2025-05-23 越来越聪明！一文讲清动态避障在具身智能工业场景中的应用

作者：余柯  出品：机器人产业应用

在具身智能系统中，动态避障技术如同机器人的“神经反射系统”——它通过多模态感知与实时决策，赋予机器人在复杂场景中灵活应对突发障碍的能力。当机器人在人流穿梭的工厂或狭窄的无尘车间作业时，需瞬间识别移动物体、预测轨迹并规划最优路径，既要避免碰撞，又要确保任务连续性。例如在精密制造场景中，机器人需在0.1毫米精度要求下绕开突然出现的微小障碍，其算法需平衡避障速度与运动稳定性，如同“高速走钢丝”。

当前技术正从单机自主避障向多机协同演进，通过共享环境记忆与避障策略，提升群体作业效率。本文以优艾智合为例，深度解析其动态避障技术在工业环境中的应用。

什么是动态避障技术？

如果说具身智能是拥有物理身体的智能系统，通过传感器感知环境、智能算法决策、执行机构行动的三位一体闭环，实现类人的自主交互能力。那么动态避障就是其核心能力之一，它让机器人在移动或作业中实时感知突发障碍，并像人类“条件反射”一样快速调整路径，既保证安全又维持任务流畅性。

动态避障技术依赖多传感器融合（如激光雷达、视觉摄像头、惯性导航）构建实时环境语义地图，结合运动规划算法预测障碍物轨迹并生成最优绕行路径。例如在半导体车间，机器人搬运晶圆时若遭遇飞溅的碎片或移动设备，需在毫秒级内完成三维空间避让，同时确保手中精密器件零震动；在物流仓库中，面对突然穿插的叉车或工人，机器人需预判对方运动趋势，动态切换“减速绕行”或“紧急制动”模式，避免连锁碰撞。

当前技术挑战在于极端复杂场景下的平衡能力：既要应对高频突发障碍（如密集人流中多个移动目标），又要兼顾避障动作的稳定性和能耗效率。优艾智合通过“时空联合优化算法”，将传统二维避障升级为三维运动态势建模，在汽车制造柔性产线中实现99.7%避障成功率，其系统还能自主学习不同场景的避障策略，逐步降低人工调试依赖，推动具身智能从单点突破向规模化落地演进。

| 机器人动态避障技术图

动态避障核心原理与算法

在充满各种复杂情况的工厂环境里，自主移动机器人（AMR）就像一个灵活的“探路者”，需要实时感知并且躲避那些不会动和会动的障碍物。它完成这个任务主要靠四个步骤：先是环境建图（SLAM）、接着是全局路径规划、然后是局部路径重规划，最后是运动控制。具体来说：

环境感知与 SLAM 建图：机器人先靠激光雷达和深度相机这两双“眼睛”扫描四周，用高精度 SLAM 技术给自己定位，同时绘制地图。在优艾智合系统中，多线激光雷达和深度视觉协同合作，实现了厘米级的实时三维立体建图，就像给工厂环境拍了一张超清晰的“3D 照片”。并且生成的全域语义地图能识别台阶、斜坡、孔洞等地形特征，相当于给后续的规划工作打下了坚实的基础。

全局规划：机器人根据已经建好的地图，利用传统的路径规划算法（比如 A*、Dijkstra、RRT 等）来生成从起点到目标的初始全局路径，提前知道哪些位置有静态障碍物。在没有动态障碍物干扰的静态环境下，这条路径是“最优路线”。

局部避障与路径重规划： 当机器人在实际运行中遇到突然出现的动态障碍物或地图盲区时，它会实时更新周边传感数据并启用局部避障算法进行路径重规划。

例如，动态窗口法（DWA）可理解为机器人直接基于当前速度和角速度在可行速度窗口内探索最佳路径；

速度障碍（VO）则类似观察周围移动物体的"行驶轨迹"，预测并避开潜在碰撞；基于势场（VF）的方法就是将障碍物视为"排斥场"、目标视为"吸引力场"来实时规划方向。这些算法组成机器人的"应急反应小组"，在每个控制周期内依据障碍物情况，选取最优速度，结合自身动态约束避障。

同时机器人还会实时监测原路径是否出现阻塞，一旦发现异常就会触发全局路径动态重规划，确保始终有条安全路线前往目标。

模型预测控制（MPC）：为了既保证实时性，又能考虑系统约束，先进的 AMR 常常引入 MPC 框架来进行轨迹跟踪与避障。MPC 通过在线求解优化问题，对机器人下一时刻的控制输入进行预测计算，能同时考虑机器人动力学模型和障碍物的运动趋势，提前做出预判并且优化自己的行动，提高避障的主动性和鲁棒性，让机器人在动态环境中既能安全避障，又能保持行驶的平滑性。

并行多任务执行：优艾智合的创新之处在于“时空同步算法”，这个算法就像是一个“超级协调员”，把机器人行进、抓取和避障的能力高度集成在一起。在运动过程中，实时协调底盘和机械臂，同时结合力觉反馈，让机器人在移动的时候也能完成精确抓取，同时还能避开意外障碍。比如说，机器人在运送物料的途中突然遇到障碍物，可以立刻通过重规划调整自己的运行路线，而手臂还能继续完成预定的抓取任务，这样就能最大限度地减少停顿时间，提高工作效率。

总的来说，动态避障是一个感知、规划、控制紧密结合的复杂闭环：SLAM 负责场景理解，把无人驾驶和机器人学的方法结合起来进行实时建图和定位；全局规划提供最优的指引方向；局部算法和 MPC 能实时处理突发情况；最后，协同控制算法（比如优艾智合的同步算法）确保各个模块能够协调作业，极大地提升了机器人在复杂工业场景下的避障成功率和运行效率。最新研究表明，在高度动态的工业环境中，这些方法可以让避障成功率提升到 98%以上。

优艾智合 MAIC 系统技术架构

优艾智合提出了 “一脑多态” 的具身智能理念，把通用智能控制系统和模块化机器人本体结合起来。其自主研发的 MAIC 系统基于双核心架构，把机器人专有的 AI 算法和云端行业大模型集成在一起。这一系统有以下特点：

多模态感知与智能决策：MAIC 前端装有多模态传感器，像多线激光雷达、深度相机、惯性测量单元等，同时用大型视觉语言模型（VLM）和 MoE 混合专家架构，把海量实景数据和行业知识图谱融合起来。机器人在复杂场景里能精准感知环境，还能把通用指令导入端侧 “具身模型” 执行，实现从视觉语义理解到行为决策的闭环。在 “一脑多态” 框架下，MAIC 智能中枢靠强化学习、模仿学习等算法，形成 “视觉 - 决策 - 控制” 端到端执行链路，让机器人具备立体环境感知、灵巧操作和多形态运动能力。

全域地图与导航控制：MAIC 配备高精度 3D SLAM 导航系统，通过多线激光雷达和深度视觉协同实时建模，能在大尺度环境里生成厘米级精度的三维地图。基于这个全域语义地图，系统结合全向底盘运动控制算法，能精准识别台阶、斜坡等复杂地形，确保机器人在密集障碍和人机混行场景中有超高的避障成功率和毫米级定位精度。在工业仓储高位货架区、地下管廊等验证场景，动态避障响应速度达到毫秒级。

移动 - 操作协同控制：MAIC 构建了 “底盘 - 机械臂 - 灵巧手” 三维协同控制架构，前端多模态感知、中端协同决策、后端执行单元实时互联。机器人底盘在行进时可自动协调机械臂轨迹，灵巧手根据力觉反馈进行闭环控制，从而在运动状态下也能保持亚毫米的操作精度。这一突破性的时空同步算法打通了关节控制、环境感知和运动规划的链路，使机器人能实现 “行进 - 抓取 - 避障” 同步执行，大幅提升复杂工业场景下多模态任务的流畅性和可靠性。

群体智能与边缘协同：MAIC 架构支持多机群协同，机器人能通过边缘节点共享知识和经验，实现集群强化学习和能力进化。在仓储分拣、产线巡检等场景中，机器人集群能像生物群体一样协同进化，自主优化路径规划和资源分配策略。这些功能让 MAIC 系统在半导体、新能源、智能巡检等领域高度适配，可快速部署并大幅降低多场景智能化改造成本。

总之，优艾智合的 MAIC 系统借助多传感器融合、智能大模型和云边协同等关键技术，实现了从环境感知到底执行的端到端闭环。该系统的核心技术如同机器人的 “大脑”，支撑了多款机器人产品（比如 ARIS 巡检机器人、OW 晶圆搬运机器人等）在工业物流和运维场景中的大规模落地。

| 一脑多态具身智能图

工业落地场景案例分析

优艾智合的人形机器人及移动机器人系统已在多行业完成部署，下列案例展现了其在不同复杂场景中的应用价值：

•半导体晶圆厂：在半导体制造领域，洁净、高效的物料搬运是核心需求。据报道，在某国际顶级晶圆厂的 8 寸晶圆车间，引入了超过 50 台优艾智合搬运机器人，每天自动搬运近 2 万个晶圆盒。 数据显示，这些机器人能够完整无损地运输薄如蝉翼的半导体材料，单台机器人工作效率相当于 4 名人工，大幅缓解了产线招工难，推动工厂 7×24 小时连续生产。

此外，优艾智合的系统已覆盖晶圆生产、封测到封装的完整流程，是半导体厂内物流自动化的成熟解决方案 。

•汽车零部件制造：汽车制造需要灵活对接多品种零件搬运与装配任务。优艾智合服务了全球 300 多家头部客户，覆盖汽车零部件生产线等场景 。在汽车厂区，具身智能机器人可替代人工完成高处拧螺丝、机床上下料、交叉运输等动作，显著提高自动化水平。例如，在某汽车零部件生产线，一款ARIS系列巡检/搬运机器人通过动态避障和灵巧双臂，实现了在工厂车间与人员协同工作的场景搬运。其灵巧手和全向底盘可在不断变化的流水线环境中自主决策，确保物料准确输送。

| 优艾智合打造的机器人“兵团”

• 能源运维与高位物流：在油田、矿区、电力等恶劣环境下，人力巡检效率低且存在安全风险。优艾智合的巡检机器人已应用于高海拔电力站、地下管廊等场景 。轮式人形机器人“巡霄”已在半导体制造Sub-FAB和能源行业配电间运维中投入使用 。

机器人能在复杂无信号环境下自主移动，并通过视觉/力觉等传感器对设备状态进行检测。借助双摄像头和激光雷达融合的 SLAM 系统，它可以在管廊内与人类工作人员并行作业，实时避让行人及障碍物，实现设备巡检和故障排查。

｜智能轮式巡检机器人

• 多机器人协同：在现代仓储与产线巡检场景，优艾智合也推出了多机协同方案。例如，在大型物流中心，数十台 OW 系列搬运机器人通过边缘控制器协同调度，可自动编队运输托盘，确保仓储布局快速适应生产节奏。集群智能系统使机器人群体如生物群落般具有涌现智能：它们通过强化学习不断优化集体路线规划和任务分配，达到整体效率最大化 。

｜多机器人协同图

下图示例了AMR与传统AGV的对比 ：AMR无需固定导引，在人机混行环境中可实时避障共享空间，而传统AGV则需沿地面磁条运行，难以灵活应对突发状况 。

｜自主移动机器人（AMR）与传统自动导引车（AGV）的特征对比

如上图所示，AMR具备“无需固定导引+灵活规划路径+实时避障+动态环境适应”等特点；传统AGV则依赖地面磁条或预定义路径，只适合稳定、结构化环境 。在实际部署中，这意味着AMR可在人机共享的仓库或工厂环境中自由运行，遇人避人；而AGV往往需要隔离作业区域以保障安全 。

｜现代仓储环境下的自主搬运机器人应用场景

上图展示了高架货架区的智能搬运实例：多台全向AMR在指示箭头路径上自主移动，进行货物装卸与转运。在此类环境中，避障成功率往往与场景复杂度密切相关。参考数据表明，在比较复杂工厂环境下测试的避障系统，成功率可达98%以上 ；而在障碍密度更低的环境中，成功率则接近100%。

这些数据驱动图表反映了环境复杂度对避障性能的影响趋势：当障碍物种类、数量和动态性增加时，先进算法的有效避障能力优势愈发突出。上图同样说明，多机器人系统凭借分布式决策和共享感知，能够在复杂场景中提高整体调度效率和安全性。

当前在动态避障和自主导航技术领域，众多企业正凭借自身的核心技术与创新理念，积极拓展多行业应用场景。除优艾智合外，迈尔微视、INDEMIND、普渡科技等企业也各显神通，分别在工业、商用、医疗等多个场景推出各具特色的解决方案。这些技术已广泛应用于半导体制造、汽车零部件搬运、能源巡检等工业领域，以及酒店服务、商超零售、医院配送等商用和医疗场景。

然而，技术的进一步发展仍面临诸多挑战，如复杂环境下的传感器性能保障、高成本问题、安全性与可靠性提升以及法规标准的完善等。

未来，随着多传感器融合、深度学习、强化学习等技术的不断进步，机器人智能化与自主化水平将显著提高，云协同与群体智能的发展将促进多机器人协作，同时小型化与低成本化趋势将推动机器人进入更多领域，实现更广泛的应用普及。

当前挑战与未来趋势

尽管具身智能前景广阔，但要真正实现大规模产业化落地，还面临诸多挑战：

• 产业化难点：高端硬件成本和系统复杂度仍然较高，机器人要在极端环境（高温、高粉尘、高湿）下稳定运行，需要针对性设计与长期可靠性验证。此外，不同行业、不同企业的现场情况差异大，对系统集成和二次开发提出了更高要求。

• 标准与安全：目前缺乏统一的行业标准和认证体系。机器人与人类共享工作空间时需满足严格的安全规范（如 ISO/TS 15066 等协作机器人安全标准），还要进行电气和网络安全的合规认证。如何平衡自主运动与安全防护（如紧急制动、碰撞检测）是关键问题。

• 边缘云协同：未来趋势是机器人智能与云平台协同发展。借助 5G/6G、边缘计算和数字孪生技术，机器人可将部分算力卸载到云端，实现数据海量存储与更强大算法的在线升级。边缘云架构使得实时感知与规划在端云协同中更高效（例如火山引擎云与边缘融合模式），也为跨工厂、跨地域的统一调度与优化奠定基础。

• 群智化与生态：机器人群体智能将成为未来趋势。通过多机器人集群调度和协作，提升系统鲁棒性和扩展性。优艾智合等公司已初步尝试在机器人矩阵和多机系统中应用强化学习，实现群体路径与任务优化 。同时，生态层面需要更多上下游合作伙伴（传感器厂商、5G运营商、软件开发者）参与，形成完整的具身智能产业链。

具身智能的发展离不开技术创新与产业协同。未来几年，随着算法和算力的持续进步，基于行为空间模型的深度学习、强化学习和多模态大模型等技术将不断提升机器人自主能力；5G/6G 和工业互联网则推动机器人系统向更大规模、更强互联的方向演进；安全、隐私与伦理问题也将随着技术成熟而逐步规制和解决。在这一过程中，行业伙伴需要共同制定标准、分享数据，并开展联合仿真和试点，以加速具身智能从单点应用向全域自主化的跃迁。

总结与展望

具身智能为未来制造业带来根本性变革。优艾智合凭借“MAIC一体化系统+多模态感知+全域协同控制”的技术组合，正推动人形和移动机器人在工业场景的深度应用。

从高精度 SLAM 自主导航到模型预测控制路径规划，再到群体智能优化调度，该公司展示了领先的动态避障能力和场景适应力。面向投资者与技术爱好者，这意味着具身智能机器人产业已经站上风口：它不仅提升了生产效率，降低了运营成本，还将解放一线劳动力进入更具创造性的工作。目前行业虽然仍有硬件成本、安全标准和多场景适配等挑战，

但可以预期，随着政策支持与产业链成熟，具身智能机器人将在汽车制造、半导体、能源以及更多领域发挥越来越大的作用。持续观察MAIC等技术演进、关注相关龙头企业和标准制定，是把握这一产业前沿动向的关键。未来，具身智能有望成为智能制造的“神经中枢”，引领整个工业自动化进入真正的“人机共融”时代。