SAP智能制造,为企业带来的无限机遇
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2024-04-04
为什么要发展机器人
人类已经经历了第一次工业革命到第三次工业革命,从发明蒸汽机的动力到第二次工业革命的电力,到今天信息时代计算的算力。在这样的大背景下,智能化时代应运而生,在工业、农业、国防等各个领域,智能机器人都发挥着重要作用。机器人的出现比人工智能概念提出还要早,最早在东汉时期,中国发明的指南车就是今天的移动机器人。应用于工业上的机器人则是在1978年首次发明的PUMA机器人,从工业机器人到特种作业机器人,到服务机器人和无人系统,进入了发展高峰期。
机器人在国民经济主战场发挥着重要作用,近几年国家在大型舰船、轨道交通设备、航空航天设备,特别是新能源汽车上,已经广泛应用机器人来进行加工、焊接、打磨、抛光、测量、喷涂等工作,机器人已经成为制造强国的重要工具。
机器人在工业制造,特别是在民生类重大基础设施建设,以及危险、恶劣的环境等都发挥着重要作用。机器人也成为工程、基础设施、重大设施中不可替代的作业工具。
机器人近几年正在进行制造业转型升级,“机器换人”解决制造企业的痛点和难点问题。一是老龄化、招工难,特别是新冠肺炎疫情以后,如果工厂是自动化复工复产很快,如果工厂不是自动化就很慢。二是随着人类对产品要求越来越高,一个产品可能有上千道工序,很多工序如果靠人工完成,在周期短的情况下难以完成,这时机器人就得以发挥重大作用。基于以上几点,机器人在这几年发展迅速。
国内外机器人的应用现状
世界各个发达国家纷纷推出机器人战略,机器人成为全球智能制造的竞争高地。如美国国家机器人计划2.0,德国工业4.0战略,中国智能制造发展战略,日本机器人新战略。
美国机器人战略重点是发展机器人的协作与交互以及发展制造业机器人和军用机器人。
德国重点是在智能制造,推进制造业的转型升级,提供更多的机器人助老助残服务。
日本的战略规划中发展工业机器人、护理机器人、医疗康复机器人是他们的重点。
欧洲是农业发达地区,焦点集中在农业机器人、社会服务机器人等。
中国则全方位开发,在制造业、服务行业、特种、探险、空天、无人系统等领域都在发展各种类型的机器人。
在这样的大背景下,国家在智能制造、人工智能、机器人强国上都对机器人提出很高要求,机器人已经成为应用的载体。
开发机器人遇到哪些关键技术
机器人定义非常多,最早机器人就是机械化、自动化装置。从广义来说,机器人涵盖了机械、材料、电气、自动控制、计算机、网络通信、人工智能等,是综合性交叉领域。
从机器人核心技术看,机器人主要是机器人环境感知,机器人本体机构,机器人路径规划、优化调度、学习和执行任务的控制系统。
机器人从用途角度分有工业、农业、医疗等。从结构上分,还可以分为人形、双足、固定等。从空间上分,还可以分为陆地、空中等。
近几年,机器人的发展主要还是集中在工业制造。一是其中90%都在新能源汽车、传统汽车制造上,例如采用无人化作业机器人,在喷涂、装配工艺上发挥重要作用。二是水下机器人,比如潜水探测,深海探测。三是空间机器人,已经成为探索月球、火星等外层空间的重要工具。四是陆地机器人,主要集中在特殊行业、无人驾驶等。
机器人主要包括四个关键技术,一是感知系统;二是决策系统;三是执行系统;四是运动控制。
从控制角度来说,是一个闭环的反馈控制系统,从感觉识别,到决策规划,到控制执行,到人机交互等。
近几年,机器人的发展迅速得利于多学科交叉融合。人工智能促进了机器的发展,机器的发展促进了人工智能的推进。机器人平台比较多,工业、飞行、移动、医疗、海洋、空间等,应用领域也很广泛。在制造、物流、医疗、生活、海洋等各个领域发挥重要作用并凸显成效。
机器人在航空制造和装配上,在智慧农业、智慧采摘、空间探测、深海探测、科学考察上都有长足的发展。智能服务机器人是未来的发展方向,产业化非常大,无论是助老助残、医疗、康复等都需要机器人的广泛应用。
近几年发展比较好的是医疗机器人,这些机器人在微创手术上具有把控精准等优点。外骨骼机器人则是助力残疾人康复,脑机接口机器人在辅助治疗脑瘫及其康复上都起到了很好的作用。还有就是特种行业,比如核电、空间站的建造、特种作业机器人、防疫机器人等。
未来的机器人发展和近十年的挑战,归结起来发展的重点是新材料、动力。再其次是仿生机器人、模仿人群机器人、集群机器人,以及导航、社交、医疗等相关领域。不管怎么发展,机器人最终的目标是朝着智能化、自主化、协同化方向发展。
开发一个机器人要突破哪些关键技术,作为机器来说,除了本体外,一是机器人要具备感知能力,对环境的感知,对自身的感知;二是机器人是运动载体,结构的控制;三是机器人工作过程中要有很好的路径规划,要提高智能化水平,机器人必须要有学习能力,学习是提高机器人水平的不二法门;四是机器人要做出很好的决策和控制。围绕这几个方面能揭示出机器人要突破四大关键技术,一是机器人载体,二是机器人感知,三是机器人决策规划,四是机器人运动控制。
我们团队现阶段研究最多的是机器人双目视觉传感器,通过双目视觉传感器学习模型,可以进行环境估计目标。过去用大量的数学运算、图像处理,现在则使用深度学习来搭建架构,架构好学习模型后,就可以将很多复杂的背景、场景目标收集起来,为机器人创建一个三维地图。比如,让机器人对一个杂乱无章的产品有效进行挑选,首先要对目标进行三维信息获取,进行特征分析、模型分析后,对目标进行三维重构,然后进行执行指令系统的编辑。同时,还要为机器人生成一个完备的三维重建地图,为其提供三维环境感知,这样机器人就可以干活了。
机器人第二个关键技术是开发感知系统,如何让机器人运动起来。高性能控制器指令系统来自感知信息,像制造业里面的机器人柔顺控制、机器人视觉伺服控制、机器人智能控制和多机器人协同控制等。机器人最基本的控制单元关节点可以采取高性能的电机驱动控制,电机控制好后,可以让机器人抓取、识别东西,更精准完成任务。强化增强学习解决了机器人学习决策的问题,深度学习解决了机器人感知的问题,所以这两项技术非常重要。
以前固定的加工制造业机器人只能机械地执行指令,但强化学习使机器人变得聪明,让机器人活起来、有灵魂,不仅能看懂问题、识别信息,而且能够提炼出一系列的复杂姿态并自行操作。
机器人第三个关键技术就是执行任务。解决机器人灵巧末端控制系统首先要解决两个核心,一是运动学,二是动力学。通过规划路径来指挥机器人行动轨迹,完成各种复杂任务。例如,让机器人组装大型航空器件,通过不断地迭代学习使机器人进入更多场景让其工作得越来越好。比如,波士顿动力机器人,它的体系架构是从传统的机电控制系统到力位混合控制,把感知系统上升到机器学习,通过机器学习后能够很好控制步态,在各种各样的场景下进行场景识别。这就是基于深度学习三维感知解决复杂体的结构控制系统。
第四是控制,操作一些大型控件也可以采用这类技术,一是做好协调规划层,二是做好调度,三是做好运动控制。多机器人协作的关键是除环境感知以外,还要解决协同感知的问题,以及环境认知,使复杂的多个机器人能够有条不紊地完成共同的任务。比如,未来的战场集群作战系统,要解决协同感知、协同规划、协同控制这三个问题。
机器人应用最成熟的还是生产柔性加工制造,产品更新换代就是重新组合,将软件更新并下载到分布式控制系统,完成多机协同调度的生产线的柔性控制。一是抓本体机构,二是抓感知智能,三是抓规划决策智能,四是抓智能控制。同时,机器人联网以后,还要发现病毒、剔除病毒,然后重构控制系统。抓住以上几点就可以解决制造问题、航空问题、物流问题、医疗问题、家政问题等。
我们团队在智能制造方面做了一些工作。
用机器人打造智能制造,首先要建立体系架构,离不开上下料、焊接、抛光、检测、搬运等技术。我们开发的新能源汽车焊接,舰船焊接,都是由机器人来完成。比如,医用口罩、疫苗生产速度的提升,都得益于机器人。比如疫苗,一是避免感染,二是用机器人检测,三是用机器人分解,四是机器人罐装,五是机器人打包。还有饮料产业,解决了视觉检测、人工装配等工作,做到了“机器人换人”。
除工业制造外,机器人更多是在重大工程上发挥着重要作用。如复杂电力、重大基础设施维护,大型隧道以及大型基础设施建设,包括采矿、石化、冶金等行业。近几年有大量机器人进入到危险恶劣环境中作业。
机器人在重大疫情防控上也发挥了重要作用。疫情发生以后,各大公司开发了不同的机器人,高端手术机器人等发展迅速。另外是智能无人系统,如空中无人系统、水下无人系统,解决各种复杂场景下的应用。包括城市作战、森林作战、深海作战等。近几年,各个国家都在发展无人作战系统,如军用系统,包括空天陆海协同系统。
机器人未来发展趋势
机器人近几年发展突飞猛进,主要提升自主性。
今天的机器人依然是1.0自动化系统或2.0数字化系统,未来要把人工智能核心技术嵌入到机器人系统里,也就是智能协作机器人,把人工智能技术融入到机器人里。比如,认知智能技术、协同群体智能这两个关键点,把机器人的记忆、感知、行动设计成像人类大脑一样的智能自主网络控制系统,强调人型机器人的感知智能、行为智能和认知智能,使机器人具有自主识别和操作的能力。
机器人在智能制造上发挥着更大的作用,一是解决小批量、定制化;二是无人工厂的发展;三是无人驾驶;四是智能网联的发展;五是人机协作的机器人。
智能机器人在人工智能与机器人深度融合技术上可以归纳为几点,一个是感知智能,一个是认知智能,一个是决策智能,一个是控制智能。
机器人未来发展趋势可以归纳为几点,一是网络化,二是自主化,三是协作化,四是灵巧化。
机器人的顶层设计要做到有规划、有标准,以及创建强大的机器人研发队伍,这样才能把机器人做好。
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