「智慧工业」为什么需要自适应机器人?


【「智慧工业」为什么需要自适应机器人?】工业机器人已经规模应用于工厂车间 , 成为生产线上一道亮丽的风景 , 机器人取代工人进行各种装配、搬运、包装等任务 , 解决了人力资源紧缺的难题 , 同时提升了生产效率 , 以及保证产品的一致性和降低了成本 。
机器人的第一波红利已经在一般工业领域显现 , 不过传统工业机器人也存在一定的局限性 , 而随着协作机器人、自适应机器人等产品的出现, 机器人进入更多的应用场景 , 并结合人工智能、大数据技术 , 将推动了产业的第二轮高潮 。
除了工业生产线之外 , 在很多场景都可以使用机器人 , 例如医疗、农业、家庭、物流、商业场景等等 , 新型机器人可以做得更多 。 而随着技术的升级发展 , 机器人的能力、安全和灵活性不断提升 , 而成本在下降 , 这将有望促使了产业的再次繁荣 。 传统工业机器人有哪些局限性?
过去几十年间 , 传统工业机器人在生产线上发挥出重要的作用 , 其快速和精确的位置控制 , 加速了生产的进程 。 但这些机器人仅适合于固定轨迹的任务 , 例如从A点移动到B点 , 执行零件的切割、组装和喷漆等工作 。
基于强大的硬件系统 , 工业机器人比工作的效率高出不少 , 速度和准确性方面比人类要强大很多 , 但存在的局限性也显然易见 。
在安全性方面 , 传统工业机器人是通过编程实现工作的 , 在编程完成后机器人按指定的规则运行 , 当遇到危险突发情况时 , 机器人往往无法判断和做出快速反应 , 从而有可能会伤害到傍边的工人 。 即使工业机器人厂家布置了安全笼进行防护 , 但是仍然可能发生事故 。

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此外 , 在部署方面 , 工程师需要使用专门的言语 , 对机器人特定工艺编程调试 , 然后才能让工业机器人顺利完成指定的工作 , 此过程需要花费大量的时间和技术人力 。
还有 , 传统工业机器人只能完成固定位置控制和预定义轨迹的有限任务 , 那么 , 对于一些复杂的工作 , 例如表面抛光 , 对于环境和轨迹有严格要求的工艺 , 工业机器人显得难以胜任 。 协作机器人真能成为主流吗?
基于对传统工业机器人的不足 , 业内推出了协作机器人 , 例如优傲、TM、傲博等企业 , 以及四大家庭的发那科、ABB、库卡、安川也相继研发出了协作机器人 。
协作机器人克服传统工业机器人的缺点 , 以更高的安全性、简化部署和易于编程的优点进入市场 。 同时 , 协作机器人还可以与一起工作 。

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目前 , 协作机器人处于一个良好的增长过程 , 并被业内视为下一代工作机器人 。 根据研究相关机构的预测 , 2019年到2025年间协作机器人年复合年增长率将达到50% , 从10亿美元增长到130亿美元 。
不过 , 协作机器人为了实现安全性 , 通常需要牺牲产品的性能 , 包括有效负载、速度和精度等等 。 在工作效率上可能会大打折扣 , 市场是否能达到预期效果还不好说 , Rethink Robotics的关闭是一个很好的证明 。 自适应机器人的诞生
综上所述 , 无论是传统工业机器人 , 还是协作机器人 , 都存在一定的缺点和不足 。 因此下一代机器人必须超越协作式机器人和传统工业机器人的水平 , 为此 , 自适应机器人应势而生 。
下一代机器人被定义为“自适应机器人” , 这种机械手臂满足复杂环境下执行复杂的任务的要求 , 具有较高的灵活性 。 自适应机器人基于计算机视觉的能力和较高的检测精度 , 保证在不确定对象位置的情况下 , 依然能够执行任务 。
自适应机器人拥有出色的抗干扰能力 , 在环境发生重大变化时 , 能够自我修正 , 并顺利完成工作任务 。 自适应机器人通常是可移动性的 , 支持快速重新部署到新任务 。分页标题

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图片来源非夕机器人
那么 , 什么样的机器人才称得上自适应机器人 , 首先在安全性方面必须有充分的考虑 , 而且保证产品的性能不受影响 。 此外 , 自适应机器人要能通过学习掌握新的任务 , 并具备执行传统工业机器人无法执行的工作 。
自适应机器人的关键在于对力的精准控制 , 通常利用力传感器对于外部环境进行识别和控制 , 利用精心设计的算法来执行恰到好处的扭矩控制 。 而力量控制只是适应性的第一步 , 后面是引入智能的概念 。
利用智能算法 , 对于物体抓取力度进行准确的运算 , 结合视觉和触觉信息来规划轨迹 , 最终使得机械手更接近于人手的功能 。 随着深度学习的发展 , 这种对于力的控制将会有更完美的解决方案 。
总的来说 , 自适应机器人超越了传统机器人的自动化水平和任务范围 , 利用精准力控和视觉的新方法 , 适应更多的可变环境 。 从灵活性方面来看 , 自适应机器人能更轻松地部署到工作环境 , 可以执行更多的工作任务 , 成本效益也将大大提高 。
本文由智慧工业(原创首发) , 智慧工业专注于自动化、机器人和物联网等领域研究 , 追踪行业前沿技术、最新动态及市场趋势 , 以分享更多的行业见解 。