(一)大范圍動(dòng)態(tài)場(chǎng)景理解
工業(yè)機(jī)器人在自主制造場(chǎng)景中,對(duì)環(huán)境和運(yùn)行狀態(tài)感知要求高,作業(yè)環(huán)境多變、狀態(tài)難測(cè)。需構(gòu)建動(dòng)態(tài)語(yǔ)義地圖,解決機(jī)器人精細(xì)化路徑規(guī)劃、協(xié)同作業(yè)控制難題,實(shí)時(shí)感知機(jī)器人與工件信息以全面監(jiān)控制造狀態(tài)。
長(zhǎng)期以來,大型部件制造信息感知多依賴人工,多機(jī)器人視覺感知系統(tǒng)應(yīng)用后,人為干涉多、自主性低、協(xié)同弱的問題仍未有效改善。面向大型復(fù)雜部件制造的多機(jī)器人智能感知與認(rèn)知研究剛起步,多模態(tài)感知理論體系亟待完善。針對(duì)復(fù)雜工業(yè)動(dòng)態(tài)場(chǎng)景的大范圍場(chǎng)景感知與理解,是未來重要發(fā)展方向。
(二)集群化作業(yè)
智能制造關(guān)鍵在于機(jī)器設(shè)備互聯(lián)、互通、互融,集群機(jī)器人協(xié)同作業(yè)為高效協(xié)同、自主組織等智能制造理論與技術(shù)提供關(guān)鍵支撐。
集群機(jī)器人系統(tǒng)由多個(gè)單體機(jī)器人組成,通過信息交互等構(gòu)建行為協(xié)同與自主決策能力,適應(yīng)復(fù)雜作業(yè)任務(wù)。與單體機(jī)器人相比,它能重塑大型復(fù)雜構(gòu)件制造過程,執(zhí)行難以完成的制造與檢測(cè)任務(wù),支撐提質(zhì)、增效、降本和柔性生產(chǎn)。智能化集群機(jī)器人制造是重大裝備制造的有效形式和發(fā)展趨勢(shì)。
(三)柔性作業(yè)
目前工業(yè)機(jī)器人作業(yè)調(diào)試多采用人工示教方式。高端裝備關(guān)鍵核心部件結(jié)構(gòu)復(fù)雜、質(zhì)量要求高、批量小、型號(hào)多,機(jī)器人定制化調(diào)試模式難以勝任。
智能制造工業(yè)機(jī)器人需適應(yīng)小批量、多品種生產(chǎn)模式,增強(qiáng)生產(chǎn)線智能性和靈活性。執(zhí)行接觸型作業(yè)時(shí),機(jī)器人要準(zhǔn)確跟蹤軌跡,控制末端執(zhí)行器與工件的位姿和接觸力。人工操作在智慧性等方面有優(yōu)勢(shì),工業(yè)機(jī)器人需在保持自身強(qiáng)項(xiàng)的同時(shí)增強(qiáng)柔性作業(yè)能力。配置功能增強(qiáng)型傳感器和末端執(zhí)行器,提升操控性能,是重要發(fā)展方向。
(四)具身智能
工業(yè)制造模式轉(zhuǎn)向小批量、多品種柔性離散作業(yè),制造場(chǎng)景、環(huán)境和任務(wù)存在不確定性。常規(guī)工業(yè)機(jī)器人感知與作業(yè)能力有限,難以適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境。
具身智能是 AI 技術(shù)重要分支,是工業(yè)機(jī)器人新興研究方向。具身智能機(jī)器人能理解自然語(yǔ)言、感知環(huán)境、自主規(guī)劃任務(wù)并與環(huán)境交互,突出與環(huán)境的強(qiáng)關(guān)聯(lián)和交互,可更好應(yīng)對(duì)柔性離散制造環(huán)境。相關(guān)技術(shù)涉及多模態(tài)感知系統(tǒng)等,在智能制造技術(shù)體系中的地位不斷提升。
(五)網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同
工業(yè)機(jī)器人系統(tǒng)有序執(zhí)行智能制造作業(yè),需機(jī)器人個(gè)體間通信與計(jì)算支持。云計(jì)算、邊緣計(jì)算等信息技術(shù)發(fā)展迅速,相關(guān)部署架構(gòu)及平臺(tái)集成異構(gòu)信息互通與計(jì)算力分配功能,克服單個(gè)設(shè)備局限,是解決機(jī)器人通信計(jì)算融合問題的有力依托(見圖 3)。
“云邊融合”作業(yè)模式集成多種傳感器信息,深度感知生產(chǎn)實(shí)體特性與狀態(tài),實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)進(jìn)行數(shù)據(jù)交換、計(jì)算分配和任務(wù)分發(fā),延伸至智能制造設(shè)備,驅(qū)動(dòng)機(jī)器人與其他設(shè)備高效共享資源,支持制造系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)化、智能化和多設(shè)備協(xié)同。構(gòu)建高效安全的集群機(jī)器人通信計(jì)算一體化網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),保障機(jī)器人間低時(shí)延、高安全網(wǎng)絡(luò)傳輸及計(jì)算分配,是未來重點(diǎn)發(fā)展方向。
云 - 邊 - 端協(xié)同的智能制造集群機(jī)器人作業(yè)架構(gòu)
(六)數(shù)字孿生
數(shù)字孿生以數(shù)字化方式創(chuàng)建實(shí)體虛擬模型,模擬物理實(shí)體在現(xiàn)實(shí)環(huán)境中的變化。對(duì)于智能制造工業(yè)機(jī)器人,基于數(shù)字孿生技術(shù)開展虛實(shí)交互等活動(dòng),可增強(qiáng)系統(tǒng)功能,監(jiān)控運(yùn)行情況,預(yù)測(cè)和優(yōu)化作業(yè)參數(shù),提升復(fù)雜環(huán)境作業(yè)性能。
工業(yè)機(jī)器人數(shù)字孿生系統(tǒng)
相關(guān)系統(tǒng)已在多類裝備制造領(lǐng)域應(yīng)用,如飛機(jī)智能制造平臺(tái)將實(shí)際生產(chǎn)數(shù)據(jù)融入數(shù)字孿生系統(tǒng),提前規(guī)劃任務(wù)、調(diào)整參數(shù)。但機(jī)器人與制造環(huán)境復(fù)雜交互的數(shù)字孿生存在建模精度不高、數(shù)據(jù)交互整合困難、預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性欠佳等問題,需開展技術(shù)攻關(guān)推動(dòng)發(fā)展與應(yīng)用。
結(jié)語(yǔ):
工業(yè)制品市場(chǎng)需求變化迅速,先進(jìn)制造技術(shù)也在快速迭代,小批量、多品種、柔性化、易部署的多機(jī)器人智能制造系統(tǒng)將成為發(fā)展主流,多機(jī)交互、人機(jī)交互、機(jī)器人與場(chǎng)景交互的廣度和深度也將不斷拓展。
為應(yīng)對(duì)復(fù)雜的交互需求,智能制造工業(yè)機(jī)器人技術(shù)需要在動(dòng)態(tài)場(chǎng)景理解、集群化作業(yè)、柔性作業(yè)、具身智能、網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同、數(shù)字孿生等方向著力突破,探索構(gòu)建感知 – 規(guī)劃 – 控制一體化的復(fù)雜多維協(xié)同作業(yè)機(jī)制。加快形成制造模式柔性化、制造過程信息化、制造工序無人化的新型生產(chǎn)方式,為化解高端裝備制造難題提供新型解決方案,支撐高端裝備制造業(yè)的數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)。
審核編輯 黃宇
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