基于机器视觉的搬运机器人研究综述 基於機器視覺的搬運機器人研究綜述
- 針對搬運機器人從傳統示教型向自主智慧體轉型中的感知瓶頸，主導建構了「環境感知-路徑規劃-精準操作-多機協同」的全棧技術演進框架。透過調研國內外近百篇核心文獻，深入對比了傳統幾何特徵匹配與深度學習（如 YOLOv13、Swin Transformer）在不同維度的性能差異，為非結構化場景下的目標識別與高精度定位建立了多維度的技術評估基準。
- 針對複雜動態環境下避障即時性與抓取精度難以兼顧的痛點，重點剖析了視覺 SLAM、隱式三維表徵（SDF）及視觸覺融合等前沿演算法在搬運任務中的應用實效。透過量化分析各主流模型在資源受限嵌入式平台（如 Jetson 系列）上的運行表現，識別出環境適應性、算力能效比及多源感測器時空對齊等三大核心技術壁壘，為輕量化感知演算法的工程化落地提供了明確的優化方向。
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。