先进机器人关键技术研究

吕林逸

(首都师范大学附属育新学校,北京 100096)

1 引言

机器人(Robot)是自动执行动作的机器装置。它既可以接受指令信号,又可以运行预先编制的程序,也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领运行。它的任务是协助或取代人类的部分工作内容,机器人系统是机械控制、机械电子、计算机、先进材料、甚至仿生科学的研究成果汇集而成的结晶。在工业、医学、农业、建筑业甚至军事等领域中均有重要用途。

上世纪50、60年代,随着机构理论和伺服理论的发展,机器人进入了应用化阶段。1954年美国的G.C.Devol发表了“通用机器人”专利;1960年美国AMF公司生产了柱坐标型Versatran机器人,可作点位和轨迹控制,这是世界上第一种用于工业生产的机器人。

70年代,随着计算机技术、现代控制技术、传感技术、人工智能技术的发展,机器人技术也得到了迅速发展。1974年Cincinnati Milacron公司成功开发出了多关节机器人;1979年,Unimation公司又推出了PUMA机器人,它具有多关节、全电动驱动、多C P U二级控制的系统;采用V A L专用语言;可配视觉、触觉、力觉传感器,在当时,是一种技术先进的工业机器人。现在的工业机器人结构大体上是以此为基础的。

进入80年代,随着传感技术,包括视觉传感器、非视觉传感器(力觉、触觉等)以及信息处理技术的发展,出现了第二代机器人——有“感觉”的机器人。它能够自动获得运行工况环境和工作对象的有关信息,并进行一定的实时处理,引导机器人进行作业。它们都进入了应用化阶段,在工业生产中已得到广泛应用。“智能机器人”属于目前正在研究的第三代机器人,也就是所谓的“先进机器人”。它不仅具有比第二代机器人更加完善的环境感知能力,而且还具有逻辑思维、判断和决策能力,可根据作业要求与环境信息自主地进行工作。而通过传感技术的进一步发展,先进机器人比传统机器人更加智能,得力于机器视觉技术以及机器视觉技术的快速发展。

2 机器触觉

2.1 发展现状分析

机器人触觉传感技术的研究始于20世纪70年代。三十多年的历程可分为三个时段：70年代、80年代、90年代以后。这三个时段的研究与成就各有特点。

70年代国外的机器人研究已成热点,但触觉技术的研究刚刚开始且成果较少。受到当时传感器技术水平的限制,机器触觉技术发展缓慢。

80年代是机器触觉技术发展的快速增长期。此期间从电、磁、力、光和超声等方面入手,对传感器设计、原理和方法做了大量研究。并对检测接触点和区域、接触截面形状、压力分布的触觉阵列等方面开始研究。研制出了能检测对象形状、尺寸、位置和温度的传感器[1]。然而对于如表面纹理、硬度、粘度等材料物理性质的触觉感知还未得到有效解决。

90年代以后,触觉传感技术持续发展,主要成就有：(1)在应用方面。例如器件封装对传感器性能与应用技术有了长足发展;(2)多传感器融合。如通过利用几种具有不同响应率的触觉传感器,针对需要处理不同接触特征的工况要求,集成在同一系统中。(3)机器人结构改进。“多手指”对象的操作性能有了相当大的进步。(4)触觉应用已开始应用于医疗领域[1]。

虽然我国80年代左右开始研究机器人传感器,但由于当时受到客观条件限制。直到1987年国家“863”计划实施后才加快步伐。在“863”计划支持下,90年代初我国的触觉传感器研究就取得了长足进步。如陈铁华等人研制出了机器人触觉感知接口的软硬件实施方法[2];吴锦阳等人为提高外科手术精确性、灵活性和安全性,将力触觉反馈系统应用到数字化外科当中[3]。

2.2 主要不足及发展方向

虽然三十多年来触觉传感技术的研发取得了较大进步。但在其进程中仍存在着明显不足。当前机器触觉中用到的柔性传感器,敏感材料是决定传感器好坏的决定性因素之一。所以,易制备、成本低、响应性高的敏感材料是主要发展方向之一。其中力敏特性响应性高的材料,如导电橡胶、电容式、电阻式的材料压阻数学模型尚不成熟,直接限制了当前敏感材料在机器触觉中的使用前景,所以一方面需要开发一种易制备、成本低、并且具有稳定压阻数学模型的敏感材料,另一方面,针对当前的力敏材料,重点研究其材料本构模型[4]。

3 机器视觉

3.1 技术发展现状分析

机器视觉技术是指用摄像机来模拟人眼的视觉功能,进而对客观事物做出测量和判断的技术。当今,视觉技术在工业中得到了越来越广泛的应用,对提高生产效率,达到生产智能化的目的起着至关重要的作用。如屠海斌以M T-R自由度机器人为平台,研究了基于视觉信息的机械臂控制方法[5];刘振宇等人针对以往工业生产线分拣工件时存在的问题,从视觉的角度研究了相关技术难点[6],同时刘振宇等人又针对传统码垛机器人作业时存在的不足,从视觉技术的角度研究提供了促进其自动化的方案[7];吕家国等人根据双目视觉定位原理,通过分析系统各部件的工作原理和医疗机器人手术导航的实际需求,结合市场供货情况,提出了一种适用于医疗机器人手术导航定位的双目视觉硬件系统设计方法[8]。

3.2 主要不足及发展方向

机器视觉技术发展到今天,已有长足进步。然而,在环境感知分辨,软件应用等方面还需改进。例如,在基于机器视觉工业机器人分拣系统中[9],只用在了黑白棋子的分拣系统,然而,实际工况下,抓取对象不仅仅局限于黑白棋子这种对象。所以,机器人的分拣系统应向着多方面,从颜色、形状的多个角度进行研究。网络连接方面,相机和机器人之间通过网线连接,但如果在恶劣的环境下,有线连接是否适用,尚不得知。所以,无线连接应得到未来研究的重视。软件方面,当前视觉技术对于光照干扰的抵抗力不足,所以未来研究应更多考虑如何对光照影响进行补偿。物联网发展的今天,实现语言应具有通用性,以后的发展方向应尝试使用更多语言。

另外,当前研究的分拣系统可以有效解决规则几何工件的分类的问题[6],达到分拣的目的,但是否对于非规则的几何工件的分拣问题仍然适用,不得而知。所以,以后的研究发展方向应尝试对非规则几何工件进行分类。

4 结语

本文综述了国内外先进机器人的研究现状,并以机器视觉和触觉两大关键技术为主要研究对象,得到当前技术的难点以及发展方向。包括该技术是否适用于多系统、是否适用于复杂环境、以及是否可以完全自动化等问题,提出了未来研究方向,以期对当前机器人研究方向提供指导。

[1] 刘少强,黄惟一,王爱民.机器人触觉传感技术研发的历史现状与趋势[J].ROBOT,2002,24(4)：362-366.

[2] 陈铁华,赵丁选,侯文卓.遥控移动机器人触觉感知接口的实现[J].机电工程技术,工业控制,2006,35(4)：52-55.

[3] 吴锦阳,张诗雷,桂海军.力触觉反馈系统在现代数字化外科的应用及研究进展[J].组织工程与重建外科杂志,2012,8(4)：229-231.

[4] 何慧娟,王雷,德章.柔性触觉传感器在机器人上的应用综述[J].Transducer and Microsystem Technologies,2015,34(11)：5-7.

[5] 屠海斌.基于机器视觉的搬运机器人系统研究与软件实现[D].东南大学硕士论文,2016.

[6] 刘振宇,李中生,赵雪,等.基于机器视觉的工业机器人分拣技术研究[J].制造业自动化,2013,35(9)：25-29.

[7] 刘振宇,李中生,张涛,等.基于机器视觉的码垛机器人系统研究[J].组合机床与自动化加工技术,2014,(4)：9-14.

[8] 吕家国,蒋晓瑜,张鹏炜,等.医疗机器人双目视觉硬件系统设计与实现[J].中国光学,2014,7(2)：307-312.

[9] 栗俊艳,米月琴,弓靖,刘鹏飞.一种基于机器视觉的工业机器人分拣系统[J].电子科技,2016,29(1)：105-107.