白 凈

（大連職業(yè)技術(shù)學(xué)院，遼寧大連 116037）

0 引言

工業(yè)機(jī)器人是社會(huì)經(jīng)濟(jì)和科學(xué)技術(shù)雙重推動(dòng)下的產(chǎn)物，其涉及到計(jì)算機(jī)技術(shù)、機(jī)械技術(shù)、人工智能等領(lǐng)域。近幾年，工業(yè)機(jī)器人得到了較快的發(fā)展，工業(yè)機(jī)器人的使用促進(jìn)了工業(yè)生產(chǎn)各個(gè)方面的管理發(fā)展，為生產(chǎn)企業(yè)帶來(lái)規(guī)范和秩序，提高了企業(yè)的生產(chǎn)效率。據(jù)國(guó)際機(jī)器人聯(lián)盟（International Federation of Robotics，IFR）數(shù)據(jù)報(bào)告顯示，2013 年以來(lái)，自動(dòng)化生產(chǎn)在全球范圍內(nèi)不斷加速，工業(yè)機(jī)器人的市場(chǎng)規(guī)模正以年均12%的速度快速增長(zhǎng)[1]。機(jī)器代人已經(jīng)成為未來(lái)制造業(yè)發(fā)展的主流趨勢(shì)，隨著機(jī)器人智能水平的提高，工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用范圍除了搬運(yùn)、焊接、刷漆、組裝、采集和放置外，食品、化工、家具、家電、采礦、建筑等領(lǐng)域也成為了工業(yè)機(jī)器人的新工業(yè)用戶(hù)[2-3]。近年來(lái)，由于傳統(tǒng)制造行業(yè)發(fā)展緩慢和人工智能的沖擊，為了提升生產(chǎn)效率、管理效率、節(jié)約成本，企業(yè)紛紛向自動(dòng)化、數(shù)字化和智能化進(jìn)行轉(zhuǎn)型。目前，工業(yè)機(jī)器人的發(fā)展態(tài)勢(shì)主要向著人機(jī)協(xié)作、人工智能、新工業(yè)用戶(hù)、數(shù)字化、和更小更輕5 個(gè)發(fā)展方向。

新冠肺炎的疫情爆發(fā)后，我國(guó)企業(yè)開(kāi)始熱衷于部署機(jī)器人及自動(dòng)化技術(shù)。服務(wù)機(jī)器人在輔助診斷、快速測(cè)試、精準(zhǔn)測(cè)溫與目標(biāo)識(shí)別等方面，助力了疫病智能診治，降低了醫(yī)護(hù)人員感染風(fēng)險(xiǎn)，提高了管控工作效率。此外，工業(yè)機(jī)器人在工業(yè)制造、物流配送、餐飲零售、安防巡邏、康復(fù)保健等領(lǐng)域的價(jià)值也進(jìn)一步凸顯。

1 工業(yè)機(jī)器人的發(fā)展趨勢(shì)研究

我國(guó)的制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)才剛剛起步，遠(yuǎn)沒(méi)有達(dá)到智能制造、無(wú)人化生產(chǎn)的地步，2020 年的新型冠狀病毒疫情導(dǎo)致復(fù)工延遲、流通減速，給我國(guó)制造業(yè)帶來(lái)巨大沖擊。工業(yè)機(jī)器人作為制造業(yè)的生產(chǎn)載體，將更加向著數(shù)字化、智能化的方向發(fā)展。

1.1 數(shù)字化

數(shù)字化轉(zhuǎn)型最根本的價(jià)值，是能夠幫助制造企業(yè)真正從全方位洞察數(shù)據(jù)，從數(shù)據(jù)中看出正確的趨勢(shì)。在此次疫情之后，制造企業(yè)會(huì)更加重視對(duì)BI（Business Intelligence，商業(yè)智能）、大數(shù)據(jù)分析和AI（Artificial Intelligence，人工智能）等技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用，并對(duì)數(shù)據(jù)分析師提出迫切的需求。疫情影響下工業(yè)機(jī)器人的數(shù)字化發(fā)展主要體現(xiàn)在遠(yuǎn)程控制、大數(shù)據(jù)分析等。

（1）實(shí)現(xiàn)無(wú)人化生產(chǎn)。利用GPRS 網(wǎng)絡(luò)和云端服務(wù)器實(shí)現(xiàn)工業(yè)機(jī)器人的遠(yuǎn)程控制，在遠(yuǎn)端即可對(duì)工業(yè)機(jī)器人進(jìn)行運(yùn)行控制、狀態(tài)查看、參數(shù)設(shè)定等。阿里云推出的“工業(yè)機(jī)器人云平臺(tái)”，可在云端管理機(jī)器人，實(shí)現(xiàn)對(duì)生產(chǎn)流水線(xiàn)和自動(dòng)化裝備的機(jī)器人遠(yuǎn)程監(jiān)控，為工廠(chǎng)的業(yè)務(wù)管控提供數(shù)據(jù)支撐[4]。一旦機(jī)器人運(yùn)行出現(xiàn)故障，平臺(tái)可實(shí)時(shí)上報(bào)，并啟動(dòng)云端控制和后期維護(hù)等。

（2）提高生產(chǎn)效率。通過(guò)市場(chǎng)形勢(shì)分析行情、原材料供應(yīng)、供需關(guān)系、產(chǎn)業(yè)鏈導(dǎo)向等大數(shù)據(jù)因素，推理設(shè)計(jì)最優(yōu)生產(chǎn)方案，自動(dòng)調(diào)整工業(yè)機(jī)器人的運(yùn)行狀態(tài)，優(yōu)化生產(chǎn)率。利用大數(shù)據(jù)分析進(jìn)行預(yù)測(cè)性維護(hù)，對(duì)工業(yè)機(jī)器人潛在的問(wèn)題進(jìn)行監(jiān)測(cè)并及時(shí)改善，對(duì)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)控進(jìn)行故障預(yù)警。目前KUKA、ABB 等大型機(jī)器人廠(chǎng)家生產(chǎn)的機(jī)器人可與云技術(shù)相連，實(shí)現(xiàn)機(jī)器人與設(shè)備聯(lián)網(wǎng)，實(shí)時(shí)查看和分析工業(yè)機(jī)器人的運(yùn)行狀態(tài)，減少系統(tǒng)停機(jī)時(shí)間、進(jìn)行預(yù)測(cè)性維護(hù)等，并通過(guò)大數(shù)據(jù)分析持續(xù)提高生產(chǎn)率、質(zhì)量和靈活性[5]。

（3）實(shí)現(xiàn)柔性化生產(chǎn)。疫情影響下，企業(yè)對(duì)生產(chǎn)線(xiàn)進(jìn)行柔性化改造的需求極為明顯，需要機(jī)器人承擔(dān)越來(lái)越多的工序轉(zhuǎn)換工作，甚至需要工業(yè)機(jī)器人快速實(shí)現(xiàn)“跨界轉(zhuǎn)產(chǎn)”。以口罩生產(chǎn)為例，遠(yuǎn)景微笑制造中心、新松機(jī)器人、比亞迪、中石化等自動(dòng)化、數(shù)字化程度較高的企業(yè)，都在短期推出了轉(zhuǎn)型的口罩生產(chǎn)設(shè)備及自動(dòng)化生產(chǎn)線(xiàn)[6]。柔性化生產(chǎn)需要大量的數(shù)據(jù)分析、計(jì)算、模擬作為基礎(chǔ)，該領(lǐng)域的數(shù)字化提升有很大的發(fā)展空間。

1.2 智能化

機(jī)器人作為采集分析數(shù)據(jù)、執(zhí)行分配任務(wù)的核心設(shè)備，其智能的關(guān)鍵點(diǎn)之一在于使機(jī)器人能夠有效感知外界環(huán)境，做出自主化的反應(yīng)。對(duì)于這種可實(shí)現(xiàn)自主化反應(yīng)的工業(yè)機(jī)器人，在疫情影響下的需求尤為迫切。智能化程度較高的工業(yè)機(jī)器人，可以減少人工干預(yù)，實(shí)現(xiàn)故障的自行檢測(cè)與處理，自主規(guī)劃運(yùn)動(dòng)路徑等。智能傳感器、機(jī)器視覺(jué)、人工智能等技術(shù)的發(fā)展，是提高工業(yè)機(jī)器人智能化水平的推動(dòng)力。工業(yè)機(jī)器人在智能化發(fā)展中的關(guān)鍵技術(shù)，仍然是機(jī)器人視覺(jué)和控制算法研究，這是信息采集和決策的關(guān)鍵。

機(jī)器人視覺(jué)研究主要包括，圖像采集的選擇能力研究，視覺(jué)在動(dòng)態(tài)處理方面的研究，視覺(jué)系統(tǒng)與其所處環(huán)境之間的交互作用能力來(lái)提升主動(dòng)視覺(jué)的研究等，算法直接決定了邏輯推理和判斷決策的速度和準(zhǔn)確度。工業(yè)機(jī)器人控制算法的研究，主要包括行為決策算法和運(yùn)動(dòng)控制算法。其中，運(yùn)動(dòng)控制算法已較為成熟，主要提高機(jī)器人行動(dòng)的精度、速度和穩(wěn)定性。復(fù)雜行為決策指在獲取周?chē)h(huán)境的知識(shí)后，工業(yè)機(jī)器人根據(jù)內(nèi)部的知識(shí)庫(kù)做出決策，涉及人工智能的范疇，其發(fā)展有賴(lài)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基因算法、遺傳算法和針對(duì)具體問(wèn)題的特定算法等。將人工智能與工業(yè)機(jī)器人結(jié)合后，工業(yè)機(jī)器人將從單純的執(zhí)行機(jī)構(gòu)轉(zhuǎn)變?yōu)榭蛇M(jìn)行自主學(xué)習(xí)、自主分析決策的智能化設(shè)備系統(tǒng)，尤其對(duì)在未來(lái)處理公共突發(fā)事件時(shí)，能夠避免人工干預(yù)，臨機(jī)處理突發(fā)事件。

我國(guó)在機(jī)器視覺(jué)上的應(yīng)用研究，偏重于目標(biāo)識(shí)別和精確定位，如無(wú)錫奧特維科技股份有限公司研究并構(gòu)建了一套基于機(jī)器視覺(jué)的工業(yè)機(jī)器人鋰電池載流片定位系統(tǒng)，通過(guò)圖像處理和算法處理實(shí)現(xiàn)工業(yè)機(jī)器人的智能定位[7]。華南理工大學(xué)利用工業(yè)機(jī)器人建立目標(biāo)物體立體測(cè)量、抓取位姿估計(jì)、機(jī)器人軌跡優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)了智能識(shí)別，“自主抓取”是更高端的智能應(yīng)用，這是我國(guó)工業(yè)機(jī)器人智能抓取的典型案例[8]。德國(guó)目前通過(guò)攝像頭，協(xié)助檢測(cè)原理和算法，對(duì)不同的幾何形狀和布置予以分類(lèi)，可以自主實(shí)現(xiàn)抓取和搬運(yùn)。

除了數(shù)字化和智能化之外，制造業(yè)實(shí)現(xiàn)少人化生產(chǎn)的途徑還有加強(qiáng)人機(jī)協(xié)作。協(xié)作機(jī)器人在生產(chǎn)制造中已經(jīng)有了成功的應(yīng)用場(chǎng)景，如用于倉(cāng)儲(chǔ)與電子商務(wù)（運(yùn)輸、揀選和排序）和電子產(chǎn)品的生產(chǎn)（焊接、裝配、打磨、檢測(cè)等復(fù)雜的工序過(guò)程）等。但限于AI 技術(shù)、成本等因素，還未能大規(guī)模應(yīng)用?！叭藱C(jī)協(xié)作”的模式使制造業(yè)的工作環(huán)境更加自動(dòng)化，無(wú)論是在未來(lái)還是在疫情的當(dāng)下，靈活、簡(jiǎn)易、高效的“人機(jī)協(xié)作”模式都具有核心競(jìng)爭(zhēng)力。目前的人機(jī)協(xié)作的智能化程度有限，可用如下案例作參考：德國(guó)庫(kù)卡（KUKA）的協(xié)作機(jī)器人LBR iiwa，可以以10～50 mm/s 的速度抵近物體，并在遇到阻礙后立刻停止運(yùn)動(dòng)[9]；瑞士ABB 的雙臂人機(jī)協(xié)作機(jī)器人YuMi，可與工人一起協(xié)同工作，在感知到人的觸碰后，會(huì)立刻放慢速度，最終停止運(yùn)動(dòng)[10]。

2 結(jié)語(yǔ)

工業(yè)機(jī)器人是實(shí)現(xiàn)智能制造前期最重要的工作之一，是聯(lián)系自動(dòng)化和信息化重要的載體。工業(yè)機(jī)器人將加速數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型來(lái)提升制造業(yè)發(fā)展的質(zhì)量和競(jìng)爭(zhēng)力，帶來(lái)相應(yīng)的機(jī)器人技術(shù)研發(fā)、操作、維修、營(yíng)銷(xiāo)及管理人員需求的大幅度提升，許多企業(yè)在“機(jī)器人換人”的過(guò)程中將面臨著“機(jī)器人易購(gòu)，技工難求”的窘境，這對(duì)我國(guó)機(jī)器人行業(yè)的人才培養(yǎng)規(guī)模將提出更大的挑戰(zhàn)。