本项目源于上汽大众生产过程中遇到的实际问题：公司每天会收到大量堆放在托盘上的物料箱，需要将其逐个拆解下来。目前公司完全采用工人手动解垛的方案，然而人工解垛不仅效率低下，而且劳动强度大，安全隐患多，因此希望使用工业机器人完成解垛工作。本项目围绕物料箱解垛问题，对物料箱的识别和定位方法进行研究，设计和制造符合解垛需求的末端执行装置， 结合机器人运动学开展轨迹规划，设计制造了能够将堆垛物料箱解垛的机器人系统。

总体目标是设计制造一个能够将堆垛的复杂物料箱解垛的机器人系统，具体包括：基于视觉识别技术的物料箱标定，识别和定位系统；基于视觉识别的物料箱解垛顺序自主决策方法；基于视觉识别结果和抓取顺序的工业机器人轨迹规划，以及抓取动作的时间最优轨迹规划，生成安全快速平稳的轨迹；设计并制造符合解垛需求的末端执行器，完成末端执行器的控制设计；以及视觉识别定位，机器人轨迹规划和末端执行器的模块串联。

分析任务需求，制定总体方案，将任务分解为视觉识别、运动规划与夹具设计制造三个主要部分开展研究。视觉视觉部分通过前序图像处理辅以机器学习实现目标识别，基于深度相机实现厘米级精度位姿估计，满足抓取误差要求。运动规划部分生成末端姿态约束下无碰撞路径，结合时间最优轨迹规划，生成安全快速平稳的轨迹。夹具设计制造部分结合三维建模与有限元仿真，完成结构设计、电机选型、控制设计和制造调试，可进入较小间隙完成抓取。最后串联三大模块完成解垛机器人系统功能性验证实验。