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          AI落地制造業(yè):智能機器人應(yīng)具備這4種能力

          共 4455字,需瀏覽 9分鐘

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          2022-07-04 15:42

          導(dǎo)讀:本文對工業(yè)應(yīng)用的機器人的基本結(jié)構(gòu)和智能特征做介紹。

          作者:蔣明煒
          來源:大數(shù)據(jù)DT(ID:hzdashuju)




          智能機器人是智能產(chǎn)品的典型代表。智能機器人至少要具備以下三個要素:一是感知要素,用來認(rèn)識周圍環(huán)境狀態(tài);二是運動要素,對外界做出反應(yīng)性動作;三是思考要素,根據(jù)感知要素所得到的信息,思考采用什么樣的動作。

          人們通常把機器人劃分為三代。第一代是可編程機器人,這種機器人一般可以根據(jù)操作人員所編的程序,完成一些簡單的重復(fù)性操作。這一代機器人是從20世紀(jì)60年代后半葉開始投入使用的,目前在工業(yè)界已得到廣泛應(yīng)用。

          第二代是感知機器人,又叫作自適應(yīng)機器人,它是在第一代機器人的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的,具有不同程度的感知周圍環(huán)境的能力。

          第三代機器人具有識別、推理、規(guī)劃和學(xué)習(xí)等智能機制,它可以把感知和行動智能化地結(jié)合起來,因此能在非特定的環(huán)境下作業(yè),被稱為智能機器人

          智能機器人與工業(yè)機器人的根本區(qū)別在于,智能機器人具有感知、識別、判斷及規(guī)劃功能,因此機器的智能又可分為兩個層次,一是具有感知、識別、理解和判斷功能,二是具有總結(jié)經(jīng)驗和學(xué)習(xí)的功能。

          智能機器人由于用途不同,系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和功能也千差萬別,這里僅就工業(yè)應(yīng)用的機器人的基本結(jié)構(gòu)和智能特征做介紹。圖2.3是智能機器人的基本構(gòu)成。

          ▲圖2.3 智能機器人的基本構(gòu)成


          01 環(huán)境感知能力

          智能機器人最顯著的智能特征是對外和對內(nèi)的感知能力。

          外部環(huán)境感知能力由外部感知系統(tǒng)實現(xiàn),該系統(tǒng)由一系列外部傳感器(包括視覺、聽覺、觸覺、接近覺、力覺和紅外、超聲及激光等)進行傳感信息處理、實現(xiàn)控制與操作。這些傳感器包括碰撞傳感器、遠紅外傳感器、光敏傳感器、麥克風(fēng)、光電編碼器、熱釋電傳感器、超聲傳感器、連續(xù)測距紅外傳感器、數(shù)字指南針、溫度傳感器等。

          內(nèi)部感知系統(tǒng)由一系列用來檢測機器人本身狀態(tài)的傳感器構(gòu)成,可實時監(jiān)測機器人各運動部件的各個坐標(biāo)的位置、速度、加速度、壓力和軌跡等,并監(jiān)測各個部件的受力、平衡、溫度等。

          由外部環(huán)境感知系統(tǒng)和內(nèi)部感知系統(tǒng)獲得的信息組成智能感知系統(tǒng)。該系統(tǒng)中使用的傳感器種類和數(shù)量越來越多,每種傳感器都有一定的使用條件和感知范圍,并且又能給出環(huán)境或?qū)ο蟮牟糠只蛘麄€側(cè)面的信息,為了有效地利用這些傳感器信息,需要采用某種形式對傳感器信息進行綜合或融合處理,不同類型信息的多種形式的處理系統(tǒng)就是傳感器融合。

          傳感器的融合技術(shù)涉及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、知識工程、模糊理論等在信息、檢測和控制領(lǐng)域的新理論和新方法。


          02 控制能力

          智能機器人的系統(tǒng)控制能力由智能控制系統(tǒng)實現(xiàn),該系統(tǒng)的任務(wù)是根據(jù)機器人的作業(yè)指令程序以及從內(nèi)外部傳感器反饋回來的信號,經(jīng)過知識庫和專家系統(tǒng)辨識并應(yīng)用不同的算法分析和決策,進而發(fā)出控制指令,支配機器人去完成規(guī)定的運動和功能。

          如果機器人不具備信息反饋特征,則該機器人的控制系統(tǒng)為開環(huán)控制系統(tǒng),反之則為閉環(huán)控制系統(tǒng)。根據(jù)控制原理,控制系統(tǒng)又可分為程序控制系統(tǒng)、適應(yīng)性控制系統(tǒng)和人工智能控制系統(tǒng),而根據(jù)控制運動的形式,控制系統(tǒng)可分為點位控制系統(tǒng)和連續(xù)軌跡控制系統(tǒng)。

          如何分析處理這些信息并做出正確的控制決策,需要專家系統(tǒng)的支持。專家系統(tǒng)解釋從傳感器采集到的數(shù)據(jù),推導(dǎo)出機器人狀態(tài)描述,從給定的狀態(tài)推導(dǎo)并預(yù)測可能出現(xiàn)的結(jié)果,通過運行狀態(tài)的評價,診斷出系統(tǒng)可能出現(xiàn)的故障。

          按照系統(tǒng)設(shè)計的目標(biāo)和約束條件,規(guī)劃設(shè)計出一系列的行動,監(jiān)測所得的結(jié)果與計劃的差異,提出維護系統(tǒng)正確運行的方法。人工智能系統(tǒng)與傳統(tǒng)控制方法相結(jié)合,形成整個閉環(huán)控制過程,這需要大量的知識、規(guī)則、算法、模式識別等技術(shù)的支持。


          03 學(xué)習(xí)能力

          隨著對智能機器人的要求不斷提高,機器人所面臨的環(huán)境通常無法預(yù)知,非結(jié)構(gòu)化環(huán)境成為主流。在動態(tài)多變的復(fù)雜環(huán)境中,機器人如果要完成復(fù)雜的任務(wù),其學(xué)習(xí)能力就顯得極為重要了。

          在這種情況下,機器人應(yīng)當(dāng)根據(jù)所面臨的外部環(huán)境和任務(wù)通過學(xué)習(xí)不斷地調(diào)節(jié)自身,在與環(huán)境交互的過程中抽取有用的信息,使之逐漸認(rèn)識和適應(yīng)環(huán)境。通過學(xué)習(xí)可以不斷提高機器人的智能水平,使其能夠應(yīng)對一些意想不到的情況,從而彌補設(shè)計人員在設(shè)計過程中造成的可能存在的不足。

          因此,學(xué)習(xí)能力是機器人應(yīng)該具備的重要能力之一,它為處于復(fù)雜多變環(huán)境下的機器人在環(huán)境理解規(guī)劃與決策等方面提供了有效保障,從而改善整個機器人系統(tǒng)的運行效率。


          04 接入工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的能力

          智能機器人和所有智能產(chǎn)品一樣,未來都要成為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的一個終端,因此智能機器人要具備接入工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的能力。

          用信息物理融合系統(tǒng)(CPS)的原理構(gòu)建通信模塊,對內(nèi)與智能控制系統(tǒng)集成,采集機器人的所有運行狀態(tài);對外通過標(biāo)準(zhǔn)現(xiàn)場總線和以太網(wǎng)卡接入互聯(lián)網(wǎng),實現(xiàn)機器人之間,機器人與物流系統(tǒng)之間、其他應(yīng)用系統(tǒng)之間的集成,實現(xiàn)物理世界與信息世界之間的集成。

          智能物聯(lián)系統(tǒng)打破傳統(tǒng)物理世界和信息系統(tǒng)的界限,將數(shù)據(jù)變成及時而有用的信息,讓用戶充分享用虛擬和現(xiàn)實世界的各種資源。

          本文摘編自智能制造:AI落地制造業(yè)之道》(ISBN:978-7-111-69931-6),經(jīng)出版方授權(quán)發(fā)布。

          延伸閱讀智能制造:AI落地制造業(yè)之道
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