航空工业作为国家高技术产业的重要支柱，不仅承载国家安全与战略发展的核心使命，同时也是制造业复杂性与精密性的集中体现。航空装备通常具有结构庞大、构型复杂、装配环节高度耦合的特点，其制造能力直接关系到装备服役安全与可靠性^{[ [1]  杜宝瑞, 王勃, 赵璐, 等. 航空智能工厂的基本特征与框架体系[J]. 航空制造技术, 2015, 58(8): 26-31.DU Baorui, WANG Bo, ZHAO Lu, et al. Basic characteristics and framework of the intelligent factory in aviation industry[J]. Aeronautical Manufacturing Technology, 2015, 58(8): 26-31.
1 ]}。航空装备制造具有显著特殊性，其零部件通常为大型复杂曲面结构，如机翼、机身蒙皮、尾翼及发动机支架，装配环节高度耦合，几何精度和装配一致性直接关系到飞行安全和装备可靠性。同时，航空制造中广泛采用钛合金、高强度钢、铝锂合金及复合材料，这些材料硬度高、加工难度大，加工过程中容易产生残余应力或变形，对设备和工艺提出了极高要求。关键零部件的加工精度可达微米级，如机翼蒙皮平整度控制在0.3~0.5 mm，孔位精度在0.1 mm以内，且需严格满足几何尺寸、公差及表面质量规范^{[ [2]  秦辉, 李丽娟, 高晓兵, 等. 基于加工特征的飞机蒙皮表面在机测量方法[J]. 航空制造技术, 2025, 68(22): 140-148.QIN Hui, LI Lijuan, GAO Xiaobing, et al. In-process measurement method for aircraft skin surface based on machine features[J]. Aeronautical Manufacturing Technology, 2025, 68(22): 140-148.
2 ]}。此外，航空装备生产涉及数百道工序，包括切削、钻铆、复合材料铺放、热处理、精密装配及非破坏检测，每一道工序均有严格的工艺标准和验证流程，任何环节的偏差都可能影响最终装配质量。因此，航空制造过程对精度控制、质量保证和过程一致性提出了极高要求。

近年来，全球航空制造业正加速向智能化转型^{[ [3]  周佳军, 姚锡凡. 先进制造技术与新工业革命[J]. 计算机集成制造系统, 2015, 21(8): 1963-1978.ZHOU Jiajun, YAO Xifan. Advanced manufacturing technology and new industrial revolution[J]. Computer Integrated Manufacturing Systems, 2015, 21(8): 1963-1978.
3 ]}，机器人化智能制造逐渐成为重塑航空制造体系的核心路径。工业机器人通过先进传感器与视觉系统，实现对复杂工况的实时感知和工件特征的精准识别，并构建环境模型，为高精度作业奠定基础。目前，机器人已广泛应用于钻铆、喷涂、复合材料铺放、复杂构件加工、装配与总装检测等关键环节，有效提升加工精度、保障工艺一致性并缩短生产周期^{[ [4]  陈仁祥, 张雁峰, 杨黎霞, 等. 工业机器人在航空制造领域的应用与发展趋势[J]. 航空制造技术, 2023, 66(22): 22-32.CHEN Renxiang, ZHANG Yanfeng, YANG Lixia, et al. Application and development trends of industrial robot in aviation manufacturing field[J]. Aeronautical Manufacturing Technology, 2023, 66(22): 22-32.
4 ]}。此外，随着人工智能和大模型技术的深度融入，机器人不仅能够实现环境感知、动态路径规划与智能决策，还具备了多机器人自主协同作业与资源调度能力，从而显著提升了生产系统柔性和效率。同时，多自由度协作机器人的应用推动了复杂装配、精密测量及大尺寸结构件处理等高度依赖人工环节的智能化，实现安全可靠的人机协作与混合作业。数字孪生技术进一步将物理生产与虚拟模型紧密融合，为机器人在闭环管控下进行实时预测优化与自适应调整提供可能。由此可见，机器人化智能制造不仅顺应了航空装备定制化与快速迭代的发展需求，也推动制造模式逐步向“规模化定制生产^{[ [5]  王国庆, 陈金存, 袁维佳, 等. 总装拉动: 航天制造迈向规模化定制生产时代[J/OL]. 机械工程学报, 2025. (2025-07-25). https://kns.cnki.net/KCMS/detail/detail.aspx?filename=JXXB20251015015&dbname=CJFD&dbcode=CJFQ.WANG Guoqing, CHEN Jincun, YUAN Weijia, et al. Final assembly pull: Entering the era of aerospace mass customization production[J/OL]. Journal of Mechanical Engineering, 2025. (2025-07-25). https://kns.cnki.net/KCMS/detail/detail.aspx?filename=JXXB20251015015&dbname=CJFD&dbcode=CJFQ.
5 ]}”演进，为航空工业转型升级提供了坚实技术支撑。

尽管机器人化智能制造在航空领域进行了积极探索，但广泛应用仍然面临若干关键问题。这些问题不仅反映了技术成熟度与工程化应用之间的差距，也揭示了机器人化智能制造体系在可扩展性、稳定性与可解释性方面亟待突破的方向。本文聚焦航空工业机器人化智能制造的发展现状、关键技术与典型场景，总结了航空工业机器人化智能制造的发展情况，系统梳理其关键技术内涵，提出以高精度感知与环境建模和单体机器人高精密制造与控制技术为核心基础，以多机器人协同制造与优化、人机协作与混合作业为关键使能，以数字孪生赋能的机器人化制造管控为系统统筹的三大技术维度范畴。然后，通过典型场景实践应用揭示当下航空制造模式向智能化、柔性化与规模定制化演进的内在逻辑与探索。最后，展望未来研究趋势，为航空工业的智能化转型升级提供系统化理论参考与技术路径借鉴。

航空工业智能制造的发展历程可大致分为3个阶段：数字化制造萌芽期、智能化装备推进期、智能化系统集成期。20世纪90年代以来，航空企业以基于模型定义技术的数字化设计、数控加工中心、柔性制造系统为核心推动航空工业的数字化制造；进入21世纪，随着复合材料在航空装备上的大规模应用，结构复杂性与工艺耦合度显著提升，航空制造对精度、一致性和质量控制的依赖进一步加深，由此驱动制造模式从数字化向智能化方向加速演进^{[ [6]  隋少春, 牟文平, 龚清洪, 等. 数字化车间及航空智能制造实践[J]. 航空制造技术, 2017, 60(7): 46-50.SUI Shaochun, MOU Wenping, GONG Qinghong, et al. Digital workshop and intelligent manufacturing practices[J]. Aeronautical Manufacturing Technology, 2017, 60(7): 46-50.
6 ]}；在这一趋势引领下，欧美航空企业率先推进自动化钻铆、复合材料铺放、机器人喷涂与智能检测等关键技术，使其航空制造自动化、智能化水平得到显著提升。当前，在新一代人工智能技术与先进制造业的深度融合推动下，全球正见证着新一代智能制造的蓬勃发展，它已成为新一轮工业革命的核心力量，引领着各国航空制造业的转型升级，加速新质生产力的形成。围绕这一趋势，中、美、德等国家在航空工业智能制造领域均提出了前瞻性的政策与白皮书^{[ [7]  WANG B C, TAO F, FANG X D, et al. Smart manufacturing and intelligent manufacturing: A comparative review[J]. Engineering, 2021, 7(6): 738-757.
7 ]}，推动航空制造向智能化、绿色化和高效化发展。我国以《中国制造2025》为引领，聚焦自主可控和绿色航空制造，力求实现航空产业链的数字化、智能化转型；美国制定了“先进制造业国家战略”，通过工业互联网及人工智能融合，支持航空制造系统智能技术研发，加速智能制造转型；德国则依托“工业4.0”标准，优化制造流程，构建智能工厂和智能生产体系服务航空工业。

从技术体系及应用场景来看，智能制造在航空工业中的发展呈现从工艺自动化、过程感知到系统智能决策，再到制造模式重构的渐进轨迹。美国波音和洛马通过部署大规模自动钻铆系统、柔性复合材料铺放单元以及数字主线贯通的基于模型的企业体系，形成覆盖设计、制造、质量验证的闭环管理^{[ [8]  BALABANOV V. Optimization, machine learning, & digital thread in structures: Perspective from Boeing[C]//Proceedings of NAFEMS Americas Regional Conference 2023. Indianapolis: NAFEMS, 2023.
8 ]}；欧洲空客则依托“工业4.0”标准体系，构建智能工厂、机器人柔性单元、基于IIoT的产线感知平台，并在A350项目中率先实现智能化集成制造^{[ [9]  ZUTIN G C, BARBOSA G F, DE BARROS P C, et al. Readiness levels of Industry 4.0 technologies applied to aircraft manufacturing—a review, challenges and trends[J]. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2022, 120(1): 927-943.
9 ]}。相比之下，我国航空工业在高端装备自主可控、智能化产线集成方面仍有差距，但在供应链跨域协同、智能物流管控、数字孪生应用等领域形成一批具有工程化示范意义的突破。在C919客机的研制中，航空工业西飞、沈飞承担着中机身及机翼制造，航空工业成飞凭借技术优势承担了C919机头部件的制造任务，最终由中国商飞建立的数字化飞机总装生产线实现C919客机总装，基于“主制造商-供应商”模式充分实现了航空产业链的跨域协同生产^{[ [10]  姜子莹. 打造新型举国体制: 以中国大型客机研制为例[J]. 学术研究, 2024(1): 98-105.JIANG Ziying. Building a new national system: Taking the development of large passenger aircraft in China as an example[J]. Academic Research, 2024(1): 98-105.
10 ]}。航空工业洪都在教练机上成功应用脉动生产线^{[ [11]  宋利康, 郑堂介, 朱永国, 等. 飞机脉动总装智能生产线构建技术[J]. 航空制造技术, 2018, 61(1/2): 28-32.SONG Likang, ZHENG Tangjie, ZHU Yongguo, et al. Construction technologies of intelligent pulse production line for aircraft final assembly[J]. Aeronautical Manufacturing Technology, 2018, 61(1/2): 28-32.
11 ]}，基于物联网实现制造要素联通与感知，通过智能化的生产及物流管控实现全方位的固定节拍和站位式作业，显著提升了总装效率，缩短生产周期。此外，基于数字孪生驱动的航天器数字化生产线^{[ [12]  庞博, 杨辉, 于荣荣, 等. 基于数字孪生技术的航天器机构生产线平衡研究[J]. 图学学报, 2024, 45(2): 332-338.PANG Bo, YANG Hui, YU Rongrong, et al. Research on spacecraft mechanisms production line balance based on digital twin technology[J]. Journal of Graphics, 2024, 45(2): 332-338.
12 ]}的研制，有助于实现虚实同步与产能提升，可视化监控、产线快速重构与自适应调度系统的集成创新^{[ [13]  孙连胜, 高庆霖, 王黎黎, 等. 基于数字孪生的航天器结构件产线重构与自适应调度方法[J]. 航空制造技术, 2023, 66(21): 36-45, 57.SUN Liansheng, GAO Qinglin, WANG Lili, et al. Digital twin-based production line reconfiguration and adaptive scheduling method for spacecraft structure products[J]. Aeronautical Manufacturing Technology, 2023, 66(21): 36-45, 57.
13 ]}，提高了航天器结构件产线效率；这些技术协同创新，助力航空工业向智能化、柔性化转型，显著增强生产效能与质量控制能力，重塑产业链上下游协作模式。

工业机器人的探索应用最早可追溯到1961年，Unimate首次应用于汽车制造工业中^{[ [14]  GRAU A, INDRI M, LO BELLO L, et al. Robots in industry: The past, present, and future of a growing collaboration with humans[J]. IEEE Industrial Electronics Magazine, 2021, 15(1): 50-61.
14 ]}。但由于精度、刚度及控制系统性能的限制，工业机器人在航空制造领域中的应用起步较晚。随着伺服驱动、计算机控制和传感器技术的发展，机器人运动自由度和轨迹精度显著提升，航空工业机器人的应用逐步兴起和拓展，其应用演进历程如图1所示。

在早期探索中，工业机器人在航空制造领域被尝试应用于喷涂、钻孔等低精度环节^{[ [15]  WESTBERG R A. Robotic drilling and milling of composite/metallic inboard flaps on the Boeing 777 program[J]. SAE Transactions, 1994, 103: 1847-1859.
15 ]}。随着复合材料的广泛使用和大尺寸曲面加工需求的增加，工业机器人在航空制造中的应用不断深入。2002年，美国EI公司与波音联合研发的多关节航空制孔机器人ONCE装备集成末端执行器，实现了制孔、锪窝等关键功能^{[ [16]  DEVLIEG R, SITTON K, FEIKERT E, et al. ONCE (ONe-sided cell end effector) robotic drilling system[J]. SAE Technical Paper Series, 2002, 1: 2002-1-2626.
16 ]}。航空工业机器人逐步从边缘性应用向关键装配工序渗透，但由于自主感知与环境适应能力有限，其应用范围仍然受限。随着运动控制、误差补偿与轨迹规划等技术的发展，多关节机器人逐渐具备高精度自适应作业能力，被广泛用于蒙皮钻铆、复合材料切割及油箱喷涂等工序^{[ [17]  PEREIRA B, GRIFFITHS C A, BIRCH B, et al. Optimization of an autonomous robotic drilling system for the machining of aluminum aerospace alloys[J]. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2022, 119(3): 2429-2444.
17 ]}。此外，随着视觉传感器和智能控制算法的成熟，以高灵活性为特征的协作机器人被应用于复合材料铺放、密封剂涂敷和精密装配等柔性工序上，代表设备有KUKA LBR iiwa与UR系列^{[ [18]  吴丹, 赵安安, 陈恳, 等. 协作机器人及其在航空制造中的应用综述[J]. 航空制造技术, 2019, 62(10): 24-34.WU Dan, ZHAO An’an, CHEN Ken, et al. A survey of collaborative robot for aircraft manufacturing application[J]. Aeronautical Manufacturing Technology, 2019, 62(10): 24-34.
18 ]}。同时，自主移动机器人将机械臂与移动平台集成，能够在车间灵活移动，完成多任务操作^{[ [19]  甘露, 姚艳彬, 魏超. 爬行机器人制孔系统在飞机装配中的应用研究[J]. 航空制造技术, 2013, 56(20): 80-82, 86.GAN Lu, YAO Yanbin, WEI Chao. Research on application of crawler robot drilling system in aircraft assembly[J]. Aeronautical Manufacturing Technology, 2013, 56(20): 80-82, 86.
19 ]}。近年来，各类工业机器人在航空制造领域的曲面加工、自动制孔、铺放、喷涂、搬运及质量检测等工序得到广泛应用部署^{[ [4]  陈仁祥, 张雁峰, 杨黎霞, 等. 工业机器人在航空制造领域的应用与发展趋势[J]. 航空制造技术, 2023, 66(22): 22-32.CHEN Renxiang, ZHANG Yanfeng, YANG Lixia, et al. Application and development trends of industrial robot in aviation manufacturing field[J]. Aeronautical Manufacturing Technology, 2023, 66(22): 22-32.
4 ]}。如表1所示，多关节机器人可实现复合材料上的高精度钻铆、曲面加工及机身密封胶涂敷；直角坐标机器人、冗余自由度多关节机器人能够完成复合材料蒙皮结构的自动铺带与铺丝作业；自主移动机器人则通过搭载多模态传感器，实现自动化无损检测与搬运配送；并联机器人具有结构刚度高、动态性能好、精度稳定等特点，被用于精密定位、曲面检测和高精度测量等任务；混联机器人结合串联和并联优点，兼具大工作空间与高刚度特性，适用于大型复合材料曲面铣削和大型装配件加工。

随着工业机器人在航空制造中由局部替代向关键工序加速渗透，其应用规模与系统化程度不断提升，并推动了国内外技术体系的差异化发展。在国际上，美、欧、日等国家起步较早，依托完备的机器人本体研发体系和成熟的航空制造工业^{[ [20]  田威, 焦嘉琛, 李波, 等. 航空航天制造机器人高精度作业装备与技术综述[J]. 南京航空航天大学学报, 2020, 52(3): 341-352.TIAN Wei, JIAO Jiachen, LI Bo, et al. High precision robot operation equipment and technology in aerospace manufacturing[J]. Journal of Nanjing University of Aeronautics & Astronautics, 2020, 52(3): 341-352.
20 ]}，在机器人高刚度结构设计、绝对精度标定、激光跟踪误差补偿等关键技术上形成显著优势。KUKA、ABB、FANUC、Yaskawa等国际机器人厂商已形成面向航空制造的产品布局，推出的多关节机器人、串联机器人等^{[ [21]  丰飞, 杨海涛, 唐丽娜, 等. 大尺度构件重载高精加工机器人本体设计与性能提升关键技术[J]. 中国机械工程, 2021, 32(19): 2269-2287.FENG Fei, YANG Haitao, TANG Lina, et al. Key technologies of design and performance improvement of heavy-duty and high precision machining robot bodies for large-scale components[J]. China Mechanical Engineering, 2021, 32(19): 2269-2287.
21 ]}在铺丝铺带、高精度制孔及大尺寸曲面加工等核心工艺中的应用处于领先地位。空客A380、波音787等项目已率先实现机器人在自动制孔、胶接及复合材料加工中的工程化应用。在国内，航空制造机器人产业起步较晚。依托航空工业成飞、中国商飞、航天科技集团等航空航天制造企业的生产实践^{[ [22]  赵景山, 魏松涛, 赵东捷, 等. 超大作业空间涂装机器人研究进展[J]. 航空制造技术, 2023, 66(12): 46-58.ZHAO Jingshan, WEI Songtao, ZHAO Dongjie, et al. Research advancement of coating robot for super large space[J]. Aeronautical Manufacturing Technology, 2023, 66(12): 46-58.
22 ]}，国内工业机器人在通用机器人平台研发以及面向航空制造任务的精度改进与控制策略开发等方面实现了快速提升。新松、埃斯顿和哈工大机器人集团等企业逐步具备工程化能力，国产机器人已在C919、C929等型号的钻铆、喷涂、搬运及局部复材加工任务中实现应用^{[ [23]  张立安, 刘军. C919大型客机垂尾生产线先进装配技术[J]. 航空制造技术, 2015, 58(4): 105-107.ZHANG Li’an, LIU Jun. Advanced assembly technology of C919 fin line[J]. Aeronautical Manufacturing Technology, 2015, 58(4): 105-107.
23 ]}。总体而言，国内航空制造领域的工业机器人在核心装备自主化、高性能本体设计及规模化应用上仍与国际先进水平存在差距，尤其是在特种机器人研发、在线误差补偿、机器人控制策略优化等关键技术上有待突破^{[ [4]  陈仁祥, 张雁峰, 杨黎霞, 等. 工业机器人在航空制造领域的应用与发展趋势[J]. 航空制造技术, 2023, 66(22): 22-32.CHEN Renxiang, ZHANG Yanfeng, YANG Lixia, et al. Application and development trends of industrial robot in aviation manufacturing field[J]. Aeronautical Manufacturing Technology, 2023, 66(22): 22-32.
4 ]}。

随着航空制造向高精度、轻量化和大尺寸复合材料结构加速演进，工业机器人凭借其作业灵活性与可扩展性，在航空智能制造中的应用需求不断凸显。与此同时，机器人化智能制造也对机器人本体性能与系统集成能力提出了更高要求。具体而言，航空工业的钻铆、铣削等工序存在较大的轴向力和侧向力，需要机器人在受力条件下保持姿态稳定，因此要求航空工业机器人具备更高的结构刚性^{[ [24]  董松, 郑侃, 孟丹, 等. 大型复杂构件机器人制孔技术研究进展[J]. 航空学报, 2022, 43(5): 627133.DONG Song, ZHENG Kan, MENG Dan, et al. Robotic drilling of large complex components: A review[J]. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, 2022, 43(5): 627133.
24 ]}以抑制加工变形、振动与轨迹偏差。另一方面，机翼、机身段等大型航空构件尺寸庞大、型面复杂，自动铺放、喷涂与打磨等任务需在数米至十余米的曲面上实现连续轨迹作业，因此机器人须具备大工作空间^{[ [25]  郝大贤, 王伟, 王琦珑, 等. 复合材料加工领域机器人的应用与发展趋势[J]. 机械工程学报, 2019, 55(3): 1-17.HAO Daxian, WANG Wei, WANG Qilong, et al. Applications and development trend of robotics in composite material process[J]. Journal of Mechanical Engineering, 2019, 55(3): 1-17.
25 ]}与优良的运动灵活性，以保证全区域可达与稳定作业。同时，喷涂、密封剂涂敷、复材铺放等工艺对速度一致性和轨迹平滑度敏感，这对机器人提出了高动态响应和高轨迹跟踪精度的要求。基于上述工艺需求，工业机器人在航空制造中呈现出高刚度结构、高精度控制、大作业空间与智能感知融合的发展趋势。

近年来，随着机器人技术的爆发式发展，其技术体系经历了从“程序驱动的自动化”向“感知增强的智能化”，到“决策主导的自主化”3个关键阶段。其发展动力既源于制造业对高精度、高柔性与高一致性能力的迫切需求，也得益于传感技术、人工智能、数字孪生和具身智能等技术的突破。从技术演进上看，早期机器人主要依赖离线编程与示教再现，属于典型的刚性自动化阶段^{[ [26]  KESHVARPARAST A, BATTINI D, BATTAIA O, et al. Collaborative robots in manufacturing and assembly systems: Literature review and future research agenda[J]. Journal of Intelligent Manufacturing, 2024, 35(5): 2065-2118.
26 ]}，适用于航空制造中的喷涂、搬运等重复性工序；之后，随着视觉、力觉和激光测量等多模态传感技术成熟，机器人逐渐具备对环境的实时感知与偏差补偿能力，能够承担钻铆、复合材料切割等对轨迹精度要求较高的工艺；当前，机器人的应用则逐步向智能自主化方向演进，依托数字孪生与具身智能构建“感知-决策-执行”闭环，使之具备自主规划、环境理解与协同决策等高级能力^{[ [27]  CAI Y Z, ZHANG X, SUN Y K, et al. FedCET: Collaborative federated learning across cloud-edge-terminal in computing and network convergence of 6G system[J]. Expert Systems with Applications, 2025, 293: 128600.
27 ]}。因此，以自主决策、集成协同为核心特征的机器人化智能制造，正在推动制造系统向自主化、全适应性、高度集成的方向发展，以期实现制造过程的自主感知、智能决策与高效执行。

在机器人化智能制造中，感知-决策-执行一体化构成其核心架构，如图2所示。首先通过感知环节实现对制造环境与过程状态的多维度刻画，然后在决策环节完成信息处理、知识推理与任务优化，最后由执行环节将决策结果转化为具体执行动作与工艺操作，从而形成信息流与物理流的高度耦合。具体而言，感知环节侧重于多模态信息采集与融合，涵盖视觉、力觉、位置等多源传感技术，旨在保证制造过程数据的完整性、精确性与实时性；决策环节则以数字孪生为核心支撑，结合人工智能与优化算法，实现从态势理解、过程预测到资源调度与路径规划的全链条智能推理与自主决策；执行环节依托高精度工业机器人、柔性末端执行装置及移动作业平台，完成加工、装配与检测等操作任务，并通过与感知和决策环节的闭环交互实现动态修正与持续优化。

从典型场景来看，机器人化智能制造的探索主要集中在多机器人协同、人机协作和自主任务规划。其中，多机器人协同能力利用分布式感知、共享环境模型与协同优化算法^{[ [28]  王英鹏, 宋慧鹏, 孙玉文. 机器人力控精密抛光技术研究进展[J]. 机器人, 2025, 47(5): 730-752.WANG Yingpeng, SONG Huipeng, SUN Yuwen. A review of robotic force-controlled precision polishing technology[J]. Robot, 2025, 47(5): 730-752.
28 ]}实现机身壁板、机翼面等大尺寸曲面上的双/多机器人钻铆、涂胶作业。波音与空客已实现装备级协同生产线。航空工业西飞、成飞等国内企业近年来成功研发双机器人协同钻铆系统，实现了较强的场景自主适应能力。人机协作能力依托多模态感知与语义建模，保障了作业安全并实现任务的动态分配。比如，在航空发动机复杂管路安装或舱内调试等场景中，机器人可承担高负荷的部件定位与举升任务，而操作人员则凭借经验与灵活性，专注于进行复杂的决策、精细的调整与最终的质检，形成了优势互补的作业单元^{[ [29]  LIN Y H, ZHOU H T, CHEN M Y, et al. Automatic sorting system for industrial robot with 3D visual perception and natural language interaction[J]. Measurement and Control, 2019, 52(1-2): 100-115.
29 ]}。自主任务规划能力借助人工智能、大模型与强化学习，实现了从静态流程到自适应任务分解与路径优化的跨越。例如，针对飞机蒙皮等大型复杂曲面的自动化磨抛与喷涂，机器人能够基于三维模型自主生成覆盖全域的最优作业路径，并在执行过程中根据实时感知的表面形貌与漆膜厚度动态调整工艺参数，使之具备应对个体差异的自组织与持续优化能力^{[ [30]  WU H Y, ZHANG W, LU W S, et al. Automated part placement for precast concrete component manufacturing: An intelligent robotic system using target detection and path planning[J]. Journal of Computing in Civil Engineering, 2025, 39: 04024044.
30 ]}。机器人化智能制造不仅能够在动态环境中保持稳定运行，还能够表现出较强的自适应性、可扩展性与演化能力，正在为制造业智能化转型提供技术路径与战略支撑。

在上述航空工业转型升级和工业机器人广泛应用的共同驱动下，航空工业机器人化智能制造成为了当前重点发展方向。当下，航空工业机器人化智能制造应用正加速从局部工序自动化向全流程集成化与智能化纵深发展，在大型复杂结构件高精度加工、复合材料成型与处理、柔性自动化装配和车间物流运维及信息系统集成等核心领域发力。面向航空工业的机器人化智能制造正在持续赋能现代航空产品的智能化制造，势必将成为我国提升航空工业核心竞争力和保障供应链安全的重要战略路径。

在航空复杂结构件加工领域，工业机器人凭借其卓越的轨迹精度、动态稳定性与多轴协同能力，正成为突破传统制造瓶颈的关键使能技术，包括铣削、磨削、钻孔和增材制造等主要加工形式。Moritz等^{[ [31]  MORITZ J, SEIDEL A, KOPPER M, et al. Hybrid manufacturing of titanium Ti-6Al-4V combining laser metal deposition and cryogenic milling[J]. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2020, 107(7): 2995-3009.
31 ]}针对钛合金部件混合制造系统，探索出一种基于机器人辅助的激光金属沉积工艺，并将之与深冷铣削后处理相融合，实现了增材、减材的一体化制造，见图3（a）。Xu等^{[ [32]  XU P, CHEUNG C F, WANG C J, et al. Novel hybrid robot and its processes for precision polishing of freeform surfaces[J]. Precision Engineering, 2020, 64: 53-62.
32 ]}基于混合机器人系统开发了一套用于在航空制造中对如机翼等复杂曲面生成随机打磨路径的算法，以减少抛光过程中的轨迹重合。薛宏等^{[ [33]  薛宏, 罗群, 刘博锋, 等. 大飞机活动翼面机器人自动制孔应用研究[J]. 航空制造技术, 2019, 62(19): 86-91, 98.XUE Hong, LUO Qun, LIU Bofeng, et al. Research on application of robot automatic drilling in large aircraft moveable airfoil[J]. Aeronautical Manufacturing Technology, 2019, 62(19): 86-91, 98.
33 ]}设计了一套具备离线编程功能的大飞机活动翼面柔性机器人制孔系统，如图3（b）所示，采用变参数加工方法及钻穿工艺，提高了设备制孔的效率和质量。克兰菲尔德大学的学者开发使用了两套基于KUKA 6轴仿人机器人的电弧增材制造系统，用于中大型部件的增材制造，如图3（c）所示^{[ [34]  PRIARONE P C, PAGONE E, MARTINA F, et al. Multi-criteria environmental and economic impact assessment of wire arc additive manufacturing[J]. CIRP Annals, 2020, 69(1): 37-40.
34 ]}。

针对广泛应用于飞机机身、机翼及发动机等关键部件的复合材料成型与处理方面，工业机器人凭借精准控制与柔性作业能力，正在被试点应用，例如常见的辅助缠绕成型与铺放技术。Sorrentino等^{[ [35]  SORRENTINO L, ANAMATEROS E, BELLINI C, et al. Robotic filament winding: An innovative technology to manufacture complex shape structural parts[J]. Composite Structures, 2019, 220: 699-707.
35 ]}采用6轴机器人结合集成化沉积头组成的单元，通过柔性路径轨迹规划实现了复杂曲面结构的自动化缠绕成型，解决了传统缠绕技术仅能制造轴对称零件的局限性。阎东等^{[ [36]  阎冬, 胡业发, 张锦光, 等. 基于工业机器人的碳纤维预浸带成型设备设计与试验[J]. 复合材料科学与工程, 2021(8): 80-84.YAN Dong, HU Yefa, ZHANG Jinguang, et al. Design and experiment of carbon fiber pre impregnated belt forming equipment based on industrial robot[J]. Composites Science and Engineering, 2021(8): 80-84.
36 ]}开发了一种基于KUKA机器人的异形零件预浸带缠绕装备，建立了机器人运动数学模型并提出了配套系统的控制方法理论，如图3（d）所示。孙守政等^{[ [37]  孙守政, 赵尧旭, 王扬, 等. 热塑性复合材料机器人铺放系统设计及工艺优化研究[J]. 机械工程学报, 2021, 57(23): 209-219.SUN Shouzheng, ZHAO Yaoxu, WANG Yang, et al. Design of robotic fiber placement machine and process optimization for thermoplastic composites[J]. Journal of Mechanical Engineering, 2021, 57(23): 209-219.
37 ]}针对热塑性复合材料的功能及实际需求，设计了基于Comau机器人并集成多种功能的机器人铺放头，实现了不同宽度热塑性预浸带的铺放，见图3（e）。美国Automated Dynamics公司开发的热塑铺丝设备见图3（f）^{[ [38]  CARVALHO DE SOUZA J P, COSTA C M, ROCHA L F, et al. Reconfigurable grasp planning pipeline with grasp synthesis and selection applied to picking operations in aerospace factories[J]. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 2021, 67: 102032.
38 ]}，以机器人结构为主，采用氮气高温加热对材料进行同步加热铺丝，改善了铺丝零件的成型效果及力学性能，已成功应用于直升机机身壁板上。

针对航空工业中大部件柔性装配及装配后的检测方面，工业机器人凭借可重构工装适配及人机协作作业能力被广泛应用于航空零部件的装配轨迹、实时控制与智能检测等工作中。Silva等^{[ [39]  SILVA SANTOS K R, VILLANI E, DE OLIVEIRA W R, et al. Comparison of visual servoing technologies for robotized aerospace structural assembly and inspection[J]. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 2022, 73: 102237.
39 ]}利用计算机视觉技术和激光扫描仪识别零部件真实几何尺寸，提出了一种无须离线编程的机器人自动焊接轨迹生成方法，其路径精度和重复精度相比单一视觉辅助系统提高3.1倍，见图3（g）。Tingelstad等^{[ [40]  TINGELSTAD L, EGELAND O. Robotic assembly of aircraft engine components using a closed-loop alignment process[J]. Procedia CIRP, 2014, 23: 110-115.
40 ]}提出了一种适用于航空发动机的多机器人装配方法，通过高精度激光三角测量传感器对两台工业机器人实时闭环控制，实现了航空发动机部件的高精度安装，如图3（h）所示。Axinte等^{[ [41]  AXINTE D, DONG X, PALMER D, et al. MiRoR—Miniaturized robotic systems for holistic in-situ repair and maintenance works in restrained and hazardous environments[J]. ASME Transactions on Mechatronics, 2018, 23(2): 978-981.
41 ]}提出一种基于机器视觉的发动机内部检测机器人方案，将机器人与柔性连续体机械臂结合，可以在工人难以到达的危险场合从事检测维修工作，如图3（i）所示。

针对航空工业中物流运维及信息系统集成等方面，可移动工业机器人凭借自主导航、多机协同与智能决策能力，正实现物流全流程自动化与信息链深度贯通。Rizzo等^{[ [42]  RIZZO C, LAGRANA A, SERRANO D. GEOMOVE: Detached AGVs for cooperative transportation of large and heavy loads in the aeronautic industry[C]//Proceedings of 2020 IEEE International Conference on Autonomous Robot Systems and Competitions (ICARSC). New York: IEEE, 2020.
42 ]}开发了分散式控制的多AGV协同运输系统，针对机翼等航空大尺寸部件实现毫米级精度协同搬运，解决了传统轨道运输设备灵活性不足的痛点，如图3（j）所示。Neobotix公司开发了用于自动化物流运输的服务移动平台，其中由工业机器人与移动平台进行了全要素信息接口集成，形成了服务型移动机器人MIM-KR16，如图3（k）所示^{[ [43]  KARABEGOVIĆ I, KARABEGOVIĆ E, MAHMIĆ M, et al. The application of service robots for logistics in manufacturing processes[J]. Advances in Production Engineering & Management, 2015, 10(4): 185-194.
43 ]}。Wang等^{[ [44]  WANG R, MOU X D, WO T Y, et al. ACbot: An IIoT platform for industrial robots[J]. Frontiers of Computer Science, 2024, 19(4): 194203.
44 ]}开发了基于多租户信息模型和云-边-端3层架构的工业机器人物联网平台，实现了机器人状态实时监控、远程维护和预测性保养，为工业机器人的智能化运维与集成管理提供了完整解决方案。Lettera等^{[ [45]  LETTERA G, NATALE C. An integrated architecture for robotic assembly and inspection of a composite fuselage panel with an Industry 5.0 perspective[J]. Machines, 2024, 12(2): 103.
45 ]}结合机器人系统、视觉检测与数字孪生技术提出了面向“工业5.0”的集成管控架构，该集成架构适用于复合机身面板的机器人组装与检测环节，有效提升了装配效率并降低了缺陷率，如图3（l）所示。

尽管航空工业的机器人化智能制造在结构件高精度加工、复合材料成型与处理、柔性自动化装配以及车间物流运维与信息系统集成等关键领域取得了显著进展，但受限于航空产品高复杂度、高精度、多品种小批量的特性，其规模化应用仍面临共性挑战。比如，在复杂非结构化作业空间中，机器人加工的轨迹精度、动态稳定性与误差补偿能力仍不足；在复合材料铺放、混合制造等多参数强耦合工艺中，工艺预测模型的精度与优化算法的可靠性有待进一步提升；在装配与检测环节，工装重构的柔性不足、工艺参数的实时调整困难，使装配过程难以实现高度自适应。此外，在车间物流运维及信息系统集成方面，多设备间的协同适配性尚须增强，并且全链路工艺数据的高实时性同步与跨系统一致性响应仍面临技术瓶颈。这些问题是航空机器人智能制造进一步推广的关键障碍，需要在柔性机构设计、精细化误差建模与补偿、高可信自主决策算法、人机协作交互机制以及数字孪生驱动的系统级管控架构等方面持续深化推进。

面向航空工业的机器人化智能制造关键技术总体可划分为3个层次，如图4所示。其中以制造场景感知与环境建模技术和单体机器人高精密制造与控制为核心基础支撑层，以多机器人协同制造与优化、人机协作与混合作业为关键使能技术层，并以数字孪生赋能机器人化制造管控为系统统筹层，实现自底而上的逐层构建、自顶而下的集成管控。

工业机器人的高精度感知与环境建模是支撑面向航空工业高质量加工和柔性化装配的核心基础。与传统工业制造相比，航空工业对机器人感知提出了更高要求，具体表现为不仅需要对大尺寸复杂构件进行高精度表面检测、特征识别，还要在动态环境中实时感知多种工况状态，并通过语义化环境理解实现对整体装配流程的支持。总体来看，这些技术不仅提升了加工与装配的精度和一致性，也为柔性化与智能化制造奠定了基础。基于此，本节将对表面与装配要素的高精度感知技术和环境动态感知与语义理解技术进行系统性梳理。

航空零部件普遍具有大尺寸、自由曲面和多特征结构，要求机器人感知系统能够实现高分辨率的表面形貌测量和对装配要素的精准感知，以支持如复合材料曲面、机翼蒙皮等结构的质量检测和柔性装配。

在零部件表面与缺陷检测方面，当前多采用激光扫描、结构光测量及多视点点云配准技术实现对复杂曲面的高精度建模与整体形貌重建。激光扫描通过测量激光反射的时间或相位差获取三维点云，结构光测量通过投射已知条纹并利用三角测量计算三维坐标，多视点点云配准则通过特征匹配或迭代最近点算法将不同视角点云对齐形成完整模型。其中，基于结构光与激光扫描的方法在复杂曲面的检测中可达到亚毫米级精度^{[ [46]  DENG L, LIU G, ZHANG Y L. A review of machine vision applications in aerospace manufacturing quality inspection[C]//Proceedings of 4th International Conference on Computer, Control and Robotics (ICCCR). New York: IEEE, 2024.
46 ]}，并可进一步结合CAD模型比对实现加工误差与装配偏差的识别。Wu等^{[ [47]  WU D F, CHEN T F, LI A G. A high precision approach to calibrate a structured light vision sensor in a robot-based three-dimensional measurement system[J]. Sensors, 2016, 16(9): 1388.
47 ]}提出了一种基于机器人臂安装的结构光视觉传感器的高精度三维测量系统，通过同心圆标定、径向对齐约束与多层感知机神经网络联合优化，实现了结构光相机的高精度建模与测量验证，如图5（a）所示。Guo等^{[ [48]  GUO Q F, WANG J J. High-accuracy 3-D deformation measurement method with an improved structured-light principle[J]. Science China Technological Sciences, 2023, 66(12): 3450-3461.
48 ]}提出了基于结构光的三维变形测量方法（HADM），通过任意布置的条纹投影仪与垂直放置的相机测量，结合相位差解析与动态边界处理算法，实现平均测量不确定度0.0237 mm。与此同时，随着深度学习和图像处理的发展，视觉检测技术也逐渐拓展至这一领域，通过卷积神经网络对图像特征进行自动提取与分类，能实现对复杂材料表面微小缺陷（如裂纹、毛刺或分层）的像素级识别。Zhang等^{[ [49]  ZHANG X Y, HUANG W J, WU C Q, et al. Defect measurement in CFRP drilling based on digital image processing[J]. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2023, 127(11): 5405-5419.
49 ]}提出了一种采用数字图像处理的CFRP钻孔缺陷测量方法，采用双峰阈值分割和k均值聚类识别毛刺和分层，测量毛刺和分层的轮廓和面积，实现剥离测量的平均误差约为3%。Maghami等^{[ [50]  MAGHAMI A, SALEHI M, KHOSHDARREGI M. Automated vision-based inspection of drilled CFRP composites using multi-light imaging and deep learning[J]. CIRP Journal of Manufacturing Science and Technology, 2021, 35: 441-453.
50 ]}提出了一种全自主视觉检测系统，结合多光成像、图像融合与U-Net深度全卷积网络，实现对CFRP钻孔及周围损失裂纹的高精度、实时像素级检测与分割，如图5（b）所示。

在航空装配环节，机器人感知系统还扩展到对间隙、错位及孔位等装配要素的检测，进而保障装配过程的精度和一致性。现有方法主要可分为3类。（1）基于机器视觉的非接触测量，通过工业相机、神经网络和图像处理算法获取零件间隙和错位的数字化数据。例如，针对航空机身铆钉平齐测量的问题，Xie等^{[ [51]  XIE Q, LU D N, HUANG A Y, et al. RRCNet: Rivet region classification network for rivet flush measurement based on 3-D point cloud[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2021, 70: 1-12.
51 ]}提出了一种全自动无接触测量框架，采用移动三维扫描获取机身点云，并结合RRCNet网络及注意力机制实现铆钉区域自动提取，最高检测精度达到了93%，如图5（c）所示。（2）基于点云的结构光测量，利用双目结构光扫描点云并结合特征提取和多层拟合计算间隙与错误。例如，针对飞机蒙皮装配中的缝隙特征提取，Dai等^{[ [52]  DAI J J, WEI M Q, XIE Q, et al. Aircraft seam feature extraction from 3D raw point cloud via hierarchical multi-structure fitting[J]. Computer-Aided Design, 2021, 130: 102945.
52 ]}提出基于张量投票和分层多结构拟合的点云处理方法，有效实现了缝隙点与非缝隙点分类，如图5（d）所示。（3）面向大规模点云的优化处理方法，针对翼身装配中点云数据量大且含噪声的问题，Li等^{[ [53]  LI R P, HE W P, LIU S R. Three-dimensional point cloud data pre-processing for the multi-source information fusion in aircraft assembly[J]. Applied Sciences, 2023, 13(8): 4719.
53 ]}提出特征增强重采样和多尺度噪声过滤方法，有效提高了点云分析的效率和精度；Lu等^{[ [54]  LU Y K, ZHANG Y, LI J Q, et al. A classified denoising method for multi-scale measurement noise from combined visual measurement system[C]//Proceedings of AOPC 2020: Optical Sensing and Imaging Technology. Bellingham: SPIE, 2020.
54 ]}提出结合区域分割中值滤波与阈值双边滤波的分类去噪方法，有效去除大尺度和小尺度噪声，提升了点云测量精度和信噪比。

除了对零部件表面和装配要素进行高精度感知外，机器人在航空制造中还须应对高度动态的环境和多工况状态。这包括工件、工具、机器人自身及周围设备的持续移动。因此，机器人不仅要实时获取零部件的几何信息，还须对环境进行语义化建模，以支持柔性化装配与智能加工。

环境动态感知侧重于机器人在装配或加工过程中对周围环境和工件状态的实时获取。目前在航空制造领域应用的多模态传感器包括工业相机、RGB-D相机、激光雷达及惯性测量单元等，这些传感器可实时提供丰富的图像、点云与力觉等多源信息^{[ [55]  DE GEA FERNÁNDEZ J, MRONGA D, GÜNTHER M, et al. Multimodal sensor-based whole-body control for human-robot collaboration in industrial settings[J]. Robotics and Autonomous Systems, 2017, 94: 102-119.
[56]  RAHATE A, MANDAOKAR S, CHANDEL P, et al. Employing multimodal co-learning to evaluate the robustness of sensor fusion for Industry 5.0 tasks[J]. Soft Computing, 2023, 27(7): 4139-4155.
55-56 ]}。近年来，多模态融合成为研究热点，主流技术包括基于特征级的联合表示学习、基于决策级的结果融合，以及深度学习驱动的跨模态注意力机制等^{[ [57]  DUAN S S, SHI Q F, WU J. Multimodal sensors and ML-based data fusion for advanced robots[J]. Advanced Intelligent Systems, 2022, 4(12): 2200213.
[58]  RAMACHANDRAM D, TAYLOR G W. Deep multimodal learning: A survey on recent advances and trends[J]. IEEE Signal Processing Magazine, 2017, 34(6): 96-108.
[59]  GAO J, LI P, CHEN Z K, et al. A survey on deep learning for multimodal data fusion[J]. Neural Computation, 2020, 32(5): 829-864.
57-59 ]}。其中，特征级联合表示通过将图像、点云或力觉等特征映射到统一空间进行融合；决策级融合则在各模态独立推理后，将结果进行加权或投票整合；跨模态注意力机制通过网络学习自动关注各模态的重要信息，实现信息选择性融合，这些方法能够利用不同模态的互补性，在动态工况下实现稳健的感知任务，如图6（a）所示^{[ [59]  GAO J, LI P, CHEN Z K, et al. A survey on deep learning for multimodal data fusion[J]. Neural Computation, 2020, 32(5): 829-864.
59 ]}。例如，针对航空场景下的多源感知数据处理问题，Zhang等^{[ [60]  ZHANG M, ZHANG L X, LIU T. Aircraft behavior recognition on trajectory data with a multimodal approach[J]. Electronics, 2024, 13(2): 367.
60 ]}提出了一种基于多模态融合的飞机行为识别模型，通过特征抽象与跨模态融合联合建模时空与地理数据，并引入模态扩展机制提升鲁棒性，达到了95.8%的准确率，如图6（b）所示。针对激光增材制造过程中的在线缺陷检测，Chen等^{[ [61]  CHEN L Q, YAO X L, FENG W H, et al. Multimodal sensor fusion for real-time location-dependent defect detection in laser-directed energy deposition[C]//Proceedings of ASME 2023 International Design Engineering Technical Conferences and Computers and Information in Engineering Conference. New York: ASME, 2023.
61 ]}提出一种视觉与声觉融合的混合卷积神经网络（CNN）模型，通过直接融合焊池图像与互动声音信号，实现了98.5%的缺陷识别准确率。

在此基础上，研究进一步延伸到对环境的语义化建模，其重点在于将感知到的几何与状态数据转化为可供装配与工艺规划使用的高层语义信息。在工业制造场景中，现有研究多集中于基于图像和点云的语义分割与特征识别，其目标是实现零部件、装配要素和缺陷等的语义化标注。主流方法以2D图像语义分割为主，通常基于CNN或全卷积网络（FCN）等深度学习模型，通过在编码阶段提取多层次图像特征，并在解码阶段对特征图进行逐像素分类，实现对表面缺陷、孔位、铆钉等目标的自动检测与分类。该类方法能够利用卷积层的局部感受野提取纹理、边缘等低层特征，并通过深层语义特征捕捉目标的上下文信息，从而在像素级生成目标类别预测图，实现精细化的语义标注。Shi等^{[ [62]  SHI X W, ZHANG S B, CHENG M, et al. Few-shot semantic segmentation for industrial defect recognition[J]. Computers in Industry, 2023, 148: 103901.
62 ]}提出一种通用工业缺陷检测方法，利用正负样本对比进行少样本分割，能够在缺乏标注数据的情况下准确识别缺陷。随着检测任务复杂性的提升，点云语义分割逐渐被引入，用于对大尺寸构件的空间特征进行建模。典型方法包括基于点的深度学习网络及结合区域分割的点云实例分割。Liu等^{[ [63]  LIU X F, WANG Z C, MELKOTE S N, et al. Manufacturing process identification from 3D point cloud models using semantic segmentation[J]. Journal of Manufacturing Systems, 2025, 82: 858-873.
63 ]}提出基于3D CAD模型语义分割的深度学习方法，通过点云几何与表面特征识别零件的多工艺组合，实现对复杂制造流程的语义化理解，如图6（c）所示。针对工业场景中点云数据的自动语义分割难题，Yin等^{[ [64]  YIN C, WANG B Y, GAN V J L, et al. Automated semantic segmentation of industrial point clouds using ResPointNet++[J]. Automation in Construction, 2021, 130: 103874.
64 ]}提出基于残差学习的深度点云网络ResPointNet++，显著提升了三维场景理解与工业构建BIM自动建模的精度，如图6（d）所示。

单体机器人高精密制造与控制技术以工业机器人或移动式机器人为执行载体，以可快速切换的末端执行机构为执行工具，例如电主轴、磨抛工具等。通过高精度运动学/动力学建模与补偿、加工轨迹规划与优化、加工颤振抑制与控制等关键技术，持续提升机器人化制造装备的精度和可靠性，使机器人化制造装备能够在铣削、磨抛、钻孔、镗孔等多种加工场景中实现高效应用，从而满足航空工业领域各类零部件的加工需求，如图7所示。

单体机器人化制造装备，无论是固定式工业机器人或具备自主导航能力的移动式机器人，实现高精密制造的前提都在于构建高精准的物理模型。此模型须涵盖机器人本体的运动学与动力学特性、末端执行机构的加工行为，以及工件与加工环境的相互作用。在机器人本体的高精度建模方面，传统的运动学模型（如D-H参数化）常因实际制造误差、安装偏差及环境因素（如温度变化）而引入累积误差。为提升定位精度，须采用机器人参数辨识技术对机器人关键参数进行辨识，并对机器人正/逆运动学模型进行修正。郭辉等^{[ [65]  郭辉, 陈友兴, 韩焱. 基于改进SSI法的加工机器人工作模态在线辨识[J]. 国外电子测量技术, 2024, 43(3): 183-189.GUO Hui, CHEN Youxing, HAN Yan. On-line operation modal identification for machining robot based on optimized SSI method[J]. Foreign Electronic Measurement Technology, 2024, 43(3): 183-189.
65 ]}提出了一种基于改进SSI的加工机器人工作模态在线辨识方法，如图8（a）所示，该方法将模态参数辨识误差控制在7%以内，为后续机器人加工工艺规划与优化提供了输入条件。同时，为实现高动态精度控制，高精度动力学建模至关重要，须精确辨识机器人的惯性参数、阻尼系数、摩擦系数及关节刚度等。这通常以辨识动力学方程（如基于牛顿-欧拉法或拉格朗日法的模型）来实现，并结合不确定性量化技术，如高斯过程回归或神经网络，来表征模型不确定性。例如，李思澳^{[ [66]  李思澳. 基于动力学参数辨识的串联机器人轨迹跟踪控制研究[D]. 武汉: 华中科技大学, 2024.LI Siao. Trajectory tracking control of serial robots based on dynamic parameter identification[D]. Wuhan: Huazhong University of Science and Technology, 2024.
66 ]}提出了一种基于动力学参数辨识和滑模动量扰动观测器的无源性轨迹跟踪控制算法，如图8（b）所示，将机器人动力学模型分为标称模型和不确定项两部分，有效提升了复杂工况下机器人加工轨迹跟踪精度与控制精度。

此外，机器人本体的结构柔性和非线性特性（如刚度退化、齿轮间隙、关节摩擦）对加工精度有显著影响，需要建立基于有限元分析（FEA）的结构柔性模型，并结合模态分析识别关键振动模态，进而发展自适应结构变形补偿算法^{[ [67]  MAO S H, YE S T, JIANG Y R, et al. On the existence of mode-coupling chatter in robotic milling based on chatter type indicators extracted by dynamic mode decomposition[J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2024, 220: 111591.
67 ]}。通过末端安装的传感器（如力/力矩传感器、视觉测量）实时反馈工件与刀具的实际相对位置，补偿机器人因受力变形造成的偏差。例如，陈守欢等^{[ [68]  陈守欢, 周婷婷, 胡天亮. 六自由度铣削加工机器人刚度建模及误差补偿[J]. 计算机集成制造系统, 2023, 29(2): 404-418.CHEN Shouhuan, ZHOU Tingting, HU Tianliang. Stiffness modeling and error compensation method of 6-DOF milling robot[J]. Computer Integrated Manufacturing Systems, 2023, 29(2): 404-418.
68 ]}提出了基于机器人刚度模型的机器人加工误差补偿方法，建立了机器人整体刚度模型，通过激光传感器追踪末端实际变形，该方法的末端变形预测值误差<15%，补偿后加工路径的平均距离误差降低37.39%，其补偿流程与结果如图8（c）所示。在末端执行机构与制造环境的建模方面，须精确描述电主轴的转速-力矩特性、磨抛工具的磨损规律及其对表面质量的影响，以及刀具的几何参数和切削/磨削力的动态行为^{[ [69]  田凤杰, 张彦智, 朱光, 等. 机器人磨抛复杂曲面加工轨迹对表面质量的影响研究[J]. 航空制造技术, 2024, 67(5): 60-65.TIAN Fengjie, ZHANG Yanzhi, ZHU Guang, et al. Research on influence of machining path on surface quality in robot grinding complex surface[J]. Aeronautical Manufacturing Technology, 2024, 67(5): 60-65.
69 ]}。例如，钱琛等^{[ [70]  钱琛, 姚建均, 张宜坤. 机器人铣削力致误差建模及加工姿态优化方法[J]. 哈尔滨工程大学学报, 2025, 46(7): 1420-1429.QIAN Chen, YAO Jianjun, ZHANG Yikun. Force-induced error modeling and tool pose optimization of robot milling[J]. Journal of Harbin Engineering University, 2025, 46(7): 1420-1429.
70 ]}针对机器人铣削加工时的力致误差，建立了铣削机器人运动学模型与力致误差模型，基于此开展了机器人铣削加工姿态优化，如图8（d）所示，该方法的力致误差模型与姿态优化方法可有效提高机器人本体刚度与铣削加工质量，有效降低了试验路径41.3%的加工误差。工件方面，须建立工件坐标系与机器人基坐标系的高精度标定模型，并考虑工件在夹持过程中的潜在形变和制造过程中的热效应，必要时辅以在线工件几何误差补偿^{[ [71]  沈涛, 朱维兵, 王强, 等. 面向机器人加工位姿精度的误差补偿策略研究[J]. 机床与液压, 2025, 53(11): 75-83.SHEN Tao, ZHU Weibing, WANG Qiang, et al. Research on error compensation strategy for robot processing pose accuracy[J]. Machine Tool & Hydraulics, 2025, 53(11): 75-83.
71 ]}。通过整合上述多尺度、多物理耦合的模型，形成一个统一的能反映制造全过程的仿真平台，为后续的轨迹规划、优化及振动抑制提供精确的物理基础。

针对单体机器人制造装备在铣削、磨抛、钻孔、镗孔等复杂加工场景下的应用需求，机器人加工轨迹规划与优化技术是实现加工精度与效率协同提升的核心，尤其是适应航空领域内结构复杂、型面复杂的航空零部件。此技术的关键在于将CAM生成的刀具路径转换为满足机器人运动学、动力学约束，并兼顾工艺性能的最优关节空间轨迹。首先，在基础轨迹生成阶段，需将CAD/CAM数据经过后处理，转换为适用于机器人控制器格式的指令。此过程不仅包括刀具中心点的插值，更关键的是要考虑机器人的运动学奇点和关节限位^{[ [72]  李丽, 房立金, 王国勋. 基于STEP-NC的切削加工机器人后置处理方法[J]. 东北大学学报(自然科学版), 2014, 35(11): 1612-1616.LI Li, FANG Lijin, WANG Guoxun. Cutting robot post-processing method based on STEP-NC[J]. Journal of Northeastern University (Natural Science), 2014, 35(11): 1612-1616.
72 ]}。通过采用奇异点规避算法（如基于雅可比矩阵伪逆的自适应法）和关节空间轨迹平滑技术（如B样条、Cubic Spline插值），生成可行的、避免奇点区域的TCP路径。岳晓明等^{[ [73]  岳晓明, 臧烁, 徐作珂, 等. 基于6自由度串联机器人的电火花铣削加工轨迹规划及伺服控制策略研究[J]. 机械工程学报, 2023, 59(9): 20-27.YUE Xiaoming, ZANG Shuo, XU Zuoke, et al. Trajectory planning and servo control strategy of EDM milling based on a 6-DOF serial robot[J]. Journal of Mechanical Engineering, 2023, 59(9): 20-27.
73 ]}提出了基于6自由度串联机器人和四元数理论的工具电极复杂轨迹规划方法，如图9（a）所示，该方法结合垂直回退伺服控制策略，实现了对三维曲面工件的高精度、高效率电火花铣削加工。此外，为了实现高效加工，须进行加工轨迹优化，这通常涉及多目标优化，旨在平衡加工时间、表面质量、刀具寿命及能源消耗等相互冲突的目标。常用的优化方法包括遗传算法、粒子群优化或基于模型预测控制（MPC）的在线轨迹生成。具体而言，可对刀具路径的参数（如切削深度、进给速率、转速）进行优化，或对刀具路径本身的几何形状进行微调，以最小化加工过程中的振动或最大化材料去除率。崔正杰^{[ [74]  崔正杰. 基于加工误差的移动铣削机器人轨迹优化及其运动学误差参数分步标定[D]. 湘潭: 湖南科技大学, 2023.CUI Zhengjie. Trajectory optimization and stepwise kinematic error parameter calibration for mobile milling robots based on machining errors[D]. Xiangtan: Hunan University of Science and Technology, 2023.
74 ]}通过结合加工误差预测与PSO算法对移动铣削机器人进行轨迹优化，成功将辅助加工误差降低了62.6%，优化过程与结果如图9（b）所示。加工工艺的集成是轨迹规划的另一重要方面，例如在钻孔和镗孔时，须规划合适的刀具进入/退出策略，以避免对工件表面造成损伤。在磨抛加工中，须规划精确的磨抛工具路径覆盖区域，并优化磨抛压力和速度，以获得均匀的表面粗糙度。祁若龙等^{[ [75]  祁若龙, 任康, 朱光, 等. 复杂曲面机器人自适应磨削规划与稳态位姿跟踪[J/OL]. 机械工程学报, 2025. (2025-07-04). https://kns.cnki.net/KCMS/detail/detail.aspx?filename=JXXB2025070300M&dbname=CJFD&dbcode=CJFQ.QI Ruolong, REN Kang, ZHU Guang, et al. Robot adaptive grinding planning and steady state tracking for complex surface[J/OL]. Journal of Mechanical Engineering, 2025. (2025-07-04). https://kns.cnki.net/KCMS/detail/detail.aspx?filename=JXXB2025070300M&dbname=CJFD&dbcode=CJFQ.
75 ]}提出了一种结合动态运动基元算法与自适应阻抗控制的机器人磨削轨迹规划与力控制方法，如图9（c）所示，该方法实现了机器人磨削轨迹从演示平面到未知曲面的精确泛化与映射，并在试验中表现出良好的力-位跟踪精度与稳定性。更进一步，在线实时轨迹修正与反馈是应对实际加工不确定性的关键。利用视觉系统或力/力矩传感器实时反馈工件位置、姿态或加工力，并将之与期望轨迹进行比较，通过PID控制、自适应控制或MPC等方法，动态调整机器人关节轨迹，以补偿工件定位误差、加工过程中的形变或切削力的波动。朱铝芬等^{[ [76]  朱铝芬, 吕国芳. 面向磨削机器人刀具路径精度的控制策略研究[J]. 机床与液压, 2025, 53(9): 74-81, 194.ZHU Lüfen, LÜ Guofang. Research on control strategy for tool path precision of grinding robot[J]. Machine Tool & Hydraulics, 2025, 53(9): 74-81, 194.
76 ]}提出了一种基于Levenberg-Marquardt与差分进化混合算法的刀具路径精度增强控制策略，如图9（d）所示，该策略通过激光跟踪仪实现动态跟踪并在线补偿运动学参数，降低了96.6%的磨削机器人最大定位误差。此外，碰撞检测与规避算法也必须集成到轨迹规划过程中，以防止机器人手臂、末端执行器与工件或工装之间发生碰撞^{[ [77]  LIU Y F, YAN Z C, JU J Y, et al. Trajectory correction strategy for vision-guided industrial robot operating system with continuous operating trajectories[J]. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part C: Journal of Mechanical Engineering Science, 2025, 239(15): 6068-6079.
77 ]}。通过对上述多层面、多目标的轨迹规划与优化技术的综合运用，能够使机器人制造装备在复杂曲面加工中实现高精度、高效率和高可靠性。

在单体机器人加工过程中，颤振是影响加工表面质量、刀具寿命以及加工效率的关键挑战。颤振抑制与控制技术旨在通过系统性的方法，降低或消除加工过程中产生的结构性振动。首先，颤振的辨识与建模是基础。这要求建立包含机器人本体、末端执行器（如电主轴）及刀具-工件系统的耦合动力学模型，识别系统的低阶模态频率和振型。通过加速度传感器、声发射传感器或力/力矩传感器进行在线振动监测，并运用频域分析（FFT）、时频分析（如小波变换）来识别颤振的特征频率和幅值，这些监测信息为后续控制策略提供实时依据。在此基础上，发展颤振预测模型，如基于切削力波动模型或再生颤振理论的模型预测潜在的颤振发生条件^{[ [78]  白佳骆, 李剑飞, 潘博, 等. 空间动态附着机器人自适应变阻抗柔顺控制方法研究[J]. 载人航天, 2024, 30(6): 825-833.BAI Jialuo, LI Jianfei, PAN Bo, et al. Study on adaptive variable impedance compliance control method for spatially dynamic attachment robot[J]. Manned Spaceflight, 2024, 30(6): 825-833.
[79]  LIU Z W, DENG Z H, YI L X, et al. A review of research on robot machining chatter[J]. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2024, 135(1): 49-79.
78-79 ]}，其机理如图10（a）所示^{[ [79]  LIU Z W, DENG Z H, YI L X, et al. A review of research on robot machining chatter[J]. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2024, 135(1): 49-79.
79 ]}。其次，颤振抑制策略可分为主动与被动两类^{[ [80]  王琦珑, 王伟, 李博, 等. 机器人轨迹跟踪精度对铣削再生颤振的影响[J]. 机器人, 2023, 45(2): 129-138.WANG Qilong, WANG Wei, LI Bo, et al. Influence of robot trajectory tracking accuracy on milling regenerative chatter[J]. Robot, 2023, 45(2): 129-138.
80 ]}，其中主动抑制是核心，包括3种方式。（1）轨迹层面的优化，通过改变加工参数（如主轴转速、进给率、切深）来避开颤振区域，例如采用变转速加工（VSM）打断再生颤振循环；或通过路径平滑、滤波来削弱激励振动的频率成分。（2）基于模型的控制，设计反馈控制律，利用传感器信号（如力/力矩、振动）实时补偿引起振动的扰动。例如，力反馈控制通过精确控制刀具与工件的接触力来抑制因切削力波动引起的振动。模型预测控制能够预见系统未来状态，并提前规划优化控制输入，从而有效抑制振动。自适应控制能够根据加工环境和参数的变化，实时调整控制器参数，以维持系统的稳定性^{[ [81]  郭万金, 利乾辉, 田玉祥, 等. 动力学模态解耦的工业机器人加工颤振规避方法[J/OL]. 中国机械工程, 2025. (2025-03-26). https://kns.cnki.net/KCMS/detail/detail.aspx?filename=ZGJX20250324006&dbname=CJFD&dbcode=CJFQ.GUO Wanjin, LI Qianhui, TIAN Yuxiang, et al. Chatter avoidance method of industrial robotic machining based on dynamic mode decoupling[J/OL]. China Mechanical Engineering, 2025. (2025-03-26). https://kns.cnki.net/KCMS/detail/detail.aspx?filename=ZGJX20250324006&dbname=CJFD&dbcode=CJFQ.
81 ]}。（3）末端执行器与工具的控制，对于磨抛工具，可采用压力自适应控制，维持恒定的磨抛压力；对于电主轴，须确保其高速运转时的刚度和阻尼特性，以及精确的转速控制。被动抑制侧重于通过结构设计优化，提高机器人本体的刚度和阻尼，或采用具有优良吸振性能的末端执行器。丁汉院士团队的余汉林^{[ [82]  余汉林. 面向叶片机器人砂带磨抛加工的主被动力控制技术研究[D]. 武汉: 华中科技大学, 2018.YU Hanlin. The research on robotic belt grinding of blade with combination of active and passive compliant force control technology[D]. Wuhan: Huazhong University of Science and Technology, 2018.
82 ]}在六维力传感器机器人主动力控和一维拉压力传感器被动柔顺控制的基础上，深入分析机器人力控中的阻抗控制算法，提出主动恒力控制和被动柔顺装置相结合的方法，以改善机器人磨抛过程中的振动，并在84K-2R1-CP叶片上开展了机器人磨抛试验，结果如图10（b）所示。最后，实时颤振控制与自适应加工是该技术的最终目标。通过传感器融合，结合高频振动信息与低频力/力矩反馈，实现闭环颤振抑制。当监测到颤振时，系统能迅速调整加工参数或机器人运动，以维持加工稳定性，例如，以航空发动机叶片机器人砂带磨削加工系统为研究对象建立的两自由度再生颤振模型^{[ [83]  祁若龙, 王杰, 李论, 等. 航空发动机叶片机器人磨削颤振半主动抑制研究[J]. 机械工程学报, 2025, 61(5): 228-238.QI Ruolong, WANG Jie, LI Lun, et al. Research on semi-active suppression of flutter in robotic grinding for aero-engine blades[J]. Journal of Mechanical Engineering, 2025, 61(5): 228-238.
83 ]}，其结构如图10（c）所示。机器学习方法也逐渐被应用于颤振模式识别与预测，从而实现更智能化的颤振规避。通过上述技术的协同应用，单体机器人制造装备能够有效克服颤振问题，实现高精度、高表面质量加工。

多机器人协同制造与优化是支撑航空工业机器人化智能制造的关键使能技术之一。其研究涉及群体决策、协作策略与资源优化，包括多机器人间的信息共享、任务分配、运动协调及冲突管理，以应对复杂环境下的实时性、鲁棒性和任务动态变化等挑战。基于此，将从多机器人冲突规避与协同控制和机器人任务分解与调度优化两方面进行介绍。

在多机器人系统的集群作业过程中，路径冲突、资源竞争与空间干涉是影响协同效率与作业安全的主要因素。为避免机器人在作业过程中产生碰撞或资源阻塞，需要构建高效的冲突规避与协同执行机制^{[ [84]  FAN T X, LONG P X, LIU W X, et al. Distributed multi-robot collision avoidance via deep reinforcement learning for navigation in complex scenarios[J]. The International Journal of Robotics Research, 2020, 39(7): 856-892.
84 ]}。冲突规避策略主要分为集中式与分布式两类。集中式方法通过全局路径规划实现整体冲突消解，常用技术包括基于时间扩展图的多机器人路径规划、基于整数规划的联合求解方法等，在保证最优性的同时获得全局可行解，但计算复杂度较高，难以适应大规模系统^{[ [85]  LUNA R, BEKRIS K E. Efficient and complete centralized multi-robot path planning[C]//Proceedings of 2011 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems. New York: IEEE, 2011.
85 ]}。分布式方法则强调机器人个体的自主性与局部决策，例如基于优先级的路径调整、基于博弈论的冲突解决机制以及协商通信驱动的避碰策略，在保证灵活性和实时性的同时兼顾系统可扩展性^{[ [86]  ZHAI Y Z, DING B, LIU X, et al. Decentralized multi-robot collision avoidance in complex scenarios with selective communication[J]. IEEE Robotics and Automation Letters, 2021, 6(4): 8379-8386.
86 ]}。特别是如图11（a）所示^{[ [87]  CAI C T, YANG C S, ZHU Q D, et al. Collision avoidance in multi-robot systems[C]//Proceedings of 2007 International Conference on Mechatronics and Automation. Piscataway: IEEE, 2007.
87 ]}的多机器人避撞框架，将机制设计与基于激励相容性的博弈论方法引入到多机器人优先级制定中，以建模自利或半自主个体间的策略互动并设计鲁棒的分配/激励方案。

在协同控制层面，研究逐渐从单纯的避碰拓展至多机器人间的协作策略设计。通过引入一致性控制与分布式优化框架，可以在确保安全的前提下实现运动同步与资源共享^{[ [88]  RIZK Y, AWAD M, TUNSTEL E W. Cooperative heterogeneous multi-robot systems: A survey[J]. ACM Computing Surveys, 2020, 52(2): 1-31.
88 ]}。例如，在群体搬运和协同装配中，机器人不仅须规避物理空间冲突，还须保持轨迹一致性与力学协调，以保障作业过程的稳定性和工艺精度^{[ [89]  AN X, WU C, LIN Y F, et al. Multi-robot systems and cooperative object transport: Communications, platforms, and challenges[J]. IEEE Open Journal of the Computer Society, 2023, 4: 23-36.
89 ]}。同时，多智能体协同研究强调任务分配、角色分化与分层协调，常见做法包括基于图神经网络的状态/通信表示与多智能体强化学习驱动的协同策略学习，以提高信息融合与规模化决策能力^{[ [90]  TERESHCHUK V, BYKOV N, PEDIGO S, et al. A scheduling method for multi-robot assembly of aircraft structures with soft task precedence constraints[J]. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 2021, 71: 102154.
90 ]}。在航空航天装配任务中，通过路径预测和互锁机制，多机器人集群能够高效完成钻铆、螺栓安装等并行工序，缩短装配周期并提升装配质量，见图11（b）^{[ [91]  OO K H, KOOMSAP P, AYUTTHAYA D H N. Digital twin-enabled multi-robot system for collaborative assembly of unorganized parts[J]. Journal of Industrial Information Integration, 2025, 44: 100764.
91 ]}。

近年来，学习驱动的多机器人冲突规避与协同控制方法获得广泛关注。基于深度强化学习的策略能够在动态环境中通过交互学习获得最优避障方案，并在面对多任务并行和环境不确定性时展现良好的适应性。与此同时，研究者引入模仿学习与迁移学习等方法，以加速策略收敛并增强它在多任务并行与环境不确定性下的泛化能力，见图11（c）^{[ [92]  CHEN L, WANG Y N, MIAO Z Q, et al. Transformer-based imitative reinforcement learning for multirobot path planning[J]. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2023, 19(10): 10233-10243.
92 ]}。此外，结合图神经网络与多智能体强化学习的框架在冲突规避与协同控制中表现出优越性能，通过捕捉机器人间的交互关系提升了决策的全局一致性与鲁棒性，并比基线速度提升了100倍，见图11（d）^{[ [93]  LIU Z H, ZHANG J Y, SHI E Y, et al. Graph neural network meets multi-agent reinforcement learning: Fundamentals, applications, and future directions[J/OL]. (2024-04-07)[2025-08-20]. https://arxiv.org/abs/2404.04898.
93 ]}。未来如何在复杂动态不确定的制造环境中实现高效、可靠的多机器人协同控制仍是亟待解决的重要课题。

在重大装备制造与飞行器装配等复杂生产场景中，任务通常呈现多工序、多约束与多目标的特征，单一机器人难以完成全部作业，因而需要多机器人系统通过任务分解与调度优化实现协同执行。任务分解的核心在于将整体生产任务按照空间位置、时间顺序及工艺要求拆分为可执行的子任务，并在保证任务依赖关系与工艺约束的前提下分配至多个机器人个体，以实现群体智能驱动下的生产过程协同^{[ [94]  KHAMIS A, HUSSEIN A, ELMOGY A. Multi-robot task allocation: A review of the state-of-the-art[M]//Cooperative Robots and Sensor Networks 2015. Cham: Springer International Publishing, 2015.
94 ]}。

在调度优化方面，研究主要聚焦于多目标优化建模与分布式调度策略设计。一类方法采用集中式建模，将任务分配与路径规划统一表述为约束优化问题，并借助遗传算法、粒子群优化、蚁群算法等群智能优化方法求解，以最小化任务完成时间、能耗与路径冲突为目标^{[ [95]  WEI C Y, JI Z, CAI B L. Particle swarm optimization for cooperative multi-robot task allocation: A multi-objective approach[J]. IEEE Robotics and Automation Letters, 2020, 5(2): 2530-2537.
95 ]}。另一类方法则强调分布式与实时性，机器人个体基于局部信息进行自主决策，再通过通信机制实现整体任务的动态平衡与负载分配，这类方法能够在动态环境和任务不确定性较强的场景下保持较好的适应性^{[ [96]  FAGIOLINI A, PELLINACCI M, VALENTI G, et al. Consensus-based distributed intrusion detection for multi-robot systems[C]//Proceedings of 2008 IEEE International Conference on Robotics and Automation. New York: IEEE, 2008.
96 ]}。近年来，强化学习与深度强化学习逐渐应用于任务分解与调度研究。典型做法是将任务分配建模为马尔可夫决策过程，利用深度Q网络（DQN）、深度确定性策略梯度（DDPG）等方法实现机器人对任务分配策略的自适应学习，在任务动态变化和不完全信息条件下展现出较强的鲁棒性，如图12（a）所示^{[ [97]  MICHALOS G, MAKRIS S, AIVALIOTIS P, et al. Autonomous production systems using open architectures and mobile robotic structures[J]. Procedia CIRP, 2015, 28: 119-124.
97 ]}。同时，图神经网络（GNN）被引入到任务调度建模中，如图12（b）所示，通过在拓扑图结构中表示机器人与任务之间的关系，能够有效捕捉复杂交互信息，提升调度优化的全局性与效率^{[ [98]  LI Q B, GAMA F, RIBEIRO A, et al. Graph neural networks for decentralized multi-robot path planning[C]//Proceedings of 2020 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). New York: IEEE, 2020.
98 ]}。

在实际应用中，机器人任务分解与调度的优化效果已得到验证。例如，在航空航天装配制造场景中，通过基于互认知、可预测与自组织视角的多机器人协作搬运调度，能够显著缩短装配周期并提升鲁棒性，如图12（c）所示^{[ [99]  LI S F, ZHENG P, LIU S C, et al. Proactive human-robot collaboration: Mutual-cognitive, predictable, and self-organising perspectives[J]. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 2023, 81: 102510.
99 ]}。在智能仓储系统中，基于多主体驱动的机器人集群能够在不确定性环境下动态响应订单波动与通道拥塞，实现高效拣选与路径分配，与其他方法相比，其完成时间减少了19.09%，如图12（d）所示^{[ [100]  KALEMPA V C, PIARDI L, LIMEIRA M, et al. Multi-robot task scheduling for consensus-based fault-resilient intelligent behavior in smart factories[J]. Machines, 2023, 11(4): 431.
100 ]}。这些案例表明，将任务分解与智能调度策略结合，能够在复杂制造与物流环境中有效提升整体效率和资源利用率。尽管已有研究取得进展，但在实际制造场景中，任务分解与调度仍面临多维约束耦合、实时性与计算复杂性之间的矛盾，以及与制造工艺深度融合不足等问题。如何在保证求解效率的同时兼顾调度方案的可执行性与鲁棒性，仍是亟须解决的关键问题。

人机协作与混合作业的主要目的在于保障作业过程中的安全性与高效性，同时提升复杂任务中的柔性与智能水平。具体包括实现人与机器的安全交互、通过合理任务分配策略提高协同作业效率，以及提升混合作业场景下的人机信息交互与操作体验。基于此，将从人机安全协作及任务决策和混合作业场景下人机接口技术两方面进行介绍。

航空装配任务复杂且频繁变更，仅依靠预编程难以满足需求，因此机器人需要实时理解工人的意图，实现灵活协作。意图识别通常采用多模态感知途径，如语音指令、手势动作、注视目标及肌电（EMG）信号等，将这些输入通过融合模型转化为对操作对象和动作的预测，能够提高在嘈杂、遮挡环境下的鲁棒性。Zhao等^{[ [101]  ZHAO X Y, LI H J, MIAO T Y, et al. Learning multimodal confidence for intention recognition in human-robot interaction[J]. IEEE Robotics and Automation Letters, 2024, 9(9): 7819-7826.
101 ]}提出基于置信度学习和跨模态对齐的方法，在某一模态失效时仍能维持高水平的识别准确率，如图13（a）所示。Sedighi等^{[ [102]  SEDIGHI P, LI X Y, TAVAKOLI M. EMG-based intention detection using deep learning for shared control in upper-limb assistive exoskeletons[J]. IEEE Robotics and Automation Letters, 2024, 9(1): 41-48.
102 ]}提出基于CNN-LSTM混合模型，从用户上肢的EMG信号中预测关节轨迹，机器人根据对用户意图的判断做出相应的动作响应，任务完成率达到了99%，如图13（b）所示。此外，可穿戴设备（如手势识别手套、眼动仪）与工位摄像头的结合，使机器人能够毫秒级捕捉工人动作意图，实现对电气安装、复合材料铺设等装配步骤的预测^{[ [103]  WANG Z, LI W C, ZHANG J C, et al. A mixed reality-based aircraft cable harness installation assistance system with fully occluded gesture recognition[J]. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 2025, 93: 102930.
103 ]}。相比传统的“人发指令机器执行”模式，意图识别技术推动了交互方式向自然交互演变，为实现“人主导机器辅助”的灵活装配奠定了基础。尤其在航空领域，语音与手势结合的指令流已得到验证。

在航空制造场景中，人机共域作业的安全性始终是首要前提。ISO/TS 15066:2016 Robots and robotic devices—Collaborative robots（机器人和机器人装置 协作机器人）标准，对人机协作模式作出了对速度与间距监测（SSM）、功率和力限制（PFL）的基本定义^{[ [104]  ISO. Robots and robotic devices—collaborative robots: ISO/TS 15066:2016[S]. Geneva: International Organization for Standardization, 2016.
104 ]}，但实际应用中更关键的是如何在动态复杂环境下确保安全并兼顾生产效率。近年来的研究主要集中在传感与控制技术的提升上，例如，基于多传感器融合的安全监测框架可区分人员与工装或物料，提高预测性^{[ [105]  LASOTA P A, FONG T, SHAH J A. A survey of methods for safe human-robot interaction[J]. Foundations and Trends® in Robotics, 2017, 5(4): 261-349.
105 ]}；通过激光雷达与深度摄像头实现人员实时定位与姿态识别，结合速度与间距监测策略动态调整机器人轨迹，从而避免不必要的停机，如图13（c）所示^{[ [106]  SCHOLZ C, CAO H L, IMRITH E, et al. Sensor-enabled safety systems for human-robot collaboration: A review[J]. IEEE Sensors Journal, 2025, 25(1): 65-88.
106 ]}。同时，柔顺控制与力矩监测结合模型预测控制的方法，可在碰撞发生前预测潜在风险并提前规避，如图13（d）所示^{[ [107]  LIU C L, TOMIZUKA M. Designing the robot behavior for safe human-robot interactions[M]//Trends in Control and Decision-Making for Human-Robot Collaboration Systems. Cham: Springer International Publishing, 2017.
107 ]}。这些研究表明，航空制造中的安全协作机制正逐步从“被动防护”转向“主动预测”，强调通过智能感知、冗余控制与自适应决策来实现安全与效率的平衡。

在混合作业系统中，合理的人机任务划分决策直接影响生产效率与工人负荷。研究者普遍采用多目标优化方法，将生产节拍、工人疲劳度、安全约束等指标纳入综合考量^{[ [108]  FACCIO M, GRANATA I, MINTO R. Task allocation model for human-robot collaboration with variable cobot speed[J]. Journal of Intelligent Manufacturing, 2024, 35(2): 793-806.
108 ]}。Hémono等^{[ [109]  HÉMONO P, NAIT CHABANE A, SAHNOUN M. Multi objective optimization of human-robot collaboration: A case study in aerospace assembly line[J]. Computers & Operations Research, 2025, 174: 106874.
109 ]}提出的多目标优化方法将生产节拍、人体工效学负荷及协作安全性等指标同时纳入决策模型，并在航空装配线中验证了其有效性；Yu等^{[ [110]  YU A, LI C S, MACESANU L, et al. Mixed-initiative dialog for human-robot collaborative manipulation[EB/OL]. (2025-08-07)[2025-08-20]. https://arxiv.org/abs/2508.05535.
110 ]}提出混合主动（Mixed-initiative）的动态协商机制，使任务可根据人机双方偏好实时调整，如图13（e）所示。Laudante等^{[ [111]  LAUDANTE E, GRECO A, CATERINO M, et al. Human-robot interaction for improving fuselage assembly tasks: A case study[J]. Applied Sciences, 2020, 10(17): 5757.
111 ]}结合实际机身装配任务，探索了人机协作在航空航天装配环节的决策分工模。近年来，大语言模型（LLM）的推理与知识建模能力逐渐引入到人机协作任务决策问题中，能够在面对复杂、动态的生产环境时，快速融合多源信息并生成任务划分方案，从而为人机协作提供辅助决策支持^{[ [112]  LIU Z J, ZHANG Y Z, LI P, et al. A dynamic LLM-powered agent network for task-oriented agent collaboration[J/OL]. (2024-10-15)[2025-08-20]. https://arxiv.org/abs/2310.02170.
112 ]}。Wang等^{[ [113]  WANG Y W, GUO Q, ZHENG L Y, et al. LLM based autonomous agent of human-robot collaboration for aerospace wire harnessing assembly[J]. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 2026, 97: 103120.
113 ]}提出一种基于LLM的人机协作框架，采用生成一系列中间推理步骤的思维链技术来提高LLM处理航空航天线束装配任务的能力，如图13（f）所示。因此，任务决策正从静态规则划走向动态协商与智能划分，能够有效应对航空制造中的不确定性与柔性化需求。

增强现实（Augmented reality，AR）通过视觉-惯性SLAM或激光雷达点云配准，完成环境几何与相机位姿的亚厘米级注册，并利用衍射光波导组合器实现低光子延迟、高分辨率的光学融合。跟踪注册方法是将AR维护指导信息与现实世界环境相结合的基础，可分为3种主要方法：基于平面标记的配准、基于CAD模型的配准、基于同步定位和映射SLAM的配准。Wang等^{[ [114]  WANG Y, ZHANG S S, WAN B L, et al. Point cloud and visual feature-based tracking method for an augmented reality-aided mechanical assembly system[J]. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2018, 99(9): 2341-2352.
114 ]}将CAD模型生成的点云与深度相机图像中的ORB特征相结合，实现了混合作业场景的虚实融合。Li等^{[ [115]  LI W, WANG J F, JIAO S C, et al. Fully convolutional network-based registration for augmented assembly systems[J]. Journal of Manufacturing Systems, 2021, 61: 673-684.
115 ]}提出了一种用于AR配准的全卷积神经网络，将混合作业场景中的装配姿势模板对齐以匹配实际装配姿势。Zhang等^{[ [116]  ZHANG L P, XU F, LIU Y, et al. A posture detection method for augmented reality-aided assembly based on YOLO-6D[J]. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2023, 125(7): 3385-3399.
116 ]}通过集成YOLO-6D模型进行装配姿势匹配（图14（a）），增强了AR装配的跟踪鲁棒性，将零件选择的错误率降低了25%。Park等^{[ [117]  PARK K B, CHOI S H, LEE J Y. Self-training based augmented reality for robust 3D object registration and task assistance[J]. Expert Systems with Applications, 2024, 238: 122331.
117 ]}从3D工业零件模型生成训练数据，实现了AR环境下混合作业场景中3D对象配准的精确关键点匹配，如图14（b）所示。基于SLAM的方法可以在实时相机跟踪和定位期间构建混合作业场景的3D地图，消除对先验特征信息库的依赖，从而增强了AR跟踪配准在各种应用场景下的适应性^{[ [118]  SHENG X D, MAO S J, YAN Y C, et al. Review on SLAM algorithms for augmented reality[J]. Displays, 2024, 84: 102806.
118 ]}。此外，针对光线不足、纹理弱、结构对称、动态环境等导致工业环境下空间定位不稳定的问题，Zhao等^{[ [119]  ZHAO X, WANG Y, FU H Y. An automatic tracking framework for augmented reality induced maintenance applications of Chinese space station[J]. Transactions of Nanjing University of Aeronautics & Astronautics, 2024, 41(3): 387-402.
119 ]}采用基于区域和纹理的多特征融合方法，提高了弱纹理和对称结构的跟踪航天产品的鲁棒性，如图14（c）所示。Agha等^{[ [120]  AGHA A, GUO P, YANG J, et al. Hybrid reality 3D space registration method for rotationally symmetric in assembly process[J/OL]. (2024-09-02)[2025-08-20]. https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-4810389/v1.
120 ]}提出了一种旋转对称物体的混合现实三维空间配准方法，通过从深度图像中提取特征点求解变换关系，实现了高性能的五自由度位姿估计，最大三维空间配准误差仅为0.53 mm。Li等^{[ [121]  LI C S, YANG X N, HU Y G, et al. 3D guiding assisted augmented assembly technology with rapid object detection in dynamic environment[J]. Advanced Engineering Informatics, 2024, 62: 102857.
121 ]}提出了一种改进的移动AR眼镜物体检测和3D引导方法，在HoloLens 2平台上开发出3D引导辅助增强装配系统，相较于传统增强装配系统显著减少了装配时间和错误，如图14（d）所示。

自动语音识别（Automatic speech recognition，ASR）被认为是HMI中的一种尖端语音交互技术^{[ [122]  NEDJAH N, BONILLA A D, DE MACEDO MOURELLE L. Automatic speech recognition of Portuguese phonemes using neural networks ensemble[J]. Expert Systems with Applications, 2023, 229: 120378.
122 ]}。随着人工智能技术的演进，人机交互范式正由传统键鼠/触控向“语音优先”迁移：用户以自然口语为信息载体，经语音接口实时驱动后端执行系统。ASR通过声学模型（AM）与语言模型（LM）的级联架构实现声学-符号映射，二者协同构成现代语音交互接口的技术基石。过去20年，ASR完成了由“传统隐马尔可夫模型（HMM）为主”到“机器学习（ML）为主”的范式迁移，继而衍生出完全端到端的RNN/CNN/Transformer架构，如图14（e）所示^{[ [123]  AHLAWAT H, AGGARWAL N, GUPTA D. Automatic speech recognition: A survey of deep learning techniques and approaches[J]. International Journal of Cognitive Computing in Engineering, 2025, 6: 201-237.
123 ]}。当下主流则呈现“ANN-HMM混合^{[ [124]  WONG J H M, GAUR Y, ZHAO R, et al. Combination of end-to-end and hybrid models for speech recognition[C]//Proceedings of the 2020 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing. New York: IEEE, 2020.
124 ]}”与“纯神经网络”并存的局面，Kaldi、PyTorch、TensorFlow、data2vec^{[ [125]  BAEVSKI A, HSU W N, XU Q T, et al. Data2vec: A general framework for self-supervised learning in speech, vision and language[J/OL]. (2022-02-07)[2025-08-20]. https://arxiv.org/abs/2202.03555.
125 ]}等开源框架与大规模文本-语音语料共同驱动了该跃迁。然而，现有ASR系统在真实混合作业场景中的鲁棒性与可扩展性仍面临3大瓶颈^{[ [126]  HSU W N, BOLTE B, TSAI Y H, et al. HuBERT: Self-supervised speech representation learning by masked prediction of hidden units[J]. ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, 2021, 29: 3451-3460.
[127]  LI X, WANG Y, WANG S, et al. Federated learning for privacy-preserving speech recognition[C]//Proceedings of the 2022 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing. New York: IEEE, 2022.
[128]  AFOURAS T, CHUNG J S, ZISSERMAN A. The conversation: Deep audio-visual speech enhancement[C]//Proceedings of the 27th International Conference on Neural Information Processing Systems. Cambridge: MIT Press, 2018.
126-128 ]}。（1）复杂声学环境，在航空发动机舱等高噪强混响场景下，识别词错误率会升高；（2）跨域迁移难题，机型、口音、专业术语的快速变化导致模型“灾难性遗忘”；（3）隐私与实时约束，边缘设备算力与国标数据合规要求限制了云端大模型的直接落地。为破解上述掣肘，当前研究正沿“自监督预训练-联邦持续学习-多模态融合”三位一体路线并行推进：借助Whisper的跨语种表征在数分钟无标注数据上完成轻量自适应^{[ [126]  HSU W N, BOLTE B, TSAI Y H, et al. HuBERT: Self-supervised speech representation learning by masked prediction of hidden units[J]. ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, 2021, 29: 3451-3460.
126 ]}；通过Fed-CTC与个性化Adapter实现多工厂混合作业场景协同而不泄露原始语音^{[ [127]  LI X, WANG Y, WANG S, et al. Federated learning for privacy-preserving speech recognition[C]//Proceedings of the 2022 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing. New York: IEEE, 2022.
127 ]}；同时耦合骨导麦克风、视觉口型与IMU头动信息维持高识别率^{[ [128]  AFOURAS T, CHUNG J S, ZISSERMAN A. The conversation: Deep audio-visual speech enhancement[C]//Proceedings of the 27th International Conference on Neural Information Processing Systems. Cambridge: MIT Press, 2018.
128 ]}，从而支撑混合作业场景下的高可靠人机协作。当下，ASR研究范式正在向“声学-语义-动作”统一表征模型演进，如图14（f）所示^{[ [129]  王敬凯, 秦董洪, 白凤波, 等. 语音识别与大语言模型融合技术研究综述[J]. 计算机工程与应用, 2025, 61(6): 53-63.WANG Jingkai, QIN Donghong, BAI Fengbo, et al. Review of research on fusion technology of speech recognition and large language models[J]. Computer Engineering and Applications, 2025, 61(6): 53-63.
129 ]}。基于单一Transformer架构对声学特征、语言符号与机器人控制指令进行联合建模，并借助在线蒸馏与动态路由机制，在5G-uRLLC网络中实现毫秒级“边缘-云-端”闭环推理，从而确保人机协作装配、远程检修等高可靠场景的稳健落地。

当前围绕数字孪生在航空工业领域的应用，主要涉及两方面：一是聚焦数字孪生落地的技术根基，即通过实时仿真、状态同步与工艺虚实联动，构建虚实空间的实时交互通道，实现制造流程的精准模拟、状态动态匹配及工艺闭环控制，为制造过程的预测性优化提供底层技术保障；二是着眼于数字孪生的系统级应用，即基于数字孪生的制造系统管控，通过整合多维度技术架构与管控逻辑，突破传统管控依赖离线数据、响应滞后、协同性弱的局限，实现制造系统全要素的实时感知、动态调控与全局协同。基于此，将从实时仿真、状态同步与工艺虚实联动，以及基于数字孪生的制造系统管控两个层面，阐述数字孪生如何驱动航空工业实现闭环管控。

实时仿真、状态同步和工艺虚实联动是实现基于数字孪生的制造过程精准预测、优化与控制的基础。针对数字孪生在具体工艺执行环节的应用，通过高保真的动态仿真、物理实体与虚拟模型的精确状态同步，以及基于数据驱动的虚实联动，实现对加工过程的精准预测和实时优化，从而形成工艺级的闭环控制。

在实时仿真方面，数字孪生通过构建物理实体的虚拟模型，实现了对制造流程的精确模拟、预测与优化。Phanden等^{[ [130]  PHANDEN R K, SHARMA P, DUBEY A. A review on simulation in digital twin for aerospace, manufacturing and robotics[J]. Materials Today: Proceedings, 2021, 38: 174-178.
130 ]}全面回顾了数字孪生仿真在航空航天、制造业及机器人技术中的应用，指出在航空领域仿真技术被用于复制飞行器的连续时间历史以预测维护需求，而在机器人技术中则主要用于虚拟调试任务以改进控制算法。Xiong等^{[ [131]  XIONG M L, WANG H W. Digital twin applications in aviation industry: A review[J]. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2022, 121(9): 5677-5692.
131 ]}分析了航空工业领域的数字孪生研究，总结了在航空工业数字孪生实时仿真中所需要的关键技术，如图15（a）所示。Tao等^{[ [132]  TAO F, ZHANG H, LIU A, et al. Digital twin in industry: State-of-the-art[J]. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2019, 15(4): 2405-2415.
132 ]}提出了一种集成多物理场耦合模型的数字孪生框架，该框架包含能够实时仿真机器人末端执行器在加工力、热影响下的微小变形，并有效融合物理数据与仿真数据。Bilberg等^{[ [133]  BILBERG A, AHMAD MALIK A. Digital twin driven human-robot collaborative assembly[J]. CIRP Annals, 2019, 68(1): 499-502.
133 ]}将仿真驱动的数字孪生应用于人机协作装配单元的实时控制，实现了人与机器人之间基于技能的动态任务分配和任务排序。Colaw等^{[ [134]  COLAW C L, MADISON G, TSENG B, et al. Methodology for enablement of human digital twins for quality assurance in the aerospace manufacturing domain[J]. Sensors, 2025, 25(11): 3362.
134 ]}研究了数字孪生质量保证方法，通过API连接云设施安全摄像头、云商业虚拟环境、VR头戴设备及AI检测算法等通用硬件与基础设施，为航空航天制造单元提供24 h实时监控仿真能力。李瑾岳等^{[ [135]  李瑾岳, 张鹏飞, 郭跃成, 等. 基于数字孪生的航空发动机配合界面装配分析[J]. 航空学报, 2024, 45(21): 629800.LI Jinyue, ZHANG Pengfei, GUO Yuecheng, et al. Assembly analysis of aero-engine mating interface based on digital twin[J]. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, 2024, 45(21): 629800.
135 ]}提出了面向航空发动机配合界面的数字孪生总体框架，解决了传统装配过程中虚/实信息割裂的问题，实现了在虚拟空间进行端到端装配仿真与决策。

在状态同步方面，确保物理世界与虚拟模型之间的数据实时、准确交互是核心挑战。董雷霆等^{[ [136]  董雷霆, 周轩, 赵福斌, 等. 飞机结构数字孪生关键建模仿真技术[J]. 航空学报, 2021, 42(3): 023981.DONG Leiting, ZHOU Xuan, ZHAO Fubin, et al. Key technologies for modeling and simulation of airframe digital twin[J]. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, 2021, 42(3): 023981.
136 ]}提出基于现场传感器的数据同化与在线模型更新方法，解决虚拟模型与物理实体的状态不一致问题，提升状态同步精度与预测可靠性；张永强等^{[ [137]  张永强, 孙文磊, 刘国良, 等. 基于Unity3D与多源数据融合的机器人可视化监控方法研究[J]. 制造技术与机床, 2024(12): 30-37.ZHANG Yongqiang, SUN Wenlei, LIU Guoliang, et al. Research on robot visual monitoring method based on Unity3D and multi-source data fusion[J]. Manufacturing Technology & Machine Tool, 2024(12): 30-37.
137 ]}提出虚实映射与在线标定方法，解决物理机器人与虚拟模型的几何/运动学不匹配及漂移问题，实现虚拟模型与实际位姿的高精度同步，减少可视化误差与误导性操作信息；Xia等^{[ [138]  XIA W, LIU X L, YUE C X, et al. Tool wear image on-machine detection based on trajectory planning of 6-DOF serial robot driven by digital twin[J]. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2023, 125(7): 3761-3775.
138 ]}提出UR10机器人运动学模型与采集轨迹规划方法，在数字孪生环境中通过Socket通信实现机器人虚实同步映射，平均误差仅为3.5%；Ren等^{[ [139]  REN C, CHEN C L, LI P Z, et al. Digital-twin-enabled task scheduling for state monitoring in aircraft testing process[J]. IEEE Internet of Things Journal, 2024, 11(16): 26751-26765.
139 ]}设计了多传感器远程状态监控系统，依托工业有线/无线网络实现物理装配空间与数字孪生空间的交互，提出AOTS算法调度FCST过程的多传感器监控任务，提高飞机控制系统测试精度，如图15（b）所示。

在工艺虚实联动方面，研究重点在于如何利用数字孪生和虚拟现实等技术，将虚拟空间的分析与优化成果应用于物理世界的生产活动中。姜善英等^{[ [140]  姜善英, 解乃军, 殷冬年, 等. 基于数字孪生的移动机器人虚实交互系统[J]. 工业仪表与自动化装置, 2025(2): 69-75.JIANG Shanying, XIE Naijun, YIN Dongnian, et al. Virtual-physical interaction system for mobile robots based on digital twins[J]. Industrial Instrumentation & Automation, 2025(2): 69-75.
140 ]}提出了基于数字孪生的移动机器人虚实交互总体架构，为虚实交互提供端到端的工程化实现路径，解决了移动机器人虚实交互与工程化部署的关键问题。周浩等^{[ [141]  周浩, 叶夏磊, 包志舟, 等. 数字孪生机器人虚实双向控制方法研究[J]. 机电工程技术, 2024, 53(12): 135-140.ZHOU Hao, YE Xialei, BAO Zhizhou, et al. Research on virtual real bidirectional control method for digital twin robots[J]. Mechanical & Electrical Engineering Technology, 2024, 53(12): 135-140.
141 ]}提出了虚-实双向控制总体架构，明确定义了虚拟控制器对物理机器人下发控制策略与物理系统运行数据对虚拟模型实时修正的交互流，解决了传统方法只做单向仿真或仅依赖现场反馈难以实现闭环协同的问题，实现仿真与实机虚实联动。王泽生等^{[ [142]  王泽生, 王辉, 张鹏飞, 等. 数字孪生驱动的航空发动机转子精密堆叠装配[J]. 航空学报, 2024, 45(21): 629759.WANG Zesheng, WANG Hui, ZHANG Pengfei, et al. Precision stacking assembly of aero-engine rotor driven by digital twin[J]. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, 2024, 45(21): 629759.
142 ]}提出了基于数字孪生的航空发动机转子堆叠装配整体框架，在数字孪生模型的支持下对装配的每一环节进行虚拟化，解决了传统转子装配过程中虚拟模型与实际操作难以实现高精度协同的问题。Wang等^{[ [143]  WANG Y Y, LIU Y, WANG J Y, et al. Research on process planning method of aerospace engine bolt tightening based on digital twin[J]. Machines, 2022, 10(11): 1048.
143 ]}提出基于数字孪生的航空航天发动机螺栓拧紧工艺规划方法，如图15（c）所示，将工艺规划置于数字孪生系统，通过虚实实时通信同步进度，实现工艺联动，解决紧固效率低、机舱变形大的问题。

数字孪生建模方法、系统架构设计与跨单元协作机制是实现基于数字孪生的制造系统精准管控与效能提升的核心支撑。针对数字孪生在制造系统管控中的技术实现与场景落地，通过多尺度孪生建模、虚实映射构建、异构网络协作优化及分层架构实践，覆盖从设备健康监控、生产线运营到车间级协同的全维度管控需求，为航空工业场景下的数字孪生应用提供技术路径与实践参考。

随着制造业向智能化、柔性化深度转型，传统制造系统管控在动态响应、协同效率与精准优化上的局限日益凸显，数字孪生技术已成为突破上述瓶颈的核心支撑。当前学界围绕基于数字孪生的制造系统管控展开多维度探索。韩冬阳等^{[ [144]  韩冬阳, 夏唐斌, 范宜静, 等. 智能制造系统的数字孪生正向监测与反向控制方法[J]. 计算机集成制造系统, 2024, 30(10): 3419-3430.HAN Dongyang, XIA Tangbin, FAN Yijing, et al. Digital twin forward monitoring and reverse control method for intelligent manufacturing systems[J]. Computer Integrated Manufacturing Systems, 2024, 30(10): 3419-3430.
144 ]}设计了智能制造系统的多尺度多层次的孪生建模方法，结合模型定义与有限状态机技术，在虚幻引擎上搭建物理属性和动作行为的孪生场景，通过融入人工智能与行为模拟模型生成仿真行为控制加工过程，实现了控制执行的最大同步偏差不超过2.5°，最大测距误差小于2 cm。唐健钧等^{[ [145]  唐健钧, 金筑云, 石芹芹, 等. 基于数字孪生的飞机总装生产线管控模式探索与实践[J]. 航空制造技术, 2023, 66(6): 34-41, 65.TANG Jianjun, JIN Zhuyun, SHI Qinqin, et al. Study and realization of production line control mode based on digital twins for aircraft final assembly[J]. Aeronautical Manufacturing Technology, 2023, 66(6): 34-41, 65.
145 ]}基于3DMAX建立了虚拟模型，利用系统开发技术构建总装数字孪生系统，通过采集现场生产过程数据实现物理实体与虚拟空间的映射，初步探索了数字孪生技术在飞机总装生产线的应用。Liu等^{[ [146]  LIU S M, LU Y Q, SHEN X W, et al. A digital thread-driven distributed collaboration mechanism between digital twin manufacturing units[J]. Journal of Manufacturing Systems, 2023, 68: 145-159.
146 ]}提出了数字孪生制造单元之间实用的协作理论和方法论，如图16（a）所示，通过异构信息网络对制造任务进行建模，对制造过程中的产品质量信息进行分析，并根据分析结果调整后续制造任务，形成稳定可靠的运行模式，提高整个制造过程的生产效率。Martinez等^{[ [147]  MARTINEZ S, MARIÑO A, SANCHEZ S, et al. A Digital Twin Demonstrator to enable flexible manufacturing with robotics: A process supervision case study[J]. Production & Manufacturing Research, 2021, 9(1): 140-156.
147 ]}用数字孪生来支持操作员在机器人柔性制造背景下的监督活动，如图16（b）所示，使用数字孪生仿真结果快速评估系统对生产和环境变化的适应性，使机器人控制逻辑自适应生产场景。彭文华等^{[ [148]  彭文华, 王茜, 周勇, 等. 数字孪生驱动的航空制造车间智能柔性生产线设计与实践探索[J]. 数字化转型, 2025(4): 100-109.PENG Wenhua, WANG Xi, ZHOU Yong, et al. Design and practice exploration of intelligent flexible production line for aviation manufacturing shop based on digital twin drive[J]. Digital Transformation, 2025(4): 100-109.
148 ]}提出了包含物理层、数据层、模型层和服务层的智能柔性生产线架构，如图16（c）所示，围绕智能柔性生产线硬件设施建设及物联管控系统设计两个方面，开展航空制造车间智能柔性生产线应用实践，结果表明该生产线能够满足航空数控加工产能需求。陈振等^{[ [149]  陈振, 丁晓, 唐健钧, 等. 基于数字孪生的飞机装配车间生产管控模式探索[J]. 航空制造技术, 2018, 61(12): 46-50, 58.CHEN Zhen, DING Xiao, TANG Jianjun, et al. Digital twin-based production management and control mode for aircraft assembly shop-floor[J]. Aeronautical Manufacturing Technology, 2018, 61(12): 46-50, 58.
149 ]}提出了涵盖物理装配车间、虚拟装配车间、车间孪生数据及装配车间服务系统的飞机数字孪生装配车间架构，如图16（d）所示，并对飞机数字孪生装配车间关键技术进行了研究，为航空工业领域的智能制造提供参考。Touhid等^{[ [150]  TOUHID M T B, MARNE M, OSKROBA T, et al. Building a cloud-based digital twin for remote monitoring and control of a robotic assembly system[J]. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2023, 129(9): 4045-4057.
150 ]}提出了一个通用的基于云的数字孪生框架，该框架具有作业状态更新、实时同步可视化、网页上装配任务三维数字孪生仿真及物理系统闭环控制的异常处理能力，为制造系统数字孪生管控提供支持与保障。

由于装配环节是航空制造中最复杂且精度要求较高的关键工序，直接影响航空产品结构完整性与气动性能，因此本文选取了飞机大型壁板双机器人自动钻铆协同装配与大型成品和部件人机协作柔性装配两个典型场景。这两个典型场景充分体现了机器人技术、人机协作、智能感知及控制、数字孪生等先进技术的融合应用，能够直观展示智能制造系统在高精度、大尺寸复杂结构处理中的能力，并有效揭示航空工业机器人化智能制造的应用成效与发展趋势，具有重要的示范价值与推广意义。

随着民机制造由试制验证向规模化、系列化批量生产迈进，航空装配呈现出“多品种、小批量、高度定制化”与“高节拍、高质量、高一致性”并存的特征。以典型的大型客机机身加筋壁板为例，其长度可达15 m以上、宽度逾3 m，而蒙皮厚度仅1.2~2.0 mm，属于典型的大尺寸薄壁构件。单块壁板铆钉数量可达数千至上万颗，结构柔性高、易变形，对钻铆过程的支撑刚性与协同精度提出了极高要求。为应对这一挑战，面向飞机大型壁板的双机器人自动钻铆协同装配单元研制成功，实现了双机协同的高精度制孔与铆接一体化操作，为民机装配的自动化与智能化转型提供了示范样板，如图17所示。

该单元基于模块化设计理念，集成制孔、供钉、铆接与反顶等一体化能力，并融合激光跟踪、三维视觉、力觉传感等辅助模块，形成“感知-决策-执行”闭环控制体系。此外，还具备快速工艺重构与柔性换型能力，通过模块化末端工具（如快换钻铆头、自适应顶铁）、可编程协同路径规划及参数化工艺模板，实现不同尺寸、曲率、材料组合壁板的“一键切换”，满足多品种混线装配的敏捷响应需求。然后，在大工作空间内实现钻铆端与顶铁端末端协同定位精度优于±0.1 mm，同步响应延迟低于5 ms，并具备高频铆接下的振动抑制与力位混合控制能力，确保沉头铆钉凸出量、镦头尺寸等关键指标满足航空标准。最后，在功能实现上，系统具备多工艺集成、自适应工艺调控与数字追溯3大核心能力。一是通过打破“机器人-供钉-制孔-铆接-检测”环节间的自动化孤岛，构建统一通信架构与数据主线，支持从CAD模型到工艺执行的全流程数据贯通；二是利算法与边缘计算技术，基于力、声发射与视觉多源信号，实时识别材料叠层状态与孔壁质量，自适应调整进给速度与铆接力，确保异质材料叠层结构下的连接一致性；三是实现“一钉一码”全流程质量追溯，工艺参数、检测数据与设备状态实时上传MES系统，构建钻铆过程数字孪生体，为后续虚实联动的工艺优化与异常预警提供基础。

该双机器人自动钻铆协同装配单元的应用显著提升了大型薄壁构件的装配精度与节拍效率，实现了关键工序的自动化与过程透明化。未来还将通过数字孪生与智能感知驱动，实现从“经验驱动”向“数据驱动”的转变，为民机高端结构件的智能装配提供了可复用、可扩展的技术路径，对推动航空装配由自动化向智能化、柔性化转型具有工程示范意义。

大型成品和部件的精密对合是飞机总装阶段的关键工序，其装配质量直接关系到整机结构的完整性和气动性能。尤其在非结构化装配环境中，由于无法提前定位部件、设备和机体之间的相对位置关系，因此难以通过预设轨迹的方式实现定位，导致传统的自动化设备无法直接适用。此外，当部件间距离较近、存在碰撞风险时，通常仍须依赖操作人员介入处理。传统采用机械工装辅助的人工装配方式，存在调姿灵活性不足、装配精度受限及劳动强度大等问题，难以适应现代航空制造对高质量、高效率与柔性化装配的需求。随着航空装配技术向自动化、数字化与智能化方向发展，大型成品和部件人机协作柔性装配系统研发成功，通过人机融合控制与主动柔顺装配技术，实现了复杂部件在非结构化场景下的高精度、高安全对合操作，其技术框架如图18所示。

该系统以工业机械臂作为调姿与装配的执行主体，集成了六维力/力矩传感与主动柔顺控制算法，构建出“人力决策引导、机器放大执行”的协同工作范式，使操作人员可通过直接拖拽方式介入控制，将人的感知与决策能力融入设备控制闭环，从而在欠定位环境下实现自主寻位与快速定位。相较于传统依赖测量引导的刚性轨迹控制方式，该人机协作模式显著降低了操作复杂度，在狭窄空间或近距离对合场景中具备更高的安全性与灵活性，能够有效规避刚性碰撞风险。在应对装配过程中的复杂接触与精密对合任务时，系统通过六维力/力矩传感与主动柔顺控制算法实时识别接触状态并进行动态调整，展现出对精密装配过程的自适应协调能力，有效防止卡滞情况的发生，实现连续、平稳的对接操作，从而避免了传统依赖人力推装或早期远中心柔顺装置所带来的操作繁琐与精度不足问题。此外，末端执行器采用模块化快换设计，可根据不同部件形式快速切换适配夹具，广泛适应多类对象的装配需求，最终构建成一个可扩展、通用化程度高的人机协作柔性装配平台。

相较于传统的人工装配方式，该人机协作柔性装配系统在装配精度、操作效率与作业安全性方面均取得显著提升。机械臂的高精度调姿与主动柔顺控制有效消除了传统人工“强迫装配”造成的结构应力集中与误差累积问题；人机协同牵引控制显著提升了大部件对合的操作效率，降低了人员负荷与工时需求，实现了“柔性装配、高精度控制、安全协作”三者的有机统一。该系统的成功应用标志着我国大型成品和部件装配技术正由经验驱动向智能感知与协同决策驱动转变，为构建新一代航空人机协作装配体系提供了重要的工程示范路径。

本文围绕面向航空工业的机器人化智能制造展开研究，系统梳理了其发展状况、关键技术与典型场景。首先，从宏观层面总结了航空制造在多品种、小批量、高精度要求下所面临的传统制造瓶颈，阐明了机器人化与智能制造技术在航空制造体系转型中的必要性与现实价值。其次，从高精度感知与环境建模、单体机器人高精密制造与控制、多机器人协同制造与优化、人机协作与混合作业、数字孪生赋能机器人化制造管控等方面，系统归纳了支撑航空制造智能化转型的核心技术进展。最后，基于典型场景的应用案例揭示了机器人化智能制造在面向航空工业中大型壁板、成部件加工装配等环节上的应用成效与推广潜力。

当前，机器人化智能制造在航空工业的实践推广已成为大势所趋，它与人工智能、数字孪生、网络化协同等技术的深度融合，为航空制造业实现数字化、网络化、智能化转型提供了坚实的技术支撑，也为提升生产效率、制造柔性和产品质量提供了新手段。随着技术的不断成熟，机器人化智能制造有望在航空制造模式中实现更加柔性化、智能化和人机共融的发展，从而满足多品种、变批量及高复杂度部件的生产需求。

展望未来，面向航空工业的机器人化智能制造呈现多维度发展趋势。首先，航空工业制造系统未来将具备完全的自感知、自校准与自优化能力，使机器人能够在复杂、多变的航空制造环境中自主识别加工条件、动态调整运动策略，从而实现超精密、高稳定性的全流程自主制造。其次，未来人与机的深度融合，将使智能制造系统具备多层级、自组织的协作能力，机器人集群与工人能够在动态任务、突发干扰下实现自适应调度与资源共享，从而构建高度柔性化、弹性化的生产体系，进一步支持复杂结构件和大规模装配任务的高效执行。最后，人工智能和数字孪生的持续赋能将推动航空工业系统向全流程智能化、预测性、决策化发展，实现从单点优化向系统级集成调控与自适应优化转变，形成可持续、绿色且自主演化的智能制造生态。总之，未来航空制造模式将向高度自主柔性化、人机共融化与系统自适应优化方向演进，为航空工业在高端装备制造领域开辟新的发展机遇与战略路径。