人形机器人在智能物流仓储场景的自主导航与运动控制

需求的背景和应用场景

当前智能物流系统中，传统 AGV（自动导引车）/AMR（自主移动机器人）在面对狭窄通道、不规则货架区以及人机混行场景时，存在通行效率低、灵活性不足的痛点问题。狭窄通道限制了传统机器人的转向与移动空间，不规则货架区增加了路径规划的复杂度，而人机混行场景则对机器人的避障能力和安全性提出了更高要求。这些问题导致物流作业的柔性化与智能化水平受限，难以满足日益增长的物流效率需求。因此，本技术需求旨在通过引入人形机器人，实现其在仓储环境中的自主导航与运动控制，以解决上述痛点，提升物流作业的整体效率与灵活性。应用场景主要涵盖各类智能物流仓储中心，包括电商仓库、制造业原料库与成品库等。

要解决的关键技术问题

要实现人形机器人在智能物流仓储场景的自主导航与运动控制，需解决以下关键技术问题：首先，需研发适用于人形机器人的 SLAM（同步定位与地图构建）导航算法，以实现其在复杂仓储环境中的自主路径规划；其次，需设计双足/轮式混合的运动控制架构，确保机器人能够稳定行走，包括上下斜坡、跨越小障碍等动作；再者，需开发动态避障系统，使机器人能够实时感知并避开障碍物，确保人机混行场景下的安全性；最后，需实现与现有 WMS（仓库管理系统）/WCS（仓库控制系统）的无缝对接，确保机器人能够融入现有物流作业流程，实现信息共享与协同作业。

效果要求

本技术需求实现后，应达到以下效果：首先，显著提升物流作业的通行效率与灵活性，使人形机器人能够在狭窄通道、不规则货架区以及人机混行场景中自由穿梭，完成货物搬运任务；其次，通过自主导航与运动控制，降低人工干预需求，减少人力成本，同时提高作业安全性；再者，与现有 WMS/WCS 系统的无缝对接，将进一步提升物流作业的智能化水平，实现物流信息的实时更新与共享；最后，本技术的创新性在于将人形机器人引入智能物流仓储领域，通过其独特的双足/轮式混合运动控制架构与先进的 SLAM 导航算法，为物流行业带来全新的解决方案，提升行业竞争力。