这个技术将颠覆工业机器人在生产线上的地位

发表时间：2017-02-14

工业机器人自上个世纪六十年代诞生以来，给人感觉都是笨笨的，只会依照人类预先编制的程序完结一些重复性使命。如今，机器人技能现已有了很大的开展，近来几年还呈现了一项新技能，假如未来成功运用在工业机器人上，将具有革命性的作用。

自从工业革命以来，机器开端作业前，都需求人先着手。在全部20世纪50年代和60年代，工程师们尝试用机器人作为工业开展的一种手法。1969年开发成功的Stanford Arm是一个六轴机器人，它可以接连形式重复移动和拼装零部件。这个创造让机器人开端在装配线上实践运用，并随之开展成了我们今日看到的机器人技能。

工业机器人是在制作业中运用的可编程自动化体系，一般可以在两个或多个轴上移动。这类机器人大多归于机械臂，并具有必定程度的自主性，这意味着不需求人的操控，他们就能履行某些使命，例如焊接、喷涂、提高、包装以及检查等。

工业机器人在汽车制作中最为多见。在汽车行业中，机器人一般承当一些精密操控的作业，比方提高重物、喷涂和焊接。而人手则完结一些更杂乱的作业，比方微小零部件或引导布线。这些机械臂一般很大，因而很难在工厂里四处移动。可是，如今的机器人较之曾经更灵活，他们可以应战人类才干完结的更杂乱作业。比方丹麦Universal Robots公司出产的协作机器人，如今正在法国克里昂的雷诺工厂里给发动机拧螺丝，曾经这项精密的使命只能由人工来完结。此外，在雷诺运用的机器人重约30公斤，很容易在作业场合周围移动。这么，制作商就可以不用花费很多的时刻和金钱重新配置工厂，缩短定制商品的制作时刻。

这个技能将推翻工业机器人在出产线上的地位0

协作机器人

对于传统工业机器人而言，因为其运行时的危险性，一般需求装置防护围栏，跟工人阻隔。而协作机器人则彻底不一样，经过规划，它们可与工人在同一作业站中安全协同作业。这是因为他们具有以下特性：

•特别的规划让他们可以在工人周围安全作业，一是约束力气巨细防止人类受伤，二是经过传感器防止机器人跟工人相接触。

•轻量化规划，答应机器人根据需求可以从这边移动到那边。

•不需求太多的专业知识，让大部分工人可以经过平板电脑或智能手机对机器人进行操控。

川崎机器人近来发布了他们第一款协作机器人duAro，它选用低功率电机、柔软的表面、低速度以及同享作业区监控，让他们可以跟人类并肩协作。假如意外发作碰撞，碰撞检查功用会让机器人立刻停下来。可以经过人手引导机械臂进行示教，2公斤负载的机械臂可以完结比方物料转移、拼装、机器调整和分配等使命。duAro的装置很简单，基座上带有轮子，一个工人就能轻松地将机器人移动到任何需求的当地。

人工智能

人工智能是机器人范畴中开展最快的研讨范畴之一。AI答应经过学习来完结需求灵活性和特别认识的使命，这意味着机器人可以被引进新的场景而且无需预编程就能做出正确地反响。加州大学伯克利分校的研讨人员现已开宣布算法，“使机器人能经过试验以及犯错等更接近人类的学习方法来新的使命，这是人工智能范畴的一个重要里程碑。”这项技能现已成功运用于多种场合，例如拼装玩具飞机，将瓶盖拧在水瓶上，把衣架挂在架子上，这些使命通常都无法进行预编程。

深度学习是人工智能的另一个新分支，它的另一个名字叫人工神经网络（ANNs），人工神经网络是一种受生物神经网络启示的操控形式，用于估量取决于多个输入的未知函数。人工神经网络一般被规划成能相互交换信息的“神经元”衔接构成的体系。这种衔接有不一样的数字权重，可以根据经历进行调整，使神经网络可以适应输入，然后可以学习。“深度学习”之所以变成深度，是因为人工神经网络的结构，神经元的层相互堆叠在一起。最底层搜集一些原始数据，例如图像、文本和声音，每个神经元都存储他们遇到的相关信息。层中的每个神经元将信息发送到下一层神经元，并学习比低一层神经元更笼统的信息。

此技能现已成功运用在苹果Siri和googleStreet View进行语音和视觉辨认。此外，这些运用还可以运用符号方向去处理更多疑问，比方运用现有语音存储数据。在非结构化3D环境中移动没有这些方向，因而是更大的应战。如今在UC Berkley的试验中运用的机器人选用具有奖赏函数的算法，该算法基于机器人做设置使命的程度提供得分。摄像机追寻机器人手臂和腿的方位并剖析周围环境，将实时得分反馈给机器人以便进行相应的动作。相对于方针的最佳移动可以经过自个重复学习，可是，它如今只能核算大概92000个参数的“好”值，其优化时刻受数据处理硬件的约束。如今，没有对于目标方位的从前数据，amp连接器，学习进程需求花费大概3小时。这种技能在出产线上商用之前，还有很长的路要走，可是该技能在未来的革命性作用将使得机器人可以从头开端学习杂乱的使命。