓位置后，引導機器人70S內完成18個螺栓的擰緊與確認，擰緊的每個螺栓扭力無差異，精準可靠、效率高，大大降低了用人成本。

日臺套平均至少處理250臺/套，目前至少完成3萬臺/套智能鎖付動作，完成近50余萬次螺栓鎖付動作，實現了良好的經濟和社會效益。

3、派密佳機床多工位上下料項目

機器人夾爪進入毛坯料框上方，視覺系統識別料框里的毛料位姿，引導機器人依次放入機床加工工裝臺內，然后擰緊，擰緊確認后，機床加工毛坯，毛坯加工完成后，機器人進機床擰松加工好的成品工件，視覺系統識別成品料框里的放料位，引導機器人放入到成品料框里面。

原來人工上下料時間長、效率低：工人體力負荷大，擰緊扭力差異大，上下料位置不精準。改用視覺引導機器人上下料后用時少，效率高：省去了人工上下料，上下料位置精準，擰緊扭力無差異。原人工上下一框35個料需要140分鐘左右，機器人加視覺上下料將時間縮短至105分鐘，且成品工件質量穩定可靠。

截至目前，人機協作中心已為上汽、中鐵集團、國家電網、南昌江鈴、意大利派密佳、華域汽車等知名企業提供了多項核心單元或整體產線技術解決方案，同時在部分企業也結合中心的核心關鍵技術進行了具體的落地交付。在核心技術層面，人機協作中心為客戶提供了定制化、精確且高效的技術方案；在服務層面，從技術的溝通與交流、方案的設計與調整、落地的集成與執行等多個維度為客戶提供了細致、完善、長效的專業服務，贏得了客戶的高度評價。與此同時，團隊還取得多項技術專利。

在未來，人機協作中心團隊將繼續聚焦機器人作業的視覺與力覺感知技術，將結合更多的應用領域與典型應用場景，發揮團隊在算法、軟件以及工業機器人集成落地應用方面的技術積累與實戰經驗，在機器人智能引導、多機器人協同作業、多場景切換快速部署等方面為汽車、航空航天、工程機械、3C等領域中機器人智能化作業場景提供更專業的產品與技術方案，助力企業的智能制造產業技術升級與效能提升，為實現數字化、智能化、自動化轉型提供助力。

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