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蔡亮:工业机器人人机融合的智能化趋势

点评

科技传媒网 科技媒体 2016-11-27 06:38

在2016中国国际机器人高峰论坛工业机器人分论坛上,上海新时达技术有限公司总经理蔡亮分享了机器人的智能化趋势,分享给从业者新的视野。

【编者按】本文内容来自于2016年10月30日在上海举办的国际机器人论坛,演讲嘉宾为上海新时达技术有限公司总经理蔡亮。蔡亮首先讲解了人机协同的趋势,然后从技术层面论述了人机协同要解决的五项问题。

本文首发于中国机器人网,经亿欧编辑,供业内人士参考。

2016中国国际机器人高峰论坛工业机器人分论坛上,演讲嘉宾上海新时达技术有限公司总经理蔡亮发表了题目为《工业机器人人机融合的智能化趋势》的演讲,向在场嘉宾和专家学者分享了机器人的智能化趋势,以及目前新时达在机器人技术上所做的创新和突破。以下是演讲整理文字:

今天讲的也不是纯粹新时达做的事情,可能是新时达对于整个机器人人机趋势的思考和我们的一些实践。我们完全认同,如何把人和机器结合起来,是我们发展的必由之路,将来整个会被完全的取代掉,完全由机器来做,这也是一种可能性,目前来说人机融合是主要的趋势。

机器人智能化趋势

我题目就叫工业机器人人机融合的智能化趋势,首先是一个大概念的事情,我们通常把这样的事情分解出来,第一个是人,作为一个人的存在去完成一些动作,是有一些基本的能力存在的,我们的机器人将来如何跟人尽量的去匹配,我们要研究人具备什么能力?人有绝对的柔性。第二是视觉触觉,产业工人最重要的就是用眼睛,用手去完成一些事情,这个上面就是带视觉和触觉的功能。还有一个就是学习能力,也是新过来的工人都要进行一些培训,培训做一些事情,人经过培训容易完成这些事情。

目前传统的机器人,我们现在经常用的这些机器人的状态是什么样子呢?它的速度、精度,简单重复作业的可靠性,是超过人的能力的,但是刚才提到的触觉和视觉的部分,还是有蛮大的差距,完成一些重复劳动的时候还是能够达到他的工业要求,事实上整个工业制造目前就是这个样子,只是我们的基础能力没有完全达到,所以柔性化多品种去适应的问题,还是体现在目前这个状态下。

未来的机器人应该跟人更接近,至少刚才提到的视觉触觉,包括我们的一些思考,学习的能力都要纳入进来,才能完成智能机器人发展的趋势,这是我们对这个概念的基本思考,在最前面的时候把这个概念给大家阐述一下,我相信在圈内的这些专家们对这个点的充分认识。

蔡亮

下面就现阶段要解决的核心技术讲述我们的一些实践。

首先是视觉识别,这张图里面,这是发那科做的事情,散乱的零件如何识别,如何做规划?如何去做图象识别的功能?边上是新时达的机器人做一些图形识别以后,如何让机器人做一些规划?你的机器视觉如何去识别出来,建立图象模型,这是关键的技术,大家都在研究,甚至慢慢进入工业现场的应用。

讲到视觉识别,讲的比较大,在我们行业应用的时候做到一些事情,比如说我们讲的机器视觉,讲激光跟踪的一些解决方案,在焊接里面很有意义的,比较容易理解,因为焊接尺寸的关系,加工的精度不够的情况下,如何把这个焊缝找出来,其实激光跟踪是很起作用的。

在起初的时候,在有干扰的情况下能够认出来这个焊缝,图形识别的技术是主要的难点。轨迹规划如何跟上焊缝,我们新时达在进行焊接应用的时候,主要是往这个方向发展的趋势,目前做的这些激光跟踪,是可以应用到这个领域当中来的。我们面对的应用,越来越多是一些中小企业,其实他们面对的,有一些老式被改造的状态,柔性不够的情况下,让这些工厂投大量资金改造他的老旧设备就变得不太现实,要找到一些适应性比较简单的,成本上能够接受的方式,把一些由于设备问题产品的缝隙偏差修正出来。

另外一个激光跟踪,针对行业应用的,我们针对行业应用做这样的一个事情,非常接地气,很容易在市场上实现应用的状态。

另外一个就是关于力学的事情,模拟人触觉的部分,我们做一个实验的时候做出来子曲线,有一个曲线的要求,在打磨的时候,对力的感觉有特殊的要求,这上面有红色曲线,是对力反馈的测试,红色是对力的跟踪。有了这样一个东西以后,在未来打磨应用里面,这样的精度要求,对于工业偏差也可以实现自己的功能。

这个末端力的事情,其实另外一个部分,刚才也提到的,拖动示教,这个图是目前采用末端力传感器检测下面,做的一个拖动示教,包括怎么做轨迹平滑等,从应用上来讲,小批量多次应用的时候,车灯厂是五花八门的,编程难度很高,对操作员的要求也相应提高。在整个应用市场上,目前有能力去编程的工程师其实并不多,在一般工业领域比较艰难,也是客观存在的事实,通过这样的事实,我们想办法简化,使工业机器人能够大规模的开展起来,这也是其中的一种方法。

再接下来一个部分就是离线编程,也是比较普及的一个方法,但是离线编程目前的状态,一方面是成本的问题,另一方面它跟实际应用要求还是比较远的,还是有一部分现场调整的工作。但是从未来来讲,有力传感器加离线编程,示教问题比较要解决的,大家都在做这个工作。

再往下就是更高深的事情,如何能够更多的通过深度学习的算法,让机器人自动获得这样的学习能力,自动获取这样的轨迹,使得它的运行能够提高效率,提高它的准确率。

林林总总来讲,其实这些人机协作的部分达到目前的状态,想让机器人完全取代人类,目前做不到,但是通过人机协作,使用机器人的简便性大大提高,对机器人的整个应用产生质的变化。

人机协同产生什么好处?一些基本应用有什么好处?作为设计师必须要研究的,关于人机协同安全性的问题,按照国际安全标准对安全性已经提出相应的要求,但是如何实现方法很多,各种各样的做法,图上也显示了这样一个方法,还有视觉检测的方法,真正做到无围栏,多种技术结合起来,才能达到最终的安全。这个机器人,当然最后趋势也是这样,轻量化、人机友好的趋势,人本身也要有它的感知能力。

最后新时达这边有一个关于安全感知力的做法,基本的策略有三条,第一个是末端速度。第二个末端出力的检测。可以看到手推下机器人,可以让它停下来。一种就是力传感器的做法,我们目前通过编码器做力距的检测,这是一个结合,对于刚才通过视觉,通过其他的传感器检测人的位置,低速情况下人通过力检测他的电流,来获得最终的末端力距,也是一种方法,相对比较简单,但是实现起来比较困难。对于算法,对于轨迹控制都是要求比较高一些。

原文链接:http://www.itmsc.cn/archives/view-136858-1.html
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(责任编辑:夏喧)

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