王企遠：工業機器人技術推動製造業轉型升級
王企遠
上海發那科機器人有限公司研發中心
到底什麼是智能機器人？目前世界上還沒有一個統一的定義。
其實對於一個傳統的工業機器人，和人的屬性相去甚遠。它按照人編製好的程序把一個東西從A點拿起來放到B點，整個運動的路徑、運動的速度、運動的方式都是事先定義好，這做的就是簡單的重複的動作。
因此，常規的機器人是一個機器，而不是人。既然叫機器人了，我們希望常規的工業機器人更加像人，那就要賦予常規的機器人智能功能。因為人和機器相比，最大的特點是人比機器智能。
智能機器人技術發展趨勢
機器人經過最近20年發展，已經具有很多的智能特徵。
視覺觀看：
通過給機器人配置了視覺感測器，機器人具有了典型的功能。經過20多年的發展，機器人的感測器發展出來很多細節——經過發展二維相機發展到立體相機，拍照片檢測物體不僅能夠得到平面的位置，還能夠得到三維的立體姿態。現在還有三維廣域感測器，這是最先進的技術，它是利用了結構光的技術，一次能夠檢測出多個三維的信息。區別於傳統感測器只能檢測一個部件，它一次能夠檢測好多個部件。有了這個視覺功能之後，機器人可以實現判斷、定位、檢測、識別等一系列功能。
力覺感知：
通過給機器人配置力覺感測器，可以讓機器人感知到外界環境的接觸力。通過檢測出力的大小和方向，它可以實現一些過去很難實現的複雜的操作。同時在一些裝配的裡面，把一個軸插入到一個孔裡面，這個時候不但要看得准，還得有一個巧勁，這時候就需要用到力感測器。針對不同的應用，我們開發了一系列的力感測器，滿足不同的需要。例如在機器人前端裝一個力感測器，它在做一個金屬工件恆定壓力打磨時，實時檢測打磨工件，直接相互壓力。機器人通過調整自己的軌跡實時找准軌跡，保證接觸的壓力保持恆定，而且力的方向要垂直於工件的表面。這樣一來打磨出來的工件的品質是最好的，這是常規機器人無法做到的。
自主學習：
例如學習減振，機器在高速運動中因為慣性停下來會有很大的振動，由於振動，機器人很難高速運行起來。為了解決這個問題，我們在機器人的手腕裝置一個能夠實時檢測機器人運動過程加速度的感測器，通過一系列計算、分析，然後讓機器人掌握了技術，會形成一套新的運動軌跡程序以保證機器人的運動可以振動非常小或者沒有振動。這個學習功能目前主要是應用在高速的重載搬運和焊接。
人機協作：
常規的機器人在工作的時候都用圍欄給圍起來，它在動的時候人不能接觸，畢竟機器的高速運轉會會給人帶來安全隱患。但在有些情況下，還是需要機器人和人一起工作。比如說汽車廠的組裝，特別需要把機器人引進去，讓機器人協助生產線上的人工做一些簡單性的工作。
協作機器人的出現實現了這個目標，讓人和機器人能夠近距離接觸。人在做汽車組裝，機器人就在旁邊，他們之間沒有圍欄，當人靠近機器人的時候，機器人不會停下來，它會繼續工作。為了確保協作機器人安全可靠，不會傷害到人。這樣避免在正常生產過程中突然出現故障，造成了整個工廠的停產停線。
發那科開發了叫做ZDT的功能，這個功能基於物聯網和大數據，通過物聯網把所有的機器人、感測器、數據伺服器、數據收集器、雲端服務終端全部連接起來，提供了分析、存儲、傳遞、收集的工程。可以提前通過分析數據找到機器人可能現在的故障，然後預警。第一個是健康狀態監控及故障預警，這個核心功能可以監控減速機。第二個是工藝設備和過程信息監控，能夠看到工藝設備。第三個是系統狀態記錄，能夠監控機器人程序。如果程序被更改，會有備份恢復。第四個是維護保養提醒。第五個是系統最優化，有數據之後可以做優化，使它動作更快、效率更高、耗電更少。
機器人與中國製造2025
高端數控機床和機器人是「中國製造2025」戰略涉及的十大領域之一。據預測，工業機器人增長空間巨大，增速迅猛，2019年將達到16萬台，2020年工業機器人密度將達到 150台。
一個機器人從零開始，經過八小時的學習，能夠達到專業化人員水平。如果通過物聯網把四台機器連接在一起學習，這樣學習的經驗和學習的技術可以進行共享，四台機器共同學習，將打打縮短學習時間。如果一個企業有成百上千個機器人，通過物聯網之後機器人可以進行經驗分享，那麼生產效率的提高將超乎想像。人工智慧技術使機器人更像人或者接近於人，極大地提高了機器人的智能程度。把人工智慧技術中的深度學習技術引入到機器人運用中，機器人技術加上人工智慧技術，將是未來機器人發展的方向。
本文根據王企遠在產教融合2.0時代項目創新發展研討會上的發言整理。
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