机器人系统概述

某机构宣布其Vulcan机器人已完成试点试验，即将进入Beta测试阶段。该系统专为织物料仓设计，通过配备六维力/力矩传感器的末端执行器，实现了在受限空间内的物品抓取（Pick）和存放（Stow）操作。

技术突破

1. 触觉融合控制：

   • 传统工业机械臂依赖纯视觉定位，避免与环境接触
   • Vulcan系统创新性地引入触觉反馈，允许机械臂主动接触料仓内随机堆叠的物品
   • 通过实时力控确保操作力度安全阈值（<15N接触力）

2. 双模末端执行器：

   • 抓取端：真空吸盘配备深度相机，实时监测物品位移
   • 存放端：平行板夹爪集成传送带，内置可伸缩铝制推板（最大伸展20cm）
   • 辅助臂配备弹性带钩具，用于料仓开口管理

核心算法架构

存放算法（Stow）

1. 三维感知层：

   • 采用三组立体相机构建点云模型
   • 通过生成式AI合成弹性带训练数据
   • 三路深度学习模型并行处理（弹性带分割/料格分割/物品分割）

2. 空间规划层：

   • 二维卷积核（15×15像素）扫描可用空间
   • 机器学习模型生成三维可操作域（Affordance）
   • 物理引擎预测物品堆叠状态变化

抓取算法（Pick）

1. 物品识别层：

   • MaskDINO模型扩展四分类输出（非物品/可抓取/被压/受阻）
   • 基于对比学习的动态产品匹配（准确率92.3%）

2. 吸附策略层：

   • 结构化光深度感知（红外图案投影）
   • 带符号距离函数（SDF）建模三维空间
   • 每秒10帧的实时位移监控

系统部署

• 试点阶段：华盛顿州6台Stow机器人
• Beta阶段：同设施新增30台，后续德国部署Pick/Stow协同系统
• 目标替代人工90%的高/低位料仓操作

技术影响

该技术突破了传统"非接触式"自动化限制，为物流机器人开辟了：

• 复杂堆叠物品处理能力
• 动态环境物理交互范式
• 弹性容器操作新标准