近日，重慶遨博研究院副院長(zhǎng)劉晶晶與機(jī)器人創(chuàng)新應(yīng)用中心主任楊鑫凱聯(lián)名在《重慶科技報(bào)》發(fā)表題為《云化復(fù)合移動(dòng)機(jī)器人技術(shù)開(kāi)發(fā)及應(yīng)用研究》的文章，以下為原文——
復(fù)合移動(dòng)機(jī)器人是指由移動(dòng)平臺(tái)、操作機(jī)（以機(jī)械臂為主）、視覺(jué)模組、末端執(zhí)行器等組成，利用多種機(jī)器人學(xué)，傳感器融合定位與導(dǎo)航、移動(dòng)操作、人工智能等技術(shù)，集成了移動(dòng)機(jī)器人與操作機(jī)功能的新型機(jī)器人。相對(duì)于傳統(tǒng)工業(yè)機(jī)器人，具有作業(yè)范圍廣，能集成更多功能、能串聯(lián)更多工作環(huán)節(jié)的優(yōu)勢(shì)，滿足當(dāng)下柔性產(chǎn)線的生產(chǎn)需求。加大對(duì)云化復(fù)合移動(dòng)機(jī)器人技術(shù)研究有助于推動(dòng)行業(yè)技術(shù)進(jìn)一步發(fā)展。
云化復(fù)合移動(dòng)機(jī)器人技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢(shì)
?。ㄒ唬┘夹g(shù)發(fā)展現(xiàn)狀
國(guó)外復(fù)合移動(dòng)機(jī)器人技術(shù)發(fā)展迅速，德國(guó)Magazino推出TORU移動(dòng)倉(cāng)庫(kù)機(jī)器人，其具有智能識(shí)別系統(tǒng)，能夠準(zhǔn)確地從貨架上分揀出指定的物品；美國(guó)FetchRobotics公司的FetchandFreight倉(cāng)儲(chǔ)機(jī)器人，可把貨架上的商品拿下來(lái)，放到Freight上，然后由Freight運(yùn)送到指定區(qū)域；德國(guó)庫(kù)卡生產(chǎn)的KMRiwwa，其具有高度靈活性，能實(shí)現(xiàn)人機(jī)協(xié)作。
在復(fù)合移動(dòng)機(jī)器人領(lǐng)域，國(guó)內(nèi)廠商積極探索開(kāi)發(fā)，陸續(xù)推出各自品牌的復(fù)合機(jī)器人。國(guó)內(nèi)協(xié)作機(jī)器人巨頭遨博（北京）智能科技有限公司、新松機(jī)器人有限公司等是國(guó)內(nèi)率先推出輕載復(fù)合機(jī)器人的廠商。
?。ǘ┘夹g(shù)發(fā)展趨勢(shì)
復(fù)合機(jī)器人根植于工業(yè)機(jī)器人技術(shù)發(fā)展而來(lái)，機(jī)器人技術(shù)經(jīng)過(guò)兩個(gè)世紀(jì)的發(fā)展，取得了明顯的進(jìn)步，如今機(jī)器人的智能化程度已突飛猛進(jìn)。但是隨著時(shí)代的發(fā)展，人們對(duì)機(jī)器人各方面性能要求的提高，未來(lái)機(jī)器人的飛速發(fā)展是可以預(yù)見(jiàn)的，而機(jī)器人發(fā)展的總體趨勢(shì)可概括為以下幾點(diǎn)。
1.微型化
隨著微電子技術(shù)、納米技術(shù)的不斷發(fā)展，控制器件、傳感器也趨于微型化，因此機(jī)器人的微型化是必然趨勢(shì)。機(jī)器人的微型化意味著質(zhì)量、體積的縮小，和更高的靈活性以及更低的能耗。
2.高可靠性
未來(lái)機(jī)器人可能面臨極其復(fù)雜的環(huán)境，機(jī)器人必須具備較高的可靠性，保證正常工作，在實(shí)際生產(chǎn)中，減少機(jī)器人的故障停機(jī)時(shí)間具有現(xiàn)實(shí)意義。
3.設(shè)計(jì)結(jié)合仿生學(xué)
如同人類(lèi)由鳥(niǎo)兒飛翔得到啟發(fā)發(fā)明飛機(jī)，機(jī)器人的很多設(shè)計(jì)創(chuàng)意來(lái)自大自然，目前人們發(fā)明了一些仿生機(jī)器人，例如機(jī)器魚(yú)等，但仍需深入研究。
4.更友好的人機(jī)交互
為了使機(jī)器人能夠更好地為人類(lèi)服務(wù)，機(jī)器人要能全面理解人類(lèi)的想法，不僅限于通過(guò)人機(jī)界面，還包括語(yǔ)言、動(dòng)作、表情等的交互。
5.人機(jī)協(xié)作
人機(jī)協(xié)作是科技發(fā)展的新趨勢(shì)，改變?cè)瓉?lái)機(jī)器人和人相互隔絕的現(xiàn)狀，由人和機(jī)器人共同完成作業(yè)。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是人直接用“手”來(lái)操作機(jī)器人。
6.人工智能
人工智能是未來(lái)機(jī)器人最顯著的特點(diǎn)，機(jī)器人具備與人類(lèi)一樣感知環(huán)境的能力，以及在當(dāng)前環(huán)境下做出最優(yōu)決策的能力，變得越來(lái)越擬人化。
云化復(fù)合移動(dòng)機(jī)器人技術(shù)開(kāi)發(fā)面臨瓶頸
?。ㄒ唬?duì)協(xié)作機(jī)械臂柔順控制技術(shù)及碰撞規(guī)避研究進(jìn)入深水區(qū)，技術(shù)突破難度加大
復(fù)合機(jī)器人上搭載的機(jī)械臂，需要在移動(dòng)過(guò)程中和到達(dá)點(diǎn)位時(shí)完成高效精準(zhǔn)的動(dòng)作，是復(fù)合機(jī)器人實(shí)現(xiàn)其功能與任務(wù)的最重要載體。由于復(fù)合機(jī)器人具備移動(dòng)能力，令協(xié)作機(jī)械臂的工作范圍極大擴(kuò)展，對(duì)協(xié)作機(jī)械臂的柔順性、靈活性、安全性也提出了更高的要求。
現(xiàn)階段高速高精度協(xié)作機(jī)械臂通常采用阻抗控制方法實(shí)現(xiàn)柔順性，但與真正的人機(jī)協(xié)作相比還存在不小的距離。特別是柔順控制方案中的穩(wěn)定性閾值選取缺少合適的理論依據(jù)，只能根據(jù)經(jīng)驗(yàn)得出，同時(shí)大多數(shù)集中于優(yōu)化單一目標(biāo)，缺少多目標(biāo)優(yōu)化方案。以復(fù)合機(jī)器人柔順控制的需求為牽引，結(jié)合積累的大量用戶反饋數(shù)據(jù)，通過(guò)穩(wěn)定性指標(biāo)確定，設(shè)計(jì)多目標(biāo)優(yōu)化的自適應(yīng)控制算法，實(shí)現(xiàn)高速高精度協(xié)作機(jī)械臂的柔順控制。并研制高速高精度協(xié)作機(jī)械臂系統(tǒng)樣機(jī)，進(jìn)行人機(jī)協(xié)作能力典型應(yīng)用驗(yàn)證。
綜合來(lái)看，復(fù)合機(jī)器人上使用的協(xié)作機(jī)械臂，還需要完成一體化關(guān)節(jié)設(shè)計(jì)，高速、高精度、可多圈轉(zhuǎn)動(dòng)的一體化關(guān)節(jié)研發(fā)，實(shí)現(xiàn)高速、高精度、運(yùn)動(dòng)靈活的協(xié)作機(jī)械臂產(chǎn)品在復(fù)合機(jī)器人上的穩(wěn)定安全應(yīng)用。
?。ǘ┮曈X(jué)感知導(dǎo)航技術(shù)不夠成熟
復(fù)合機(jī)器人基于視覺(jué)感知規(guī)劃系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)自主導(dǎo)航，視覺(jué)感知規(guī)劃系統(tǒng)包括傳感、感知、規(guī)劃系統(tǒng)等三部分組成。鑒于復(fù)合機(jī)器人的功能多樣性和可擴(kuò)展性，視覺(jué)規(guī)劃系統(tǒng)應(yīng)采用模塊化的設(shè)計(jì)方法，構(gòu)建高精度視覺(jué)感知規(guī)劃系統(tǒng)的分層體系結(jié)構(gòu)，包括核心算法層、軟硬件平臺(tái)層及應(yīng)用層。在核心算法層面，進(jìn)行成像算法、識(shí)別算法以及軌跡規(guī)劃算法等的深入研究；在軟硬件平臺(tái)層面，形成包括高精度3D相機(jī)、視覺(jué)算法軟件以及機(jī)器人規(guī)劃軟件等搭建起來(lái)的視覺(jué)規(guī)劃體系；在應(yīng)用層面，形成具有不同功能的視覺(jué)組件，對(duì)應(yīng)的產(chǎn)品通過(guò)提前定義的通信協(xié)議進(jìn)行互聯(lián)互通，最終實(shí)現(xiàn)通過(guò)視覺(jué)引導(dǎo)復(fù)合機(jī)器人的任務(wù)規(guī)劃與動(dòng)作執(zhí)行，實(shí)現(xiàn)復(fù)合機(jī)器人更完善的應(yīng)用。
復(fù)合機(jī)器人視覺(jué)感知規(guī)劃系統(tǒng)應(yīng)具備自主可控的低成本核心部件，能夠?qū)C(jī)械臂作業(yè)環(huán)境進(jìn)行感知，以及對(duì)于目標(biāo)的多傳感器融合感知，從而構(gòu)建起多目標(biāo)約束下的多自由度機(jī)械臂自主運(yùn)動(dòng)規(guī)劃技術(shù)。但目前視覺(jué)感知技術(shù)依然存在一些技術(shù)缺陷，主要有工業(yè)相機(jī)視覺(jué)成像安全穩(wěn)定性不高、視覺(jué)感知軟件算法精確性不足等問(wèn)題。
?。ㄈ┗?G的云端一體化實(shí)時(shí)控制技術(shù)不夠成熟
控制系統(tǒng)作為調(diào)控機(jī)器人運(yùn)動(dòng)的核心，是保證機(jī)器人任務(wù)執(zhí)行準(zhǔn)確性與流暢性的關(guān)鍵，對(duì)于復(fù)合機(jī)器人來(lái)說(shuō)，由于其包含了多種不同執(zhí)行系統(tǒng)與操作模組，對(duì)于整個(gè)復(fù)合機(jī)器人的控制更加彰顯出重要意義。作為將自主移動(dòng)與機(jī)械臂任務(wù)執(zhí)行等功能合為一體的機(jī)器人，在提供了豐富的任務(wù)解決方案與任務(wù)處理能力的同時(shí)，由于較大的靈活性的引入，勢(shì)必造成各任務(wù)、各系統(tǒng)之間誤差的積累與耦合，降低了操作的精度與穩(wěn)定性。這需要復(fù)合機(jī)器人同時(shí)具備較高的智能感知、自動(dòng)解耦、動(dòng)態(tài)修復(fù)能力，以權(quán)衡復(fù)合機(jī)器人操作方案的靈活性與任務(wù)執(zhí)行的準(zhǔn)確性。雖然復(fù)合機(jī)器人主要涉及的移動(dòng)機(jī)器人與機(jī)械臂各自獨(dú)立的主控制系統(tǒng)都已經(jīng)相對(duì)成熟，但是雙方硬件及軟件的互聯(lián)互通性能還略顯不足。如何實(shí)現(xiàn)復(fù)合機(jī)器人各子系統(tǒng)間的優(yōu)化整合與聯(lián)調(diào)聯(lián)試，將直接決定復(fù)合機(jī)器人的性能、成本以及所能執(zhí)行的工作復(fù)雜度。
5G云端技術(shù)的發(fā)展，為機(jī)器人控制系統(tǒng)的信息化、輕巧化提出了一個(gè)新的思路，但目前對(duì)基于5G的云端一體化實(shí)時(shí)控制技術(shù)研究不夠成熟，還存在較多技術(shù)難點(diǎn)。
（四）云管邊端的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)及應(yīng)用研究較少
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)建設(shè)步伐不斷加快，對(duì)安全的需求更加迫切，從原有的工控安全演進(jìn)到設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)的安全，在這個(gè)過(guò)程中，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)安全領(lǐng)域的技術(shù)、管理、標(biāo)準(zhǔn)、政策法規(guī)體系方面的供給能力都不足。尤其是工業(yè)云基礎(chǔ)設(shè)施層虛擬化軟件或虛擬機(jī)操作系統(tǒng)漏洞將可能被攻擊者利用，破壞隔離邊界，實(shí)現(xiàn)虛擬機(jī)逃逸、提權(quán)、惡意代碼注入、敏感數(shù)據(jù)竊取等攻擊，從而對(duì)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)上層系統(tǒng)與應(yīng)用程序造成危害。另外，云基礎(chǔ)設(shè)施層通過(guò)虛擬化技術(shù)為多租戶架構(gòu)、多客戶應(yīng)用程序提供物理資源共享能力，但虛擬化技術(shù)提供的隔離機(jī)制存在缺陷，導(dǎo)致多租戶、多用戶間隔離措施失效，造成資源未授權(quán)訪問(wèn)問(wèn)題。
云化復(fù)合移動(dòng)機(jī)器人技術(shù)發(fā)展規(guī)劃建議
（一）加強(qiáng)協(xié)作機(jī)械臂柔順控制技術(shù)及碰撞規(guī)避方法研究
針對(duì)傳統(tǒng)工業(yè)機(jī)器人由于速度快，載荷大，易構(gòu)成安全隱患，不適用于動(dòng)態(tài)未知環(huán)境中的配合加工，和一般協(xié)作機(jī)械臂配備力矩傳感器與柔性關(guān)節(jié)單元，或關(guān)節(jié)配置應(yīng)變計(jì)，來(lái)檢測(cè)輕微的碰撞，重復(fù)精度偏低等問(wèn)題。提出基于臂-手的空間行為規(guī)避理論與方法，揭示基于對(duì)人類(lèi)的動(dòng)作和行為意圖識(shí)別與理解的動(dòng)態(tài)運(yùn)動(dòng)規(guī)律，設(shè)計(jì)基于多傳感器的信息融合精度修正算法，構(gòu)建運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)庫(kù)和動(dòng)態(tài)規(guī)避模型，形成協(xié)作機(jī)器人柔順控制技術(shù)和動(dòng)態(tài)與預(yù)測(cè)結(jié)合的規(guī)避策略，從而有效解決當(dāng)前協(xié)作機(jī)器人精度不高、規(guī)避延遲等問(wèn)題。
（二）強(qiáng)化基于人工智能微集成導(dǎo)航技術(shù)應(yīng)用
針對(duì)一般工業(yè)和協(xié)作機(jī)器人采用固定基座，工作空間受限、運(yùn)動(dòng)協(xié)調(diào)性差等問(wèn)題，為保證機(jī)器人運(yùn)動(dòng)路徑最優(yōu)和精確性，提出移動(dòng)復(fù)合式協(xié)作方式，揭示運(yùn)動(dòng)模式下機(jī)械手快速定位與精準(zhǔn)抓取的協(xié)作規(guī)律，設(shè)計(jì)基于AI（人工智能）的自主導(dǎo)航算法，構(gòu)建環(huán)境感知與定位模型，形成機(jī)器人在未知環(huán)境中的精準(zhǔn)定位抓取能力，有效解決協(xié)作機(jī)器人動(dòng)態(tài)移動(dòng)與精準(zhǔn)抓取協(xié)調(diào)問(wèn)題。具體技術(shù)包括目標(biāo)環(huán)境定位感知、智能識(shí)別與動(dòng)態(tài)優(yōu)化、實(shí)時(shí)構(gòu)建與智能決策等。
目標(biāo)環(huán)境定位感知是基于互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的邊緣和動(dòng)態(tài)搜索智能算法，通過(guò)多傳感器的實(shí)時(shí)信息，探索當(dāng)前環(huán)境中存在的目標(biāo)，準(zhǔn)確標(biāo)定所有目標(biāo)的位置、運(yùn)動(dòng)狀態(tài)等，而對(duì)于動(dòng)態(tài)變化的目標(biāo)，根據(jù)其變化參數(shù)，預(yù)測(cè)其運(yùn)動(dòng)模型，修正并優(yōu)化目標(biāo)值。
智能識(shí)別與動(dòng)態(tài)優(yōu)化是基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的云化軟件、通用PaaS、工業(yè)App等組件，通過(guò)人工智能算法對(duì)機(jī)器人運(yùn)行過(guò)程中所采集圖像進(jìn)行分析，智能識(shí)別出所檢測(cè)對(duì)象的種類(lèi)及其運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，運(yùn)用智能調(diào)度系統(tǒng)，對(duì)機(jī)器人行進(jìn)路線進(jìn)行實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)自適應(yīng)修正，智能處理任務(wù)優(yōu)先等級(jí)。
實(shí)時(shí)構(gòu)建與智能決策是基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的建模與開(kāi)發(fā)環(huán)境和機(jī)理模型等組件，根據(jù)3D激光雷達(dá)的數(shù)據(jù)回傳和人工智能算法對(duì)所處環(huán)境進(jìn)行特征提取、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、狀態(tài)估計(jì)、狀態(tài)更新以及特征更新等操作，完成對(duì)周?chē)h(huán)境的實(shí)時(shí)3D建模，同時(shí)融入智能識(shí)別等人工智能技術(shù)，對(duì)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)和執(zhí)行任務(wù)進(jìn)行決策。
?。ㄈ┘哟蠡?G的云端一體化實(shí)時(shí)控制技術(shù)開(kāi)發(fā)力度
針對(duì)5G通信支持下的復(fù)合機(jī)器人多機(jī)系統(tǒng)在動(dòng)態(tài)開(kāi)放環(huán)境中執(zhí)行任務(wù)的需求，在現(xiàn)有工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)上，研究復(fù)合機(jī)器人硬件集成技術(shù)，實(shí)現(xiàn)環(huán)境監(jiān)控傳感器、電機(jī)驅(qū)動(dòng)及運(yùn)動(dòng)控制、網(wǎng)絡(luò)異常安全模塊、5G通信等模塊的集成，開(kāi)發(fā)復(fù)合機(jī)器人邊緣計(jì)算模塊及云端服務(wù)平臺(tái)等使能部件，將復(fù)合機(jī)器人工控機(jī)云端化。將云端系統(tǒng)作為復(fù)合機(jī)器人運(yùn)行的決策大腦，復(fù)合機(jī)器人系統(tǒng)組成包含復(fù)合機(jī)器人本體+5G通信系統(tǒng)+云端大腦，通過(guò)云端控制計(jì)算，其最終效果不低于機(jī)電一體化，以逆向方法獲取多傳感器的信息有效數(shù)據(jù)，通過(guò)5G網(wǎng)關(guān)將所有傳感器連接到5G基站并直接分流到MEC，優(yōu)化調(diào)參，配置自適應(yīng)的SLAM導(dǎo)航定位技術(shù)、SCADA系統(tǒng)和調(diào)度模型，機(jī)器人運(yùn)行中根據(jù)需求，自動(dòng)選擇有效的傳感信息，動(dòng)態(tài)優(yōu)化SLAM參數(shù)，同時(shí)基于調(diào)度模型和SCADA系統(tǒng)，控制多機(jī)協(xié)同。
?。ㄋ模┘訌?qiáng)云管邊端的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)及應(yīng)用
針對(duì)當(dāng)前邊緣計(jì)算技術(shù)發(fā)展的最新趨勢(shì)，結(jié)合復(fù)合機(jī)器人應(yīng)用中各方面要求，研究復(fù)合AGV硬件集成邊端、云控服務(wù)器平臺(tái)、5G網(wǎng)絡(luò)技術(shù)架構(gòu)等三個(gè)層次的部署方法，形成云管邊端的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)。云端服務(wù)器具備一體化工控機(jī)3倍以上計(jì)算能力，能夠完成3臺(tái)以上底層群機(jī)調(diào)度、管控。
