替代人类完成重复率高、危险系数大、精准度需求强的工作已逐渐成为可能。这也让人类不禁思考：未来，人和机器人会是怎样的关系？机器人会扮演着什么样的角色？
日前，在2018年度浙江省自然科学基金优秀结题项目负责人的采访中，浙江工业大学俞立课题组向记者展示了他们致力于的一项研究移动
领域的拓展，工业机器人面临工作环境非结构化、任务复杂化等问题，要求工业机器人具备广阔的工作空间和高度的灵巧性，甚至需要多台工业机器人进行协同工作，移动工业机器人应运而生。
董辉介绍，目前大部分的移动工业机器人由移动平台和置于平台之上的机械臂组成，平台的可移动性和机械臂的可操作性极大地拓展了工业机器人的操作空间和工作灵巧性。此外，多个移动工业机器人可通过协同作业完成单个工业机器人无法完成的复杂动作和任务。
但移动工业机器人技术在现有的通信网络下也表现出了一些“水土不服”的情况。比如由于通信网络拥塞、延时和丢包现象存在，使得机器人系统的分析和控制变得非常复杂，“这给移动工业机器人控制理论带来了新的课题和挑战。”
面对实际需求提出的挑战，俞立课题组于2015年申报浙江省自然科学基金重点项目“网络化移动工业机器人控制方法研究”，围绕网络化移动工业机器人系统的时延补偿、跟踪控制、目标跟踪以及分布式协同等问题开展研究工作。
2015年以来，课题组先后提出了多项创新性解决方案，着重解决网络化移动机器人遥操作系统的同步控制、网络化移动机器人系统的时延补偿和轮廓误差控制等难题，打造了可以实现移动工业机器人协同工作的中枢系统。
例如针对具有时延（时延，指传输所需的时间）的网络化移动机器人系统，课题组提出了基于广义扩展状态观测的控制方法，实现了遥操作系统同步，消除了时延和扰动引起的不确定性的影响。针对多移动机器人分布式编队控制问题，利用有关算法，提出基于邻域通信的分布式模型预测控制方法等等。
“这套系统带来最直观的变化，就是为在现场的机器人打造了一套大脑。”董辉告诉记者，传统的机器人往往独立运算工作，比较难以实现机器人间甚至机器人与人的协同，但是有了这个机器人“大脑”以后，机器人独立运算的过程被集中到了后台计算机上，通过网络连接后向多个机器人发出指令，实现机器人与机器人之间的协同“作战”。
而通过安装在机器人上的传感器，“大脑”能够感知更多的关于人类的信息，比如人的身高、距离、位置、力度等，从而指引机器人完成与人类的协同工作。
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