人机共舞的协作机器人

原创 传感器技术 2021-06-21 07:00

随着我国人口红利的消失以及《中国制造2025》规划的出台,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。


协作机器人


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。


    人机协作机器人


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。


温度和湿度传感器:

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。


超声波传感器:

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。


震动传感器:

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:

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。


按照协作程度从低到高,学术界提出了四种人机协作方式(Methods),分别是:Safety-rated monitored stop(安全级监控停止);Hand guiding(手动引导);Speed and separation monitoring(速度和距离监控);Power and force limiting(功率和力限制)。而 ISO/TS 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。

  

ReThink:Baxter系列弹性执行器SEA

 

 

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。


博世:协作机器人外衣APAS 

 

 

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。


协作机器人应用领域

 

传统工业应用


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。


复杂且危险的应用


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。


仓储和物流


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。


外科手术应用


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。


远程安全和监控


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! 


- END -


  


制造业的未来是智能化,智能化的基础就是传感器;互联网的方向是物联网,物联网的基石也是传感器;

 
《传感器技术》汇编了一套各种传感器的基础知识,介绍了各种传感器的原理。

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