1. 引言
当前数字制造设备在便携性、部署性、可扩展性和可重构性方面存在诸多局限。传统3D打印机和数控机床具有固定的形态结构，用户难以灵活调整设备尺寸或功能。集群制造技术通过利用集群机器人技术，创建动态按需的制造系统，从而解决这些局限性。
其核心概念是用配备定制3D打印附件的移动机器人取代静态设备组件。这种方法能够构建多种制造设备，包括X-Y-Z绘图仪、3D打印机以及其他通用制造系统，可在用户需要的任何场所进行部署。
2. 相关工作
2.1 模块化制造设备
先前研究已探索了制造设备的模块化方法。Peek等人[8]推出了纸板机器套件，支持使用模块化组件快速原型化制造设备。类似地，可制造机器[2]开发了用于创建定制制造设备的软硬件工具包。这些工作为可重构制造系统奠定了基础，但受限于其静态模块化组件。
2.2 作为制造设备的小型机器人
多个项目研究了使用小型机器人执行制造任务。Fiberbots[5]展示了利用小型机器人系统实现建筑尺度构造。Koala3D[14]展示了类似的垂直构造方法，而集群3D打印机[1]和白蚁机器人[3]则探索了大型物体的集体构造。这些系统为集群制造提供了灵感，但主要专注于构造而非可重构制造设备。
3. 系统架构
3.1 机器人平台与组件
本系统采用toio机器人作为移动平台，配备定制3D打印附件以实现多种制造功能。关键组件包括：
- 运动元件：作为精密运动控制器的机器人
- 升降系统：用于Z轴控制的垂直运动机构
- 挤出机组装：用于3D打印的材料沉积系统
- 送料机构：材料供应与管理系统
3.2 坐标系与运动控制
集群在全局坐标系中运行，通过板载传感器和外部定位系统跟踪每个机器人的位置。运动规划算法协调多个机器人，使其作为统一的制造机械协同工作。
4. 技术实现
4.1 数学建模
集群制造系统的位置控制可通过变换矩阵建模。对于从位置$(x_i, y_i)$移动到目标位置$(x_t, y_t)$的机器人，运动向量计算如下：
$\vec{v} = \begin{bmatrix} x_t - x_i \\ y_t - y_i \end{bmatrix}$
每个机器人的速度控制遵循：
$\dot{x}_i = k_p (x_t - x_i) + k_d (\dot{x}_t - \dot{x}_i)$
其中$k_p$和$k_d$分别为比例和微分增益，经优化以实现稳定的集群运动。
4.2 代码实现
集群制造的核心协调算法：
class SwarmFabrication:
def __init__(self, robot_count):
self.robots = [ToioRobot() for _ in range(robot_count)]
self.positions = np.zeros((robot_count, 3))
def coordinate_motion(self, target_positions):
"""协调多个机器人达到目标位置"""
for i, robot in enumerate(self.robots):
current_pos = self.positions[i]
target_pos = target_positions[i]
# 计算运动向量
motion_vector = target_pos - current_pos
# 应用运动约束
if np.linalg.norm(motion_vector) > MAX_VELOCITY:
motion_vector = motion_vector / np.linalg.norm(motion_vector) * MAX_VELOCITY
# 执行移动
robot.move(motion_vector)
self.positions[i] = current_pos + motion_vector
def fabricate_layer(self, gcode_commands):
"""执行单层制造指令"""
for command in gcode_commands:
self.coordinate_motion(command.positions)
if command.extrude:
self.activate_extruder(command.material_flow)5. 实验结果
原型系统成功展示了使用多个toio机器人创建功能性X-Y-Z绘图仪的能力。主要发现包括：
- 定位精度：平面运动达到±1.5毫米精度
- 可扩展性：系统在3至12个机器人规模下保持性能稳定
- 可重构性：同一机器人集群在15分钟内完成从2D绘图到3D打印任务的重构
- 打印质量：实现基础3D打印，层分辨率为0.4毫米
原论文图1展示了机器人协同形成功能性3D打印机的概念设置，其中不同机器人分别负责X、Y、Z轴运动和材料挤出。
6. 分析与讨论
集群制造代表了数字制造领域的范式转变，解决了传统制造系统的根本局限。与具有固定运动学的传统3D打印机不同，该方法利用分布式机器人技术创建自适应制造系统。本研究建立在成熟的集群机器人原理基础上，同时引入了数字制造领域的新颖应用。
与RepRap项目描述的传统系统相比，集群制造在机器配置方面提供了前所未有的灵活性。传统系统需要为不同构建体积或功能进行完全重新设计，而本方法使用相同的机器人组件即可实现动态重构。这与模块化机器人技术的新兴趋势相吻合，类似于麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室开发的系统。
集群协调的数学基础源自多智能体系统理论，特别是Reynolds在群体行为方面的工作。运动控制算法确保无碰撞操作，同时保持制造任务的精确定位。这相较于先前专注于更大规模、精度较低的装配任务的集群构造系统，代表了重大进步。
从人机交互视角来看，集群制造弥合了数字制造与实体界面之间的鸿沟。物理重构制造设备的能力使用户能够直观控制制造过程，类似于实体界面如何彻底改变3D建模。这种方法可以普及先进制造能力的获取，正如麻省理工学院比特与原子中心Neil Gershenfeld在个人制造早期研究中所展望的那样。
尽管面临分布式控制的挑战，技术实现仍展现出稳健性能。所实现的精度(±1.5毫米)对于基于集群的系统而言非常显著，接近入门级商用3D打印机的精度。这表明通过定位系统和控制算法的进一步改进，基于集群的制造可在特定应用中实现商业化可行性。
7. 未来应用
集群制造为未来发展开辟了众多可能性：
- 现场施工：适用于建筑工地或灾难响应的可部署制造系统
- 教育工具：用于教授数字制造概念的模块化系统
- 多材料打印：专业化机器人团队同时使用不同材料
- 大型制造：用于制造超大型物体的可扩展系统
- 太空应用：适用于太空任务和地外制造的紧凑可重构系统
未来研究方向包括通过先进传感器融合提高定位精度、开发更复杂的协调算法，以及探索具有专业能力的异构集群。
8. 参考文献
- 集群3D打印机项目. (2020). 使用机器人集群的分布式3D打印. IEEE机器人与自动化快报.
- Mueller, S., 等. (2014). 可制造机器. ACM人机交互会议.
- Petersen, K., 等. (2011). 白蚁启发的群机器人构造元启发式算法. 群体智能.
- Reynolds, C. W. (1987). 鸟群、兽群和鱼群：分布式行为模型. ACM计算机图形学专业组.
- Kayser, M., 等. (2018). Fiberbots：用于数字制造的自主集群机器人系统. ACADIA会议.
- Gershenfeld, N. (2005). 制造：即将到来的桌面革命——从个人计算机到个人制造. 基础图书.
- Yim, M., 等. (2007). 模块化自重构机器人系统. IEEE机器人与自动化杂志.
- Peek, N., 等. (2017). 纸板机器套件：快速原型机器的快速原型模块. ACM实体交互会议.
- Lipson, H., & Kurman, M. (2013). 制造：3D打印新世界. 约翰·威利父子出版社.
- 麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室. (2019). 分布式机器人与制造系统进展. 麻省理工学院技术报告.