前沿分享|工業機器人技術引領智能製造:現狀、趨勢和機遇(下)

2020-12-05 珞石機器人

在4月29日工信部工業文化發展中心舉辦的製造業高質量發展公益大講堂上,珞石機器人創始人庹華帶來了以「工業機器人技術引領智能製造:現狀、趨勢和機遇」為主題的前沿乾貨分享,深度剖析了工業機器人產業在新基建背景下如何尋找新的破局點。

分享要點

1.工業機器人的誕生及發展歷程

2.工業機器人新場景應用難點及未來趨勢

3.如何提高機器人的智能化程度

4.柔性機器人技術特性及應用場景

上次已經分享了前一部分內容,本期將圍繞第三、四點內容展開分享,推薦配合上期內容一起閱讀。

如何提高機器人的智能化程度

1.工業機器人編程的革新

首先要解決人機互動問題,或者說機器人編程的革新。

基於傳感器的目標識別和跟蹤目前多數工業機器人的運動軌跡是通過示教方式實現。也有一部分通過離線仿真,比如打磨及一些比較複雜的應用。這種實現運動軌跡的方式有個很大的問題是,運動軌跡是固定不變的,但是在現場實際操作過程中,會遇到大量非結構化場景的需求,這就需要機器人系統藉助視覺來進行目標識別和操作,實現自主軌跡規劃。

基於強化技能的方法在機器人交互中,首先建立一個機器人任務模型,通過局部的機器學習來優化技能參數,然後來獲取技能。比如機器人寫毛筆字,首先建立機器人寫毛筆字運動過程,通過對速度、力度、柔順參數的學習迭代,優化機器人使其更加接近人手,從而獲得機器人寫毛筆字的書法技能。

端到端的自我學習規劃人機互動最高階的應用,應該是應用程式端到端的學習。比如在沒有任務模型的情況下,給機器人一個模仿人類寫毛筆字的目標,由機器人自主進行學習並建立完成任務的過程參數。

2.工業機器人與傳感器融合

通過視覺賦能,提升機器人的智能化程度

珞石自主研發通過視覺賦能的AutoGen視覺規劃技術,可以基於特徵點提取和工藝約束條件自主規劃連續路徑,已經應用於縫製、刀具開刃等行業。

結合人機優勢,規劃自動化實現方式工業機器人另一個技術趨勢是具備力覺感知能力。機械臂符合安全性和人機協作的要求,也是工業機器人本體發展一個重要方向。可以充分發揮人與設備的優勢,來滿足工業自動化未來更加智能化、高度柔性的需求。

優勢:認知、反應、適應力、即興創作力

局限性:速度和力量有限、質量不穩定

機器人

優勢:速度、力量、可重複、穩定

局限性:缺乏認知力、缺少自適應

柔性機器人技術特性及應用場景

1.柔性機器人的技術特性

高動態力控響應

柔性機器人每個關節都配置力矩傳感器,對比傳統工業機器人,有更好的力控特性,在一些場景應用中更具優勢。

2.柔性機器人新的應用場景

5G遠程輔助5G遠程操作廣泛應用於遠程醫療、遠程服務、遠程抓取、空間探測等領域中,相對於傳統遙操作產品,珞石柔性機器人遙作業系統構建了真實可靠的人機互動場景,強調人機互動性,具有高精度運動跟隨、實時動態力反饋、安全和易操作等特點。主手採用7自由度的並聯力反饋設備,XYZ三方向力反饋,從手採用7自由度的xMate柔性協作機器人,關節內置高精度力矩傳感器,主從手通過xMate科研軟體包RCI(RokaeControl Interface)實現數據交互與控制。

遠程超聲檢查遠程超聲系統採用機器人遠程遙控技術實現超聲檢查的異地遠程診斷。作為新一代遠程診療設備,遠程超聲系統可以實現專家遠程會診,滿足當前基層醫院對診斷資源的需求。對於防疫場景,可以通過遠程超聲診斷進行隔離檢查,有效避免交叉感染。

AI康復理療隨著中國老齡化高峰到來,老齡化伴隨的中風及術後康復市場也會迎來高峰。柔性協作機器人理療康復平臺利用柔性機器人、工業雲、人工智慧先進科技助力患者康復理療防控、輔助患者的肌肉神經系統重建和康復。醫生針對病患進行遠程診斷,設置鍛鍊周期和計劃。康復機器人會根據計劃和課程協助患者進行恢復訓練,直至患者康復。該項目可廣泛適用於中風後遺症、事故損傷後人員康復,設備可部署於按摩醫院、養老院等地,產生良好效益及好的社會影響。

在醫療手術方面的應用神經外科創新手術機器人,具有無接觸視覺定位、顱內血管重建、智能避障及力傳感等先進技術,用於手術治療癲癇、帕金森、顱內腫瘤、腦出血等疾病,幫助醫生快速定位顱內病灶和腦功能區,引導醫生進行手術快速穿刺和電極植入,同時有效規避顱內血管及重要功能區。手術中通過無接觸的定位系統掃描定位病人,建立病人頭部實際位置坐標與掃描影像坐標的對應關係;進而將術前規劃的路徑坐標映射到真實空間,最終由機械臂到達預定位置輔助定位定向,主要用於手術的定位和定向輔助。

與無人機結合在掃雷排雷場景的應用通過在無人機下面倒掛一個柔性協作機器人,可以探測雷區並把地雷引爆,減少人去執行排雷這一危險係數非常高的任務頻率。

與AGV小車結合的應用場景柔性協作機器人與AGV小車結合,除了在軍事上的應用,在倉儲、物流方面也有大量嘗試。

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