协作机器人关节连接结构由什么组成?

机器人设计论文:液压驱动四足机器人机械结构设计

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很多人一听到“机器人”这三个字脑中就会浮现“外形酷炫”、“功能强大”、“高端”等这些词,认为机器人就和科幻电影里的“终结者”一样高端炫酷。其实不然,在本文中,我们将探讨机器人学的基本概念,并了解机器人是如何完成它们的任务的。

从最基本的层面来看,人体包括五个主要组成部分:

  • 肌肉系统,用来移动身体结构
  • 感官系统,用来接收有关身体和周围环境的信息
  • 能量源,用来给肌肉和感官提供能量
  • 大脑系统,用来处理感官信息和指挥肌肉运动

当然,人类还有一些无形的特征,如智能和道德,但在纯粹的物理层面上,此列表已经相当完备了。

机器人的组成部分与人类极为类似。一个典型的机器人有一套可移动的身体结构、一部类似于马达的装置、一套传感系统、一个电源和一个用来控制所有这些要素的计算机“大脑”。从本质上讲,机器人是由人类制造的“动物”,它们是模仿人类和动物行为的机器。

机器人的定义范围很广,大到工厂服务的工业机器人,小到居家打扫机器人。按照目前最宽泛的定义,如果某样东西被许多人认为是机器人,那么它就是机器人。许多机器人专家(制造机器人的人)使用的是一种更为精确的定义。他们规定,机器人应具有可重新编程的大脑(一台计算机),用来移动身体。

根据这一定义,机器人与其他可移动的机器(如汽车)的不同之处在于它们的计算机要素。许多新型汽车都有一台车载计算机,但只是用它来做微小的调整。驾驶员通过各种机械装置直接控制车辆的大多数部件。而机器人在物理特性方面与普通的计算机不同,它们各自连接着一个身体,而普通的计算机则不然。

大多数机器人确实拥有一些共同的特性

首先,几乎所有机器人都有一个可以移动的身体。有些拥有的只是机动化的轮子,而有些则拥有大量可移动的部件,这些部件一般是由金属或塑料制成的。与人体骨骼类似,这些独立的部件是用关节连接起来的。

机器人的轮与轴是用某种传动装置连接起来的。有些机器人使用马达和螺线管作为传动装置;另一些则使用液压系统;还有一些使用气动系统(由压缩气体驱动的系统)。机器人可以使用上述任何类型的传动装置。

其次,机器人需要一个能量源来驱动这些传动装置。大多数机器人会使用电池或墙上的电源插座来供电。此外,液压机器人还需要一个泵来为液体加压,而气动机器人则需要气体压缩机或压缩气罐。

所有传动装置都通过导线与一块电路相连。该电路直接为电动马达和螺线圈供电,并操纵电子阀门来启动液压系统。阀门可以控制承压流体在机器内流动的路径。比如说,如果机器人要移动一只由液压驱动的腿,它的控制器会打开一只阀门,这只阀门由液压泵通向腿上的活塞筒。承压流体将推动活塞,使腿部向前旋转。通常,机器人使用可提供双向推力的活塞,以使部件能向两个方向活动。

机器人的计算机可以控制与电路相连的所有部件。为了使机器人动起来,计算机会打开所有需要的马达和阀门。大多数机器人是可重新编程的。如果要改变某部机器人的行为,您只需将一个新的程序写入它的计算机即可。

并非所有的机器人都有传感系统。很少有机器人具有视觉、听觉、嗅觉或味觉。机器人拥有的最常见的一种感觉是运动感,也就是它监控自身运动的能力。在标准设计中,机器人的关节处安装着刻有凹槽的轮子。在轮子的一侧有一个发光二极管,它发出一道光束,穿过凹槽,照在位于轮子另一侧的光传感器上。当机器人移动某个特定的关节时,有凹槽的轮子会转动。在此过程中,凹槽将挡住光束。光学传感器读取光束闪动的模式,并将数据传送给计算机。计算机可以根据这一模式准确地计算出关节已经旋转的距离。计算机鼠标中使用的基本系统与此相同。

以上这些是机器人的基本组成部分。机器人专家有无数种方法可以将这些元素组合起来,从而制造出无限复杂的机器人。机器臂是最常见的设计之一。

二、机器人是如何工作的

英语里“机器人”(Robot)这个术语来自于捷克语单词robota,通常译作“强制劳动者”。用它来描述大多数机器人是十分贴切的。世界上的机器人大多用来从事繁重的重复性制造工作。它们负责那些对人类来说非常困难、危险或枯燥的任务。

最常见的制造类机器人是机器臂。一部典型的机器臂由七个金属部件构成,它们是用六个关节接起来的。计算机将旋转与每个关节分别相连的步进式马达,以便控制机器人(某些大型机器臂使用液压或气动系统)。与普通马达不同,步进式马达会以增量方式精确移动。这使计算机可以精确地移动机器臂,使机器臂不断重复完全相同的动作。机器人利用运动传感器来确保自己完全按正确的量移动。

这种带有六个关节的工业机器人与人类的手臂极为相似,它具有相当于肩膀、肘部和腕部的部位。它的“肩膀”通常安装在一个固定的基座结构(而不是移动的身体)上。这种类型的机器人有六个自由度,也就是说,它能向六个不同的方向转动。与之相比,人的手臂有七个自由度。

一个六轴工业机器人的关节

人类手臂的作用是将手移动到不同的位置。类似地,机器臂的作用则是移动末端执行器。您可以在机器臂上安装适用于特定应用场景的各种末端执行器。有一种常见的末端执行器能抓握并移动不同的物品,它是人手的简化版本。机器手往往有内置的压力传感器,用来将机器人抓握某一特定物体时的力度告诉计算机。这使机器人手中的物体不致掉落或被挤破。其他末端执行器还包括喷灯、钻头和喷漆器。

工业机器人专门用来在受控环境下反复执行完全相同的工作。例如,某部机器人可能会负责给装配线上传送的花生酱罐子拧上盖子。为了教机器人如何做这项工作,程序员会用一只手持控制器来引导机器臂完成整套动作。机器人将动作序列准确地存储在内存中,此后每当装配箱上有新的罐子传送过来时,它就会反复地做这套动作。

机器臂是制造汽车时使用的基本部件之一

大多数工业机器人在汽车装配线上工作,负责组装汽车。在进行大量的此类工作时,机器人的效率比人类高得多,因为它们非常精确。无论它们已经工作了多少小时,它们仍能在相同的位置钻孔,用相同的力度拧螺钉。制造类机器人在计算机行业中也发挥着十分重要的作用。它们无比精确的巧手可以将一块极小的微型芯片组装起来。

机器臂的制造和编程难度相对较低,因为它们只在一个有限的区域内工作。如果您要把机器人送到广阔的外部世界,事情就变得有些复杂了。

首要的难题是为机器人提供一个可行的运动系统。如果机器人只需要在平地上移动,轮子或轨道往往是最好的选择。如果轮子和轨道足够宽,它们还适用于较为崎岖的地形。但是机器人的设计者往往希望使用腿状结构,因为它们的适应性更强。制造有腿的机器人还有助于使研究人员了解自然运动学的知识,这在生物研究领域是有益的实践。

机器人的腿通常是在液压或气动活塞的驱动下前后移动的。各个活塞连接在不同的腿部部件上,就像不同骨骼上附着的肌肉。若要使所有这些活塞都能以正确的方式协同工作,这无疑是一个难题。在婴儿阶段,人的大脑必须弄清哪些肌肉需要同时收缩才能使得在直立行走时不致摔倒。同理,机器人的设计师必须弄清与行走有关的正确活塞运动组合,并将这一信息编入机器人的计算机中。许多移动型机器人都有一个内置平衡系统(如一组陀螺仪),该系统会告诉计算机何时需要校正机器人的动作。

波士顿动力最新升级版的Atlas人形机器人

两足行走的运动方式本身是不稳定的,因此在机器人的制造中实现难度极大。为了设计出行走更稳的机器人,设计师们常会将眼光投向动物界,尤其是昆虫。昆虫有六条腿,它们往往具有超凡的平衡能力,对许多不同的地形都能适应自如。

某些移动型机器人是远程控制的,人类可以指挥它们在特定的时间从事特定的工作。遥控装置可以使用连接线、无线电或红外信号与机器人通信。远程机器人常被称为傀儡机器人,它们在探索充满危险或人类无法进入的环境(如深海或火山内部)时非常有用。有些机器人只是部分受到遥控。例如,操作人员可能会指示机器人到达某个特定的地点,但不会为它指引路线,而是任由它找到自己的路。

NASA研发可远程控制的太空机器人R2

自动机器人可以自主行动,无需依赖于任何控制人员。其基本原理是对机器人进行编程,使之能以某种方式对外界刺激做出反应。极其简单的碰撞反应机器人可以很好地诠释这一原理。

这种机器人有一个用来检查障碍物的碰撞传感器。当您启动机器人后,它大体上是沿一条直线曲折行进的。当它碰到障碍物时,冲击力会作用在它的碰撞传感器上。每次发生碰撞时,机器人的程序会指示它后退,再向右转,然后继续前进。按照这种方法,机器人只要遇到障碍物就会改变它的方向。

高级机器人会以更精巧的方式运用这一原理。机器人专家们将开发新的程序和传感系统,以便制造出智能程度更高、感知能力更强的机器人。如今的机器人可以在各种环境中大展身手。

较为简单的移动型机器人使用红外或超声波传感器来感知障碍物。这些传感器的工作方式类似于动物的回声定位系统:机器人发出一个声音信号(或一束红外光线),并检测信号的反射情况。机器人会根据信号反射所用的时间计算出它与障碍物之间的距离。

较高级的机器人利用立体视觉来观察周围的世界。两个摄像头可以为机器人提供深度感知,而图像识别软件则使机器人有能力确定物体的位置,并辨认各种物体。机器人还可以使用麦克风和气味传感器来分析周围的环境。

某些自动机器人只能在它们熟悉的有限环境中工作。例如,割草机器人依靠埋在地下的界标确定草场的范围。而用来清洁办公室的机器人则需要建筑物的地图才能在不同的地点之间移动。

较高级的机器人可以分析和适应不熟悉的环境,甚至能适应地形崎岖的地区。这些机器人可以将特定的地形模式与特定的动作相关联。例如,一个漫游车机器人会利用它的视觉传感器生成前方地面的地图。如果地图上显示的是崎岖不平的地形模式,机器人会知道它该走另一条道。这种系统对于在其他行星上工作的探索型机器人是非常有用的。

有一套备选的机器人设计方案采用了较为松散的结构,引入了随机化因素。当这种机器人被卡住时,它会向各个方向移动附肢,直到它的动作产生效果为止。它通过力传感器和传动装置紧密协作完成任务,而不是由计算机通过程序指导一切。这和蚂蚁尝试绕过障碍物时有相似之处:蚂蚁在需要通过障碍物时似乎不会当机立断,而是不断尝试各种做法,直到绕过障碍物为止。

在本文的最后几部分,我们来看看机器人世界中最引人注目的领域:人工智能和研究型机器人。多年来,这些领域的专家们使机器人科学有了长足的进步,但他们并不是机器人的唯一制造者。几十年中,以此为爱好的人尽管为数很少,但充满热情,他们一直在全世界各地的车库和地下室里制造机器人。

家庭自制机器人是一种正在迅速发展的亚文化,在互联网上具有相当大的影响力。业余机器人爱好者利用各种商业机器人工具、邮购的零件、玩具甚至老式录像机组装出他们自己的作品。

和专业机器人一样,家庭自制机器人的种类也是五花八门。一些到周末才能工作的机器人爱好者们制造出了非常精巧的行走机械,而另一些则为自己设计了家政机器人,还有一些爱好者热衷于制造竞技类机器人。在竞技类机器人中,人们最熟悉的是遥控机器人战士,就像您在《战斗机器人》(BattleBots)节目中看到的那样。这些机器算不上“真正的机器人”,因为它们没有可重新编程的计算机大脑。它们只是加强型遥控汽车。

比较高级的竞技类机器人是由计算机控制的。例如,足球机器人在进行小型足球比赛时完全不需要人类输入信息。标准的机器人足球队由几个单独的机器人组成,它们与一台中央计算机进行通信。这台机算机通过一部摄像机“观察”整个球场,并根据颜色分辨足球、球门以及己方和对方的球员。计算机随时都在处理此类信息,并决定如何指挥它的球队。

个人计算机革命以其卓越的适应能力为标志。标准化的硬件和编程语言使计算机工程师和业余程序员们可以根据其特定目的制造计算机。计算机零件与工艺用品有几分相似,它们的用途不计其数。

迄今为止的大多数机器人更像是厨房用具。机器人专家们将它们制造出来以专门用于特定用途。但是它们对完全不同的应用场景的适应能力并不是很好。

这种情况正在改变。一家名叫Evolution Robotics的公司开创了适应型机器人软硬件领域的先河。该公司希望凭借一款易用的“机器人开发人员工具包”开拓出自己的利基市场。

这个工具包有一个开放式软件平台,专门提供各种常用的机器人功能。例如,机器人学家可以很容易地将跟踪目标、听从语音指令和绕过障碍物的能力赋予它们的作品。从技术角度来看,这些功能并不具有革命性的意义,但不同寻常的是,它们集成在一个简单的软件包中。

这个工具包还附带了一些常见的机器人硬件,它们可以很容易地与软件相结合。标准工具包提供了一些红外传感器、马达、一部麦克风和一台摄像机。机器人专家可以利用一套加强型安装组件将所有这些部件组装起来,这套组件包括一些铝制身体部件和结实耐用的轮子。

当然,这个工具包不是让您制造平庸的作品的。它的售价超过700美元,绝不是什么廉价的玩具。不过,它向新型机器人科学迈进了一大步。在不远的将来,如果您要制造一个可以清洁房间或在您离开的时候照顾宠物的新型机器人,您可能只需编写一段BASIC程序就能做到,这将为您省下一大笔钱。

人工智能(AI)无疑是机器人学中最令人兴奋的领域,无疑也是最有争议的:所有人都认为,机器人可以在装配线上工作,但对于它是否可以具有智能则存在分歧。

就像“机器人”这个术语本身一样,您同样很难对“人工智能”进行定义。终极的人工智能是对人类思维过程的再现,即一部具有人类智能的人造机器。人工智能包括学习任何知识的能力、推理能力、语言能力和形成自己的观点的能力。目前机器人专家还远远无法实现这种水平的人工智能,但他们已经在有限的人工智能领域取得了很大进展。如今,具有人工智能的机器已经可以模仿某些特定的智能要素。

计算机已经具备了在有限领域内解决问题的能力。用人工智能解决问题的执行过程很复杂,但基本原理却非常简单。首先,人工智能机器人或计算机会通过传感器(或人工输入的方式)来收集关于某个情景的事实。计算机将此信息与已存储的信息进行比较,以确定它的含义。计算机会根据收集来的信息计算各种可能的动作,然后预测哪种动作的效果最好。当然,计算机只能解决它的程序允许它解决的问题,它不具备一般意义上的分析能力。象棋计算机就是此类机器的一个范例。

某些现代机器人还具备有限的学习能力。学习型机器人能够识别某种动作(如以某种方式移动腿部)是否实现了所需的结果(如绕过障碍物)。机器人存储此类信息,当它下次遇到相同的情景时,会尝试做出可以成功应对的动作。同样,现代计算机只能在非常有限的情景中做到这一点。它们无法像人类那样收集所有类型的信息。一些机器人可以通过模仿人类的动作进行学习。在日本,机器人专家们向一部机器人演示舞蹈动作,让它学会了跳舞。

有些机器人具有人际交流能力。Kismet是麻省理工学院人工智能实验室制作的机器人,它能识别人类的肢体语言和说话的音调,并做出相应的反应。Kismet的作者们对成人和婴儿之间的交互方式很感兴趣,他们之间的交互仅凭语调和视觉信息就能完成。这种低层次的交互方式可以作为类人学习系统的基础。

Kismet和麻省理工学院人工智能实验室制造的其他机器人采用了一种非常规的控制结构。这些机器人并不是用一台中央计算机控制所有动作,它们的低层次动作由低层次计算机控制。项目主管罗德尼·布德克斯(Rodney Brooks)相信,这是一种更为准确的人类智能模型。人类的大部分动作是自动做出的,而不是由最高层次的意识来决定做这些动作。

人工智能的真正难题在于理解自然智能的工作原理。开发人工智能与制造人造心脏不同,科学家手中并没有一个简单而具体的模型可供参考。我们知道,大脑中含有上百亿个神经元,我们的思考和学习是通过在不同的神经元之间建立电子连接来完成的。但是我们并不知道这些连接如何实现高级的推理能力,甚至对低层次操作的实现原理也并不知情。大脑神经网络似乎复杂得不可理解。

因此,人工智能在很大程度上还只是理论。科学家们针对人类学习和思考的原理提出假说,然后利用机器人来实验他们的想法。

正如机器人的物理设计是了解动物和人类解剖学的便利工具,对人工智能的研究也有助于理解自然智能的工作原理。对于某些机器人专家而言,这种见解是设计机器人的终极目标。其他人则在幻想一个人类与智能机器共同生活的世界,在这个世界里,人类使用各种小型机器人来从事手工劳动、健康护理和通信。许多机器人专家预言,机器人的进化最终将使我们彻底成为半机器人,即与机器融合的人类。有理由相信,未来的人类会将他们的思想植入强健的机器人体内,活上几千年的时间!

无论如何,机器人都会在我们未来的日常生活中扮演重要的角色。在未来的几十年里,机器人将逐渐扩展到工业和科学之外的领域,进入日常生活,这与计算机在20世纪80年代开始逐渐普及到家庭的过程类似。

中国已连续3年成为全球最大工业机器人市场。机器人产业迎来了前所未有的机遇。

但目前工业机器人还存在着不少问题:①机器人基本靠离、在线编程完成预先设定的动作,智能化程度不高;②由于环境自适应性差、结构笨重、运行噪音大,为保证安全机器人基本工作在隔离网内,缺少人机交互;③机器人安装调试周期长,不适应企业对客户的快速响应和市场变化;④机器人成本较高,企业一次性投入负担比较重。 

为此,美国、欧洲、日本等发达国家把开发能与人类协同工作的下一代协作性机器人作为主攻方向,利用物联网、大数据、人工智能等技术实现机器人的自主感知、规划、学习、和决策能力,使机器人能够根据环境与任务的变化,执行正确的动作,实现人与机器人协调工作。

接近传统的工业机器人没有外围设备,但是人们一般无法获得它们。与之相反,协作机器人设计用于在运行时与人安全互动,缓慢而优雅地移动。

根据ISO标准TS 15066的定义,协作机器人是一种能够用在协作环境中的机器人,协作操作意味着机器人和人在定义的工作空间内同步工作,进行生产操作(这不包括机器人 + 机器人系统或同地协作、在不同时间进行操作的人与机器人)。定义和部署协作机器人,可预测机器人的实体部分(如实际功能扩展,比方说激光)与操作员的潜在冲突。更重要的是,这会利用传感器来确定操作员的精确位置和速度。

协作机器人制造者必须在机器人系统中实施高水平的环境感应和冗余,以便快速探测和防止可能的冲突。集成式传感器与控制单元连接,将可传感机器人臂与人或其他对象的迫在眉睫的冲突,控制单元将立即关闭机器人。如果任何传感器或其电子电路故障,机器人也将关闭。

人机协作机器人的主要优势

人机协作机器人具有以下几个优势:①通过多传感器融合,提高机器人智能水平,使编程更加简单,提高环境适应性;②结构灵巧、低功耗、低噪声,无需安全围栏实现人机并肩工作;③小型、轻巧、可移动、安装方便、即插即用,为用户降低成本和时间;④使用范围广,不仅可以用在工业制造领域,也可以用在家庭服务、休闲娱乐场合。

德国DLR、美国NASA等机构从20世纪80年代开始研究空间机器人,并将此轻量、灵巧的机器人应用推广到民用领域 丹麦Universal Robots推出的三款系列UR 机器人是目前协作机器人商业化最好的,并且发展迅速,这种机器人重量很轻,易于安装,具有非常直观的编程功能。ABB的人机协作双臂工业机器人YuMi,采用双臂设计具有视觉和触觉传感器.每个手臂有7个轴并以软性材料包裹, 可以扩大工作范围精度达到0.02mm,同时配备力传感,只要碰到人类可在几毫秒内停止,可在开放环境中与人类一起工作。KUKA的LBR iiwa有7个轴,能够在适"-3位置进行操作和柔顺控制,其所有的轴中都具有高性能碰撞检测功能和集成的关节力矩传感器。

协作机器人与传统机器人有什么不同?

本质上讲,协作机器人与传统机器人之间并没有非常大的不同,只是基于不同的设计理念生产的工业机器人产品,在协作机器人发展初期,很多都是从传统机器人的基础上改造的。

如果非要找不同,第一个不同是这两种机器人所面向的目标市场不一样,这个前面已经解释过,不再赘述。

第二个不同点是二者替代的对象不一样。以传统机器人为主的自动化改造是用生产线代替生产线,机器人做为整个生产线中的组成部分,很难单独拿出来,如果某个环节的机器人坏了,在没有设计备份的情况下,整个产线可能要停工。而协作机器人的独立性很强,它代替的是单独的人,二者之间可以互换,一个协作机器人坏了,挪开找个人代替就好了,整个生产流程的灵活性非常高。

推动机器人的AI处理技术至边缘计算

无论是传统的工业机器人系统,还是当今最先进的协作机器人(Cobot),它们都要依靠可生成大量高度可变数据的传感器。这些数据有助于构建更佳的机器学习(ML)和人工智能(AI)模型。而机器人依靠这些模型变得“自主”,可在动态的现实环境中做出实时决策和导航。

ML包括两个主要部分:培训和推理,可以在完全相异的处理平台上执行它们。培训通常是以离线方式在桌面上进行或在云端完成,并且包括将大数据集入神经网络。在此阶段,实时性能或功能都不是问题。培训阶段的结果是在部署时已经有了一个经过培训的AI系统,该系统能够执行特定任务,例如,调查组装线上的瓶颈问题、计算和跟踪一个房间内的人员或确定账单是否是伪造的。

但是,为了让AI实现其在许多行业的应用前景,在推理(执行培训后的ML算法)期间必须实时或近实时完成传感器数据的融合。为此,设计师需要在边缘实施ML和深度学习模型,将推理功能部署到嵌入式系统中。

举例来说,在工作场所设立协作机器人(如下图),与人进行密切协作。它需要使用来自近场传感器及视觉传感器的数据,来确保它在成功防止人类受到伤害的同时,支持人类完成对于他们来说有难度的活动。所有这些数据都需要实时处理,但是云的速度达不到协作机器人需要的实时、低延时响应。要攻克这个瓶颈,人们把当今先进的AI系统发展到了边缘领域,即,机器人意味着存在于边缘设备中。

人类在工厂环境中与协作机器人互动

这种分布式AI模型依赖于高度集成的处理器,这种处理器具有:

  •   丰富的外围设备组,用于对接不同传感器

  •   高性能处理功能,以运行机器视觉算法

  •   加速深入学习推理的方法。

此外,所有这些功能还必须高效工作,并且功耗相对低,体积相对小,以便由边缘承载它们。

随着ML的普及,我们经过功耗和尺寸优化的“推理引擎”的可获得性也越来越高。这些引擎是专为执行ML推理而专门设计的硬件产品。

集成式片上系统(SoC)在嵌入式空间内通常是好的选择,因为除包裹能运行深度学习推理的各种处理元件外,SoC还集成了使嵌入式应用变得完整的许多必要部件。

机器人中AI的传感器技术

随着机器人技术的发展,互补传感器技术也在发展。与人类的五种感官非常相似,在将机器人系统部署到不断变化和不受控制的环境中时,结合不同的传感技术可以提供最佳结果。即使是机器人执行的最简单的任务也将取决于3D机器视觉来将数据馈送到AI技术中。若未能够重建3D图像的机器视觉,且AI将该视觉信息转换成机器人方面的成功动作,则在没有预定位置和运动的情况下抓住对象不可能实现。

当今用于支持机器人中AI的最流行和最相关的传感器技术包括:

飞行时间(ToF)光学传感器:

这种传感器基于ToF原理,采用光电二极管(单一的传感器元件或一个阵列)和有源照明来测量距离。把从障碍物反射的光波与发射波进行比较,从而测量延迟,该值即代表距离。此数据有助创建对象的3D地图。

许多机器人需要测量温度,有的时候还要测量其所在环境与其部件的湿度,包括电机和主AI母板,以此确保它们在安全范围内运行。

如果机器人在明亮环境下看不到东西或者在很暗的环境中找不到它自己,就说明视觉传感器没有工作。通过传输超声波和聆听从对象上反射回来的回波(类似于蝙蝠操作的原理),超声波传感器可在黑暗或明亮的环境中出色运行,克服光学传感器的局限。

工业震动传感是预防性维护所必要的条件监控的核心部分。集成式电子压电传感器是工业环境中最常用的震动传感器。

毫米波传感器使用无线电波及其回波来确定移动物体的方向和距离,方法是测量三个因素:速度、角度和范围。这帮助机器人基于物体接近传感器的快慢来采取更多的预防措施。雷达传感器在黑暗环境中的运行具有卓越性能,它能通过如干壁、塑料和玻璃等材料进行传感。

虽然在工厂车间里人类仍然执行大部分任务,但机器人将适应人类工作、提高自动化程度。为实现这一目标,他们需要配备更多的AI功能,以实时识别和适应各类情况,这只有在AI处在最前沿时才有可能实现。

协作机器人的安全保障技术

安全作为协作机器人最重要的关注点一直被提及。事实上,当机器人在身边工作时,我们必须十分小心,确保这类应用不会把人类置于危险之中。

2016年2月, 国际标准化组织(ISO)正式出版了“在操作人员与机器人协作工作时,如何确保操作人员安全的技术指南”—ISO/TS 15066, ISO/TS 15066 可以作为机器人系统集成商在安装协作型机器人时做“风险评估”的指导性和综合性文件。

15066对协同应用中四种类型的防护原则进行了详细说明。

作为未来机器人的发展方向, 协同作业机器人领域竞争者越来越多。各企业都通过硬件或者软件,抑或两者兼备的方式确保其系统能够实现人机协同作业。然而,不同的企业在实现人机协作的安全性技术上也有不同。

发那科:双重防碰撞安全检测技术

FANUC独有的双重安全检测功能(英文全称Dual Check Safety,简称DCS),为FANUC软件的安全功能,由双CPU驱动双链急停电路实现数据交换和结果检查,可在机器人周边实现虚拟区域检测和速度检测等功能。

此功能可在人机作业的环境中,在机器人周边构成一个虚拟的安全作业区域,当人员进入到此区域且发经由传感器发出讯号时,机器人暂停当前的工作,进而达到保护人员,避免受到伤害的情况。

当机器人在运作时,四周不需要安全围栏,在无外界干预时机器人全速运行,信号灯以绿色表示;当人员进入预警区时,机器人速度减慢,信号灯显示黄色;当人员进入危险区,会对人员造成伤害时,机器人紧急停止,信号灯以红色表示。

同时,DCS还能提供安全总线功能,DCS是一种符合SIL认证的安全功能,以总线形式连接(包括:Ethnernet IP以太网模块、Devicenet模块、Profinet模块),线路简单且安全。

优傲:专利传感器和软件技术

优傲的UR系列机器人重量只有18kg,其专利传感器技术帮助其实现功率和力的限制功能。UR机器人能够监控电机的电流和编码器的位置,通过电流和位置数据,推算出力。

UR机器人知道使用多少力就足以提起负载并移动它,当它发现移动过程中所需的力矩或者力过高,例如在发生碰撞事故时控制,机器人手臂就会安全关断不会造成伤害事故。此外,UR系列机器人的控制系统有冗余设置,所以任何危险失效都会使机器人在安全状态下停机。 

ABB :YUMI搭载传感器和机器视觉

硬件上,YUMI拥有一付轻量化的刚性镁铝合金骨架以及被软性材料包裹的塑料外壳,能够很好 地吸收对外部的冲击。

软件上,YUMI有运动速度和功率限制的设计,当它与工人或其他物体接触时,内置的传感器就能检测到。当类似接触发生时,速度和功率限制将使得碰撞能量不足以造成严重伤害。此外,YUMI还配备了视觉系统,使其可以在开放环境中进行工作。

据悉,YuMi已经获得UL颁发的机器人安全认证。

Baxter的设计使其无需价格高昂的编程,就可以在常规状态下安全地与工人协同作业。Baxter号称“本质安全”,而这都源于串联弹性驱动器(SEA)。

据悉,SEA在减速器与负载之间加入了弹簧作为力矩传递机构,与传统的刚性关节相比,它可以通过测量与负载直接连接的弹簧形变量,计算负载端作用力,通过将力矩控制转化为弹簧形变量控制,能够实现更精确的力矩控制。此外,弹簧使得SEA结构具有更好的抗外力冲击能力,更符合人机作业的力控制模式。

除了SEA, Baxter还内置用于判断检测人员是否进入机器人作业区域的声呐传感器和摄像头传感器,还有用于实现障碍物检测的集成视觉。力传感器能够控制力的大小并完成位置控制,通过控制机器人的速度以确保它不会对任何人带来伤害。Baxter还配备了对碰撞进行检测和响应的系统,确保机器人不会夹伤、压伤和撞伤作业人员。

因为具有机器人保护皮衣APAS ,博世的协作机器人被认为是最安全的协作机器人。这个外衣其实是触觉检测装置。由于机器人和人类一起工作,这些传感器能够在检测到任何非常规的力时给控制器提供即时反馈。

博世的机器人同时还有安全距离保护,当检测到人靠得太近时,其会自动降低运行速度,相当于隐形的防护网。在人离开该区域后,机器人会自动恢复正常速度。该装置在获取德国雇主责任保险协会认证的过程中肯定经历了各种极端的测试。

安川:基于控制的协同作业

安川的Motoman系列双臂SDA机器人和单臂SIA机器人采用了具有安全等级的受控制动。在某些情况下,它们也对速度和间隔距离进行监控。

Motoman机器人的功能安全选配单元上采用了具有安全等级的受控制动组件,后者位于机器人的控制器上。外部安全激光传感器可以发现人员是否进入机器人作业区域,并通知机器人手臂减速或者停止。控制器对信号进行处理,然后对执行器的行为和速度进行变更,安全传感器用来确定靠近的人员的位置,当人进入机器人的作业区域控制,功能安全单元就会自动降低机器人的速度,通过监控速度和间隔距离来实现人机协同作业的。

此外,Motoman机器人安全传感器内置有失效安全功能,信号会发送给机器人控制器中的两个不同区域,在不同的硬件上采用不同的算法对这两个独立的信号分别进行处理,这两组软件和硬件会相互核对,如果任何一组软硬件给出的结果是触发,那么系统就会进入安全模式。

值得一提的是,Motoman机器人控制器通过了第三方认证,按照标准实现功能安全,用以确保冗余等级。

许多传统应用都因能够重复作业、完成繁重体力劳动的协作机器人而受益无穷,例如:装配、装载/卸载、包装、分拣、分发、打磨和抛光应用。随着机器人在各种规模的企业中的采用率日渐增加,机器人不再仅为大型工业制造商所用。借助如今的协作技术,许多机器制造商发现投资回报期短至不到1年。除了带来了劳动力成本削减,产品生产率提高等好处以外,这些机器人还可支持各工厂缩小装配线规模,而且能够直接在其操作员旁边同地协作。最后,某些协作机器人可以在复杂的人类环境中作业,而无需安装大型的外部传感器和屏障。这可支持工厂按照当前工作环境所需,部署、撤除机器人或部署人力。此举可实现大量多品种小批量制造设施所需要的灵活性。

协作型、复杂感测机器人不仅能够在操作员身边协作,还支持在难以部署传统机器人的复杂、危险应用场合中作业。在诸如喷涂或去除大型舰船的油漆等应用中,通常操作员通常面临各种危险,包括化学品和高空坠落。而现在,可以部署机器人完成此工作,而无需执行在舰船上安装导杆、轨道或传感器这样过于复杂的任务。另一个应用是灾难恢复机器人,即部署机器人在陌生且险峻的地形中执行任务。

在某些应用中,我们发现大型组织使用了自动化设备,而现在借助更智能、更便捷的协作机器人,更小规模的组织也能使用自动化设备了。仓储和物流行业已使用了多年的自动导引车(AGV),但是传统上,需要投资大型设施,以支持操作这些车辆。而新导航技术支持在仓库或者工厂内操作AGV,而无需使用反射器或者标记。除了新导航技术以外,通过结合移动机器人和关节型机器人,还开发了一种新兴技术。这种结合展现了一个激动人心的新机会,即可以在设施周围操纵机器人,以及在人类环境中作业时,通过机器人拣选和包装产品。

降低风险、缩短手术时间和恢复时间依然是外科手术机器人的关注焦点。通过改善常规腹腔镜检查和关节镜检查技术,外科手术机器人在手术室人员身边以及对患者进行安全作业的同时,能够为外科医生提供更高的可见性、敏捷度、准确性和舒适度。如今的外科手术机器人能够减少手术创伤,改善患者疗效,缩短接受前列腺、心脏、妇科手术和其他手术的患者的术后住院时间。随着新外科手术的开发、全球需求的增加,以及协作技术继续创新,外科手术机器人发展潜力无限。

最后,协作机器人将在远程安全和监控领域带来一个振奋人心的机遇。此应用结合了各种不同的技术,包括移动机器人、传感和视频监控。这些机器人所面临的机遇包括国家边界,以及其他大面积的开阔区域,例如:农场、太阳能电站、仓库、机场停车场或者军事基地的应用。

协作机器人无需外部安全屏障,随着此类机器人的部署数目不断增加,从中受益的应用也日渐增多。如今,我们已看到了协作机器人给工业设置、复杂/危险应用、仓储和物流,以及安全和监控领域带来的明显益处。

正如从事智能机器人与机械臂型机器人研究多年的美国南佛罗里达大学计算机与工程学院教授孙宇总结认为,从五六十年代以机械臂为主的协作机器人在工业领域专门解决某一具体的需求,到八十年代专注于机械臂抓手本身的研究,再到进入21世纪后研究人员赋能人工智能,提高作业精度和自动化水平,开始进一步分解协作机器人的任务使命满足各种社会需求。

总之,协作机器人离我们工作与生活的方方面面都非常近了! 

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