智能机器人在服务国家重大需求, 引领国民经济发展和保障国防安全中起到重要作用, 被誉为“制造业皇冠顶端的明珠”. 随着新一轮工业革命的到来, 世界主要工业国家都开始加快机器人技术的战略部署. 而智能机器人作为智能制造的重要载体, 在深入实施制造强国战略, 推动制造业的高端化、智能化、绿色化过程中将发挥重要作用.
王耀南院士团队从智能机器人的感知与控制等关键技术的视角出发, 重点阐述了机器人的三维环境感知、点云配准、位姿估计、任务规划、多机协同、柔顺控制、视觉伺服等共性关键技术的国内外发展现状.
然后, 以复杂曲面机器人三维测量、复杂部件机器人打磨、机器人力控智装配等机器人智能制造系统为例, 阐述了机器人的智能制造的应用关键技术, 并介绍了工程机械智能化无人工厂、无菌化机器人制药生产线等典型案例. 最后探讨了智能制造机器人的发展趋势和所面临的挑战.
亮点论述：
智能制造机器人发展趋势及挑战
当前, 云计算、物联网和大数据等新兴信息通信技术快速发展, 为高端制造业的发展提供了新的思路和契机.
1)“云−边−端”融合的智能制造. “云−边−端”融合的作业模式通过深度感知制造过程中生产实体的特性和状态, 动态/在线地在工业云 (云) 和生产单元(边、端) 间进行数据交换和计算分发, 进而高效、无缝、透明地协同使用云端和边缘端的计算、存储及数据等资源, 以实现网络化、智能化、柔性化生产. 在智能制造机器人协同作业场景中, 在“云−边−端”融合的架构集成了通信与计算技术, 克服了个体设备信息存储和计算资源等的固有局限, 能够较好地支撑机器人系统运行. 有效地建立云边融合的网络架构, 加强云边端协同、智能共享的顶层设计, 将是未来智能制造机器人研究的重点.
2)新一代智能制造系统由通信、计算、感知、控制与安全体系等组成, 通过新一代人工智能技术, 智能制造系统将具备“感知−决策−执行”的闭环特征, 而在动态环境中构建机器人的感知−决策−控制协同作业机制具有重要意义. 在工业互联网平台设备互联互通的基础上, 利用分布式传感技术实现生产场景要素的全面感知, 以适应复杂制造场景下感知对象异构、干扰因素多等挑战; 灵活运用集中式、分布式与群体智能, 建立安全高效、强鲁棒、易扩展的任务调度和动态规划体系, 设计机器人自主决策机制, 保障大规模制造任务和工序井然有序地运行.
3)人机融合智能. 人机融合技术不断深化, 标准化结构、柔性人机交互技术不断发展, 促进智能制造领域工业机器人的便捷性和可靠程度越来越高. 人机融合在智能机器人生产设计中, 越来越受到重视. 人机协同既具备人类认知能力, 又具备机器人的高效率, 通过人类与机器人的智能协作, 能够完成复杂的加工、装配等任务, 同时提升了安全性与便捷性, 是人机融合的一个重要发展方向. 同时, 随着机器人技术日益成熟、智能仓储机器人等产品的快速发展, 人机协作技术在电子、建筑、家居等一般行业的应用也在迅速演进.
4)集群机器人技术. 智能制造机器人涉及先进信息技术、机器人技术、自动化技术以及机械工程与材料工程交叉融合等前沿制造技术. 面对大规模的智能制造任务, 机器人往往处于分散、低连通环境, 为适应需求多变、异构感知对象、突发问题等情况, 需根据特定感知任务, 准确描述跨域多实体、多机器的动态协作关系, 进而探索自适应的群组动态协作感知与融合策略, 实现智能制造机器人的跨域融合感知. 还需在动态和多维信息收集的基础上, 对复杂问题进行自主识别、判断、推理, 并做出实时性的决策, 实现集群机器人的精准感知与实时规划, 集群机器人有望在新一代智能制造系统发挥重要作用。
