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人機共舞的協(xié)作機器人

隨著我國人口紅利的消失以及《中國制造2025》規(guī)劃的出臺，中國已連續(xù)3年成為全球最大工業(yè)機器人市場。機器人產(chǎn)業(yè)迎來了前所未有的機遇。但目前工業(yè)機器人還存在著不少問題：①機器人基本靠離、在線編程完成預先設定的動作，智能化程度不高；②由于環(huán)境自適應性差、結構笨重、運行噪音大，為保證安全機器人基本工作在隔離網(wǎng)內(nèi)，缺少人機交互；③機器人安裝調(diào)試周期長，不適應企業(yè)對客戶的快速響應和市場變化；④機器人成本較高，企業(yè)一次性投入負擔比較重。為此，美國、歐洲、日本等發(fā)達國家把開發(fā)能與人類協(xié)同工作的下一代協(xié)作性機器人作為主攻方向，利用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術實現(xiàn)機器人的自主感知、規(guī)劃、學習、和決策能力，使機器人能夠根據(jù)環(huán)境與任務的變化，執(zhí)行正確的動作，實現(xiàn)人與機器人協(xié)調(diào)工作。協(xié)作機器人接近傳統(tǒng)的工業(yè)機器人沒有外圍設備，但是人們一般無法獲得它們。與之相反，協(xié)作機器人設計用于在運行時與人安全互動，緩慢而優(yōu)雅地移動。根據(jù)ISO標準TS 15066的定義，協(xié)作機器人是一種能夠用在協(xié)作環(huán)境中的機器人，協(xié)作操作意味著機器人和人在定義的工作空間內(nèi)同步工作，進行生產(chǎn)操作(這不包括機器人 + 機器人系統(tǒng)或同地協(xié)作、在不同時間進行操作的人與機器人)。定義和部署協(xié)作機器人，可預測機器人的實體部分(如實際功能擴展，比方說激光)與操作員的潛在沖突。更重要的是，這會利用傳感器來確定操作員的精確位置和速度。協(xié)作機器人制造者必須在機器人系統(tǒng)中實施高水平的環(huán)境感應和冗余，以便快速探測和防止可能的沖突。集成式傳感器與控制單元連接，將可傳感機器人臂與人或其他對象的迫在眉睫的沖突，控制單元將立即關閉機器人。如果任何傳感器或其電子電路故障，機器人也將關閉。人機協(xié)作機器人的主要優(yōu)勢人機協(xié)作機器人具有以下幾個優(yōu)勢：①通過多傳感器融合，提高機器人智能水平，使編程更加簡單，提高環(huán)境適應性；②結構靈巧、低功耗、低噪聲，無需安全圍欄實現(xiàn)人機并肩工作；③小型、輕巧、可移動、安裝方便、即插即用，為用戶降低成本和時間；④使用范圍廣，不僅可以用在工業(yè)制造領域，也可以用在家庭服務、休閑娛樂場合。人機協(xié)作機器人德國DLR、美國NASA等機構從20世紀80年代開始研究空間機器人，并將此輕量、靈巧的機器人應用推廣到民用領域丹麥Universal Robots推出的三款系列UR 機器人是目前協(xié)作機器人商業(yè)化最好的，并且發(fā)展迅速，這種機器人重量很輕，易于安裝，具有非常直觀的編程功能。ABB的人機協(xié)作雙臂工業(yè)機器人YuMi，采用雙臂設計具有視覺和觸覺傳感器．每個手臂有7個軸并以軟性材料包裹，可以擴大工作范圍精度達到0．02mm，同時配備力傳感，只要碰到人類可在幾毫秒內(nèi)停止，可在開放環(huán)境中與人類一起工作。KUKA的LBR iiwa有7個軸，能夠在適"-3位置進行操作和柔順控制，其所有的軸中都具有高性能碰撞檢測功能和集成的關節(jié)力矩傳感器。協(xié)作機器人與傳統(tǒng)機器人有什么不同？本質(zhì)上講，協(xié)作機器人與傳統(tǒng)機器人之間并沒有非常大的不同，只是基于不同的設計理念生產(chǎn)的工業(yè)機器人產(chǎn)品，在協(xié)作機器人發(fā)展初期，很多都是從傳統(tǒng)機器人的基礎上改造的。如果非要找不同，第一個不同是這兩種機器人所面向的目標市場不一樣，這個前面已經(jīng)解釋過，不再贅述。第二個不同點是二者替代的對象不一樣。以傳統(tǒng)機器人為主的自動化改造是用生產(chǎn)線代替生產(chǎn)線，機器人做為整個生產(chǎn)線中的組成部分，很難單獨拿出來，如果某個環(huán)節(jié)的機器人壞了，在沒有設計備份的情況下，整個產(chǎn)線可能要停工。而協(xié)作機器人的獨立性很強，它代替的是單獨的人，二者之間可以互換，一個協(xié)作機器人壞了，挪開找個人代替就好了，整個生產(chǎn)流程的靈活性非常高。推動機器人的AI處理技術至邊緣計算無論是傳統(tǒng)的工業(yè)機器人系統(tǒng)，還是當今最先進的協(xié)作機器人(Cobot)，它們都要依靠可生成大量高度可變數(shù)據(jù)的傳感器。這些數(shù)據(jù)有助于構建更佳的機器學習(ML)和人工智能(AI)模型。而機器人依靠這些模型變得“自主”，可在動態(tài)的現(xiàn)實環(huán)境中做出實時決策和導航。

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