一、拟采购设备购置必要性及可行性

在新材料研发领域，智能实验设备凭借其高精度、自动化和智能化的显著优势，正逐渐成为推动研发进程的关键力量。然而，当前不同材料自动化设备和数据源之间普遍存在着有效整合不足的问题，导致全无人的材料研发流程难以形成闭环，进而使得数据链条的完整性和利用率大幅下降，严重制约了研发效率的提升。

(一) 设备采购必要性：

材料实验智能机器人技术团队紧密围绕材料研发过程中全无人流程闭环不足以及后台数据采集、整合不完善等突出问题，立足于材料智能技术研究所已建成的材料制备、表征平台，展开材料智能机器人技术与集成平台的研究工作。

移动机械臂转运实验平台是实现我团队这一研究目标的核心环节，其目的在于攻克移动机器人在各平台之间的物料转运调度难题，突破现有移动机器人任务自主决策困难、自动巡航能力差、可靠性差等关键瓶颈，开发出适用于复杂场景下多平台调度的智能移动机器人系统。

通过对该平台的建设，使智能机器人在材料转运过程中具备自主决策、自动巡航、主动避障等复杂操作任务能力，从而形成从材料设计 - 制备 - 表征的全链条自动化运行，并实现数据源的全链条采集和深度分析，进而构建起人工智能赋能的材料研发闭环，打破数据孤岛，深入挖掘数据内在规律，显著提升实验的精准度与研发效率，为新材料研发工作带来质的飞跃。

(二) 设备的主要用途

移动机械臂转运实验平台可完成物料在高通量防腐涂层材料自动化制备平台、高性能功能涂层自动化制备平台和涂层基础性能自动化表征集成平台之间的物料流转搬运、实验操作、信息采集等多种复合实验任务。以智能控制系统作为中枢，使该平台具有自主决策、自动巡航、主动避障等功能；配合高精度图像识别系统可完成机械臂之间的复杂协同任务；通过建立与各平台之间的实时通讯链路，实现全无人新材料研发的全流程闭环。

（三） 设备采购可行性：

在材料专业无人实验室建设中，移动机器人平台与材料制备表征平台间的关联日益紧密，国内外均呈现出技术融合与协同发展的趋势，朝着“感知-决策-执行”一体化方向发展，其技术成熟度和可靠性已通过多领域实践验证，并在国内外形成典型应用案例。

统一多样化设备接口和通信协议，实现材料制备到表征的全流程自动化可行：

（1）上海交通大学高文施团队的“智能涂层实验室”通过AI控制机械臂，实现了材料制备、表征、测试全流程自动化，显著提升了科研效率。这一案例展示了移动机器人平台在材料制备表征过程中的重要作用，以及两者间的高度协同性。

（2）松山湖材料实验室的“SLAB材料制备与表征平台”通过机器人实现样品在制备、表征、机加工等环节的自动化流转，覆盖从原子尺度到宏观尺度的材料研究。

（3）国外实验室（如美国劳伦斯伯克利国家实验室、德国马普学会）普遍采用标准化接口与模块化设计，机器人平台可快速适配不同制备与表征设备，实现“即插即用”。

实现动作精准操作，完成平台间实时数据传输可行：

（1）英国利物浦大学开发的“智能实验室”中的移动机器人平台，可以基于KUKA机器人平台构建，定位精度可达±0.12毫米，并配备了激光扫描仪和力传感器等各种传感器，能精确完成实验室操作，实现实验数据的实时传输与自主分析。

（2）经世智能料箱机器人采用二维码导航，定位抓取误差毫米级，保证标本安全。模块化设计适配不同场景，云端平台可实时监控状态、优化路径。采集的标本与操作数据实时传至管理系统，实现信息实时更新查询，提升标本管理效率。

（3）南开大学等研发的活体细胞精准操作机器人，突破细胞变形与胞质建模关键技术，解决操作瓶颈，提高细胞操作成功率，用于基因编辑等实验。实现微创操作，突破微尺度建模难题，可实时采集分析细胞状态信息，为实验调整提供依据，已在14家单位应用。

打通实验室全流程材料研发闭环，提高材料研发效率可行：

（1）美国阿贡国家实验室利用人工智能驱动的自动化材料实验室Polybot，成功研发出高导电性、低缺陷的电子聚合物薄膜，彻底摆脱传统制造需测试近百万种工艺组合，人力难以完成的困局，并形成规模化生产方案。

（2）武汉京天机器人推出的玄武5系列移动机械臂，已应用于汽车总装线，实现发动机、变速箱等重载部件的柔性搬运，单台设备可替代3名工人，效率提升40%。

（3）国内某汽车发动机厂引入海豚之星MP10S无人叉车，凭激光SLAM导航和多机调度，精准搬运零部件，保障装配精度。全流程数据实时采集，智能系统高效分配任务、规划路径与预警。应用后效率提升超40%，年省成本超500万。

二、设备功能原理

（一）移动平台基础

导航技术：借助激光雷达传感器精准构建环境地图，深度融合SLAM（同步定位与地图构建）算法，实现自主定位与路径规划。具体导航方式为激光 SLAM，其基于激光点云数据构建二维 / 三维地图，特别适用于结构化环境，能够为移动平台提供高精度、高可靠性的导航支持。

运动控制：移动平台通过电机驱动，结合差速控制、路径跟踪算法，确保平滑移动和高效避障，从而在复杂环境中实现稳定、可靠的运行，满足材料转运等任务对移动精度和灵活性的严格要求。

（二）机械臂操作原理

运动学建模：通过 Denavit-Hartenberg（D-H）参数描述机械臂各关节的空间坐标关系，正向运动学求解末端执行器位置，逆向运动学根据目标位置反解关节角度。

动力学控制：考虑机械臂惯性、摩擦力、重力等因素，通过 PID 控制、自适应控制等算法实现精准轨迹跟踪，确保抓取、装配等操作的稳定性。

末端执行器：配备夹爪，能够根据任务需求（如抓取形状不规则物体、精密装配等）灵活选择适配工具，满足多样化的实验操作要求

（三）移动与机械臂的协同控制

坐标空间统一：将移动平台坐标系与机械臂基坐标系统一，通过坐标变换（如齐次变换矩阵）实现两者运动的解耦与协同。例如，当机械臂需要到达远端目标时，移动平台先移动至合适位置，再由机械臂执行操作。。

协同运动规划：采用分层规划策略，上层规划移动路径，下层规划机械臂轨迹，通过时间同步或事件触发（如移动到位后机械臂启动）实现协同。

联合优化：同时优化移动平台与机械臂的运动轨迹，避免碰撞并缩短任务时间（如机械臂在移动过程中提前调整姿态）

移动机械臂转运实验平台由移动机械臂、自动导引运输车（AGV）和智能控制系统三大核心模块组成。系统集成了高精度的全局与局部路径规划算法包，以及视觉高精度识别算法模块，具备自主导航、环境感知与任务执行能力。

智能控制系统作为整个平台的核心控制中枢，负责对各子系统进行统一调度与协同管理。系统通过建立与物料库、AGV机器人、一号工作站、二号工作站、三号工作站、等关键硬件设备之间的实时通信链路，基于智能化的任务调度策略，实现从任务分配到执行反馈的全流程闭环控制。

在无需人工干预的条件下，平台能够高效调度AGV与机械臂协同完成包括物料搬运、定位抓取、信息采集、实验操作等在内的多种复合型实验任务。系统具备高度的任务灵活性与适应性，可应对多样化实验流程的需求。最终，该平台实现了实验室操作流程的全面无人化、自动化与智能化运行，显著提升了实验效率、操作一致性与数据可靠性。

三、调研国内外主要厂商情况

拟采购设备的场地要求

1. 设备占地：1500mm*1500mm（充电桩+复合机器人）

2. 地板承载能力：＞500kg/m2

3. 体积：约900*700*850mm

4. 重量：300KG

5. 电源：220V DC

6. 水气无要求