多机器人协同搬运在不平地面保持货物水平，能显著降低货损与停机风险。本文拆解控制思路与物流落地清单，帮你评估可投产方案。
多机器人搬运如何在不平地面保持货物水平，提升物流可靠性
年底旺季的物流现场最怕两件事：一是“路况不听话”，二是“货物不听话”。前者体现在园区坡道、月台缝隙、地面沉降、临时铺设的钢板路；后者则是液体、精密仪器、易碎品在搬运中一旦倾斜就可能报废。很多企业把问题归咎于“地面太差”，但我更愿意把它看成一个可工程化解决的控制问题：在未知、起伏不平的路面上，让多台机器人协同搬运时依然把载荷保持水平。
一篇发表于 2025-12 的机器人研究提出了一个很务实的方向：用多台自制移动机器人共同托举载荷，每台机器人顶部配一个线性执行器（类似小型电动推杆/活塞），系统实时监测载荷姿态，并计算每台推杆应伸出到什么高度，最终让载荷维持期望的姿态。方法上，他们把开环控制与闭环 PID结合，重点是：建模不依赖地形类型假设，因此可以在“未知、不规则倾斜”的地面上工作。
把这个思路放到“人工智能在物流与供应链”的语境里，它真正的价值不在学术名词，而在一个结果：让自动化搬运从“只能在理想地面跑”升级为“能在现实世界交付”。这对于园区配送、跨坎过坡、移动式分拣、仓储扩建过渡期的临时通道，都是直接的增量。
为什么“保持载荷水平”会成为物流自动化的隐形门槛
答案很直白：载荷一旦倾斜，损耗和停机就会指数级上升。
在仓内，我们习惯了 AGV/AMR 在环氧地坪上跑得很稳，于是很多方案默认“地面平整、坡度可控”。但现实场景往往更复杂：
- 厂区与仓库的连接路段：坡道、井盖、排水沟、临时修补沥青带来的连续起伏
- 装卸月台：地面接缝、铁板桥、车辆高度差导致的短距离大坡度
- 冷库与常温区：地面结霜、变形或防滑垫造成微小但频繁的姿态扰动
- 末端配送/园区配送：路沿、盲道砖、减速带和不规则铺装
对于普通纸箱，倾斜可能只是码垛变形；但对液体桶、化学品、锂电池、精密部件、医疗样本，倾斜意味着：
- 直接货损（泄漏、破碎、内部结构受力）
- 安全风险（化学品、易燃物）
- 作业中断（报警、人工接管、返工）
所以“保持水平”并不是锦上添花，而是许多企业从试点走向规模化的关键门槛。
论文思路拆解：多机器人 + 线性执行器，把“不平路”变成“可控变量”
核心观点：不要指望地面完美，而是让承载系统自我补偿。
这项研究的系统由多台机器人共同承载同一载荷。与常见“刚性平台”不同，每台机器人顶部有一个可伸缩的线性执行器（推杆/活塞）。当机器人行驶到不平地面时，各机器人相对高度发生变化，载荷会倾斜；系统通过姿态测量（例如 IMU）得到载荷的滚转/俯仰等信息，然后计算每个推杆应调整到的高度，使载荷回到目标姿态（通常是水平）。
关键组件：感知—计算—执行的闭环
答案是三段链路都得可靠：
- 感知（姿态监测）：持续测量载荷的姿态，而不是只看单台机器人的倾角。对物流来说，这一点很重要——我们关心的是货物本身，而不是底盘。
- 计算（高度分配）：把姿态误差转成每台推杆的高度调整量。多机器人系统里，“分配策略”决定了系统是否会互相打架。
- 执行（推杆调平）：线性执行器提供垂向自由度，等于给移动机器人加了一层“主动悬架/主动平台”。
控制策略：开环 + 闭环 PID 的组合为何实用
论文提出“开环控制 + 闭环 PID”。在物流工程里，我对这种组合的理解是：
- 开环部分负责“给一个合理的初值/前馈”，让系统在大坡度或突变时不至于反应太慢。
- 闭环 PID负责“把误差打干净”，在持续扰动下稳定住水平姿态。
这套思路的优点在于：实现门槛相对低，调参可解释，工程团队更容易落地；同时不依赖特定地形模型，适合“路况不可控”的园区与仓外场景。
一句话总结：把未知地形的不确定性，转移到可控的执行器高度上。
放进供应链场景：哪些环节会直接受益？
答案：凡是“易倾斜敏感 + 路况复杂 + 需要无人化连续作业”的环节，收益最大。
1) 园区/厂内配送：从“只走主干道”到“能走近路”
很多园区 AMR 为了避开减速带或坡道，路径规划会被迫绕行，导致时效和车队规模上升。可调平载荷的平台能降低对路面的苛刻要求，路径选择空间变大，同样吞吐量下所需机器人数量可能下降。
2) 月台装卸与跨坎：减少人工扶正与二次加固
月台最常见的“自动化短板”是最后 5 米：铁板桥、缝隙、坡度变化导致货物晃动。调平系统的价值是把“人工扶一把”变成系统动作，从而让装卸更连贯，减少停顿。
3) 危险品与液体：把安全约束前置为控制目标
对液体而言，倾斜会导致液面冲击、桶体受力变化；对危险化学品而言，倾斜会放大泄漏风险。将“载荷姿态”纳入控制闭环，相当于把安全约束写进系统本体，而不是靠 SOP 约束人。
4) 移动分拣/临时仓：适应“快速搭建”的粗糙环境
2025 年许多企业更强调供应链韧性：临时仓、临时分拣线、旺季扩容。此类场地的地面条件往往一般。调平载荷的多机器人系统，能降低对基础设施改造的依赖，让自动化更快上线。
从“控制”走向“AI”：多机器人协同搬运的下一步该怎么做
答案：PID 能把系统跑起来，但要跑得更快、更省、更稳，AI 会进入三个环节：估计、分配、预测。
论文展示的是一个可工作的控制框架。在物流落地时，我更建议把它当作“底座”，再叠加 AI 能力，形成更强的工程闭环。
1) 姿态与地形的联合估计：让噪声更小、反应更快
IMU 有漂移，地面振动会带来高频噪声。实践里常用做法是：
- 传感器融合（IMU + 轮速 + 视觉/激光里程计）
- 用学习型滤波/自适应滤波降低不同载荷下的参数变化
目标是把“真实倾斜”和“震动噪声”分开，避免推杆频繁抖动。
2) 多机器人高度分配：从平均分担到“按能力分担”
多机器人系统很容易出现“你升我也升”的耦合。更优的策略是：
- 根据每台机器人的剩余电量、推杆行程余量、轮胎抓地能力分配调平任务
- 通过优化或学习策略减少能耗与峰值负载
一句话：别让最弱的那台机器人决定整个平台的上限。
3) 预测控制：提前看到“下一个坑”
如果能用前视传感器（深度相机、激光雷达）或历史地图预测前方坡度变化，系统就能前馈调整推杆高度，减少姿态误差峰值。对于高价值货物，这种“提前稳住”的体验非常明显。
落地清单：做一个可投产的“调平多机器人搬运”需要哪些指标
答案：别只盯着算法，真正决定交付的是指标体系。
下面是一份我常用的评估框架，适合供应链团队和自动化团队对齐预期：
- 载荷姿态指标：最大倾角（°）、稳态误差（°）、恢复时间（s）
- 扰动场景集：减速带、坡道转折、月台缝隙、随机起伏路面
- 吞吐影响：调平动作对行驶速度与节拍的影响（例如每 100 m 平均降速比例）
- 能耗与热管理：推杆动作频率、峰值功率、连续运行温升
- 安全与冗余：单台机器人/推杆故障时的降级策略（是否能安全停车、是否能缓慢撤离）
- 载荷兼容性：不同重心高度、不同尺寸托盘/料框的适配
把这些指标写进验收标准，比“看起来挺稳”更能避免后期扯皮。
结尾：供应链韧性，常常就藏在“那一段不平路”里
多机器人协同搬运在不规则地面保持载荷水平，这个话题听起来偏机器人控制，但它对物流的意义非常现实：把自动化从“室内理想环境”推进到“园区与现实路况”。当企业在 2025 年底还在为旺季弹性、临时场地、跨区搬运发愁时，这类“对地面不挑剔”的能力，往往比多买几台机器人更值钱。
如果你正在评估仓储自动化或园区配送，我建议先问团队两个问题：
- 我们的系统，是靠“地面足够平”来稳定，还是靠“控制足够强”来稳定？
- 面对明年可能新增的临时通道与非标路段，我们的自动化方案还能保持同样的货损率吗？
这也是“人工智能在机器人产业”系列一直想讲清楚的一点：AI 不只是识别与规划，更是把不确定性压进工程可控范围的能力。下一次你看到一段不平路，别急着铺平它——也许更好的办法，是让机器人学会把货物稳稳端过去。