基于机器视觉的搬运机器人研究综述
- 针对搬运机器人从传统示教型向自主智能体转型中的感知瓶颈，主导构建了"环境感知-路径规划-精准操作-多机协同"的全栈技术演进框架。通过调研国内外近百篇核心文献，深入对比了传统几何特征匹配与深度学习（如YOLOv13、Swin Transformer）在不同维度的性能差异，为非结构化场景下的目标识别与高精度定位建立了多维度的技术评估基准。
- 针对复杂动态环境下避障实时性与抓取精度难以兼顾的痛点，重点剖析了视觉SLAM、隐式三维表征（SDF）及视触觉融合等前沿算法在搬运任务中的应用实效。通过量化分析各主流模型在资源受限嵌入式平台（如Jetson系列）上的运行表现，识别出环境适应性、算力能效比及多源传感器时空对齐等三大核心技术壁垒，为轻量化感知算法的工程化落地提供了明确的优化方向。
摘要
随着中小型仓储、实验室及家庭等场景对智能化搬运需求的攀升，机器视觉已成为搬运机器人从示教编程向自主智能体升级的核心驱动力。本文系统综述了机器视觉在搬运机器人领域的关键技术、研究进展与应用实践，并阐述目标识别定位、路径规划避障、抓取精度控制的技术演进，及多机器人协同的视觉信息共享机制，分析工业、仓储及特殊场景的落地价值。最后总结环境适应性、性能平衡等挑战，展望算法智能、感知多维等发展趋势，凸显机器视觉作为「感知中枢」的核心作用。