隨著“中國制造2025”規劃的實施，智能化的生產和應用在各行各業中變得日益重要。搬運機器人，作為機器人技術的一種，在工廠自動化線、組裝生產、物料搬運等領域具備重要意義。武漢理工大學學生團隊歷經2年，在隊長賈銘喆帶領下，胡俊、覃璟、王煜凱、楊鵬、張偉等學生于實驗室一步步測試，開發出一款可以運用于工業物流場景中的搬運機器人

項目背景：

隨著電子商務的興起和消費模式的變化，傳統方法已難以應對產品種類的多樣化和生產需求的激增，尤其在高峰生產期間，訂單量的劇增對搬運工人的效率和勞動強度提出了更高要求。研究表明傳統制造中人工搬運時間占比達60%至70%，這已無法滿足現代制造行業的需求。

傳統搬運模式多為人工進行，搬運效率相對較低，尤其是在需要處理大量或重復任務的環境中，人力搬運速度有限，且需要休息和換班，這導致總體作業效率不如機械化或自動化設備；人工操作容易因疲勞、注意力分散或簡單的失誤而導致錯誤，比如商品分類錯誤、存放錯誤或搬運中的物品損壞等，這些都會造成額外的成本支出；人工搬運工作可能會在極端溫度、噪音或有害物質環境等惡劣的環境中進行，這不僅降低工作效率，還影響員工健康；搬運重物或操作危險品時，工人有身體損傷的風險，長期從事物理勞動還會導致腰背疼痛和關節炎等慢性疾病，會給年老工人的生活帶來痛楚；隨著最低工資標準的提高和勞動力市場的變化，人工成本逐年上漲，對企業的財務壓力越來越大。

研發歷程

團隊歷經2年，從2023年11月便明確研究目標及內容，通過文獻綜述語音識別技術和智能路徑規劃算法的國內外研究現狀，對現有技術進行簡要分析與評價，梳理出現存的技術問題，提出本系統的整體研究框架及主要研究內容。在2024年3月語音識別技術優化。采用基于深度學習的模型，提高語音到文本轉換的準確率，通過聲學模型和語言模型的優化，提升系統對不同環境噪音的魯棒性。

2023年6月至8月團隊進行智能路徑規劃開發，并在在2023年9月開始進行系統集成與開發。

2023年11月進行實驗室綜合測試與評估，執行系列搬運任務以測試系統的整體性能；收集操作數據，分析機器人執行精度和響應時間，與預設的性能指標進行對比，評估系統的實際應用效果和商業潛力。2024年4月全部完成實驗室測試并逐步開始進行實地場景測試。

最終設計出一款先進的搬運機器人系統，該機器人專為現代工業和物流環境設計。通過結合A*和DWA算法的路徑規劃系統，機器人能夠實現全局最優路徑規劃與局部障礙的動態避障，確保安全高效的行駛。搬運平臺采用高強度鋁合金制成的機械臂，配備精確的電動推桿和DS3235SG舵機，通過精細控制，實現精確的物品抓取和放置。系統還集成了語音控制模塊，利用自然語言處理技術簡化操作流程，并通過模糊PID算法優化機器人的姿態調整，應對復雜路徑的挑戰。此外團隊開發基于動態改進的Dijkstra算法，考慮節點實時占用和擁堵狀況，提升搬運效率。