在鋰電制造領域，隨著生產工藝對連續性和精密性要求的持續攀升，車間物流環節正遭遇前所未有的技術挑戰。涂布、卷繞、模切等關鍵工序中，物料搬運機器人不僅要應對動態變化的環境實現自動避障，還需與設備精準停靠對接。然而，鋰電車間內懸空障礙物、地面雜物、移動人員等多重不確定性因素，給傳統導航與避障算法帶來了巨大壓力。
自動避障與精準停靠，成為鋰電車間物流機器人亟待突破的兩大技術瓶頸。在自動避障方面，傳統激光雷達主要聚焦二維平面，對于地面以上、機械臂操作范圍內的突出設備或懸掛物等懸空障礙物，難以有效識別，這大大增加了碰撞風險。同時，在動態場景下，當人員或叉車突然介入時，傳統避障算法往往無法在毫秒級時間內完成路徑重規劃，實時響應能力明顯不足。而在精準停靠方面，涂布機上下料、卷料對接等工序要求機器人末端與目標點位的重復定位精度達到±5mm以內。但傳統基于磁條或二維碼的導航方式，容易受到磨損、污損的影響，導致停靠偏差不斷累積，嚴重影響產線節拍和產品良品率。
為攻克這些技術難題，富唯智能提出了以知識驅動為核心的具身智能工業機器人技術架構。該架構通過“感知 - 認知 - 決策 - 執行”的閉環，賦予機器人接近人類的作業能力。在感知層面，復合機器人搭載多模態3D視覺系統，融合深度相機與AI識別算法，能夠實時檢測各類異形物體，包括懸空障礙物，構建完整的環境語義地圖，實現真正意義上的自動避障。
在決策層面，富唯智能引入知識圖譜技術，將車間設備模型、工藝參數、作業邏輯等隱性知識顯性化。機器人在執行精準停靠任務時，采用“全局視覺定位 + 末端二次識別”的分層策略。即使光線變化或特征物遮擋，也能實現對涂布機、卷料架等目標點的微米級精準對接，顯著提升作業穩定性。在執行層面，具身智能工業機器人將感知與決策結果實時映射至運動控制，實現動態避障與高精度定位的協同優化。
這一技術路徑已在實際鋰電產線中得到驗證，有效支撐了“黑燈工廠”的無人化運作需求。多家頭部鋰電企業引入知識驅動具身智能工業機器人解決方案后，取得了顯著成效。物料搬運效率提升50%以上，因停靠偏差導致的工藝故障率降低至接近于零。同時，通過智能調度系統（RCS）與多機協同，實現了對全廠物流資源的動態優化配置。
