AM易道导语：
底层移动平台：改装的Roborock S5扫地机器人构成了系统的基础。
图中清晰地展示了如何在保留原有激光雷达和避障传感器的同时，增加了额外的支撑结构。
这些黑色的支撑轮（图中突出显示）对于承载3D打印机的重量和保持系统稳定性起着关键作用。
实际应用案例：从概念到现实
一个完美契合办公桌下空间的人体工学脚踏垫 根据宠物尺寸定制的可调节高度餐盆支架 创新的拐杖固定器安装在门边，防止拐杖滑倒
技术性能验证：精确的数据支持
A部分：展示了用于测试的标准化测试构件：一个带有圆形底座的挂钩结构。注意观察底座的设计，这种形状能够提供最大的接触面积。
B部分：展示了使用力计进行侧向拉力测试的场景。图中可以清楚地看到测试工具的放置角度和施力方向，这种标准化的测试方法确保了数据的可比性。
系统性能的深度分析
MobiPrint团队通过一系列严格的实验测试，全面验证了系统的实际性能。
在定位精度方面，研究团队在2米×2米的标准测试区域内进行了多组对照实验。
测试结果显示，得益于高精度激光雷达扫描系统和实时位置校正算法的配合，MobiPrint能够将平均定位误差控制在5.1厘米以内，这一精度水平完全满足大多数实际应用场景的需求。
在环境适应性测试中，研究团队选择了三个具有代表性的场景：单卧室公寓、创客空间和实验室走廊。
测试数据显示，系统能够在12分钟内完成120平方米单卧室公寓的建图工作，这个速度中规中矩，和市面上的扫地机器人差不多。
值得注意的是，当空间结构变得复杂时，如实验室和走廊的组合空间（174平方米），建图时间会相应增加到43分钟。这主要是因为系统需要处理更多的空间细节和障碍物信息。
AM易道认为，这些测试数据充分证明了MobiPrint在实际应用环境中的可靠性。
虽然其定位精度可能无法与固定式3D打印机相比，但考虑到其移动性和环境适应能力，这个精度水平已经能够很好地满足大多数环境级打印需求。
技术迭代路线
AM易道认为，MobiPrint的技术发展将围绕三个核心方向展开：
首先是提升打印质量，通过改进减振系统和优化机械结构来增强打印精度；
其次是扩展材料体系，开发更适合地面打印的专用材料；
最后是增强智能化水平，引入深度学习算法优化导航和打印控制。
在更远的未来，我们可以期待看到多台MobiPrint协同工作的场景，这将显著提升大型项目的施工效率。
同时，系统的环境适应能力也将进一步增强，实现在更复杂地形上的稳定作业。
商业应用浅析
在建筑施工领域，传统的预制构件往往面临运输困难、现场安装复杂等问题。
而MobiPrint提供的空间测绘+原位制造能力，不仅可以解决这些问题，还能为施工现场带来更高的灵活性和效率。
特别是在一些需要快速响应的项目中，比如展会场地布置或临时设施搭建，这种技术的优势将更加明显。
智能家居应用也可以想象，MobiPrint能够根据实际环境进行原位定制，这种能力在智能家居的安装和改造中具有独特优势。
比如，可以直接在墙角打印出完美契合的智能设备固定装置，或者制作符合个人需求的功能性配件。
在公共设施服务领域，传统的无障碍设施改造往往耗时长、成本高，而且难以根据实际需求进行及时调整。
原位3D打印的出现为这个领域带来了新的可能性，使得无障碍设施的部署能够更加灵活和高效。
写在最后
空间测绘+可移动原位制造开创了环境级3D打印的新范式。
这项技术的成熟将重新定义3D打印的应用边界，让数字制造能力真正融入我们的日常环境。
虽然当前技术还存在一些待优化的方面，但其展现出的潜力已经足以证明这是一个值得期待的发展方向。
AM易道需要提醒各位读者的是，这个项目和英伟达下注的空间建模能力以及Feifei Li创业的空间智能方向在未来都可能产生接口。
如果深度迭代，项目展示的是让智能制造系统主动走进应用场景，通过AI的感知和决策能力，实现环境感知、自主导航和精确制造的有机统一。
这是AM易道特别关注此项目的原因。
关于项目团队：
该项目由华盛顿大学保罗艾伦计算机科学与工程学院的Daniel Campos Zamora博士生主导开发，与现任普渡大学助理教授的Liang He（原华盛顿大学博士生）密切合作。
项目获得了美国国家科学基金会的研究资助（基金号：#1834629和#1763199），成果于2024年10月15日在匹兹堡举行的ACM用户界面软件和技术研讨会（UIST'24）上新发表。
