工业机器人的发展路径研究

白 净

（大连职业技术学院，辽宁大连 116037）

0 引言

工业机器人是社会经济和科学技术双重推动下的产物，其涉及到计算机技术、机械技术、人工智能等领域。近几年，工业机器人得到了较快的发展，工业机器人的使用促进了工业生产各个方面的管理发展，为生产企业带来规范和秩序，提高了企业的生产效率。据国际机器人联盟（International Federation of Robotics，IFR）数据报告显示，2013 年以来，自动化生产在全球范围内不断加速，工业机器人的市场规模正以年均12%的速度快速增长[1]。机器代人已经成为未来制造业发展的主流趋势，随着机器人智能水平的提高，工业机器人的应用范围除了搬运、焊接、刷漆、组装、采集和放置外，食品、化工、家具、家电、采矿、建筑等领域也成为了工业机器人的新工业用户[2-3]。近年来，由于传统制造行业发展缓慢和人工智能的冲击，为了提升生产效率、管理效率、节约成本，企业纷纷向自动化、数字化和智能化进行转型。目前，工业机器人的发展态势主要向着人机协作、人工智能、新工业用户、数字化、和更小更轻5 个发展方向。

新冠肺炎的疫情爆发后，我国企业开始热衷于部署机器人及自动化技术。服务机器人在辅助诊断、快速测试、精准测温与目标识别等方面，助力了疫病智能诊治，降低了医护人员感染风险，提高了管控工作效率。此外，工业机器人在工业制造、物流配送、餐饮零售、安防巡逻、康复保健等领域的价值也进一步凸显。

1 工业机器人的发展趋势研究

我国的制造业转型升级才刚刚起步，远没有达到智能制造、无人化生产的地步，2020 年的新型冠状病毒疫情导致复工延迟、流通减速，给我国制造业带来巨大冲击。工业机器人作为制造业的生产载体，将更加向着数字化、智能化的方向发展。

1.1 数字化

数字化转型最根本的价值，是能够帮助制造企业真正从全方位洞察数据，从数据中看出正确的趋势。在此次疫情之后，制造企业会更加重视对BI（Business Intelligence，商业智能）、大数据分析和AI（Artificial Intelligence，人工智能）等技术的实际应用，并对数据分析师提出迫切的需求。疫情影响下工业机器人的数字化发展主要体现在远程控制、大数据分析等。

（1）实现无人化生产。利用GPRS 网络和云端服务器实现工业机器人的远程控制，在远端即可对工业机器人进行运行控制、状态查看、参数设定等。阿里云推出的“工业机器人云平台”，可在云端管理机器人，实现对生产流水线和自动化装备的机器人远程监控，为工厂的业务管控提供数据支撑[4]。一旦机器人运行出现故障，平台可实时上报，并启动云端控制和后期维护等。

（2）提高生产效率。通过市场形势分析行情、原材料供应、供需关系、产业链导向等大数据因素，推理设计最优生产方案，自动调整工业机器人的运行状态，优化生产率。利用大数据分析进行预测性维护，对工业机器人潜在的问题进行监测并及时改善，对设备的运行状态监控进行故障预警。目前KUKA、ABB 等大型机器人厂家生产的机器人可与云技术相连，实现机器人与设备联网，实时查看和分析工业机器人的运行状态，减少系统停机时间、进行预测性维护等，并通过大数据分析持续提高生产率、质量和灵活性[5]。

（3）实现柔性化生产。疫情影响下，企业对生产线进行柔性化改造的需求极为明显，需要机器人承担越来越多的工序转换工作，甚至需要工业机器人快速实现“跨界转产”。以口罩生产为例，远景微笑制造中心、新松机器人、比亚迪、中石化等自动化、数字化程度较高的企业，都在短期推出了转型的口罩生产设备及自动化生产线[6]。柔性化生产需要大量的数据分析、计算、模拟作为基础，该领域的数字化提升有很大的发展空间。

1.2 智能化

机器人作为采集分析数据、执行分配任务的核心设备，其智能的关键点之一在于使机器人能够有效感知外界环境，做出自主化的反应。对于这种可实现自主化反应的工业机器人，在疫情影响下的需求尤为迫切。智能化程度较高的工业机器人，可以减少人工干预，实现故障的自行检测与处理，自主规划运动路径等。智能传感器、机器视觉、人工智能等技术的发展，是提高工业机器人智能化水平的推动力。工业机器人在智能化发展中的关键技术，仍然是机器人视觉和控制算法研究，这是信息采集和决策的关键。

机器人视觉研究主要包括，图像采集的选择能力研究，视觉在动态处理方面的研究，视觉系统与其所处环境之间的交互作用能力来提升主动视觉的研究等，算法直接决定了逻辑推理和判断决策的速度和准确度。工业机器人控制算法的研究，主要包括行为决策算法和运动控制算法。其中，运动控制算法已较为成熟，主要提高机器人行动的精度、速度和稳定性。复杂行为决策指在获取周围环境的知识后，工业机器人根据内部的知识库做出决策，涉及人工智能的范畴，其发展有赖于人工神经网络、基因算法、遗传算法和针对具体问题的特定算法等。将人工智能与工业机器人结合后，工业机器人将从单纯的执行机构转变为可进行自主学习、自主分析决策的智能化设备系统，尤其对在未来处理公共突发事件时，能够避免人工干预，临机处理突发事件。

我国在机器视觉上的应用研究，偏重于目标识别和精确定位，如无锡奥特维科技股份有限公司研究并构建了一套基于机器视觉的工业机器人锂电池载流片定位系统，通过图像处理和算法处理实现工业机器人的智能定位[7]。华南理工大学利用工业机器人建立目标物体立体测量、抓取位姿估计、机器人轨迹优化，实现了智能识别，“自主抓取”是更高端的智能应用，这是我国工业机器人智能抓取的典型案例[8]。德国目前通过摄像头，协助检测原理和算法，对不同的几何形状和布置予以分类，可以自主实现抓取和搬运。

除了数字化和智能化之外，制造业实现少人化生产的途径还有加强人机协作。协作机器人在生产制造中已经有了成功的应用场景，如用于仓储与电子商务（运输、拣选和排序）和电子产品的生产（焊接、装配、打磨、检测等复杂的工序过程）等。但限于AI 技术、成本等因素，还未能大规模应用。“人机协作”的模式使制造业的工作环境更加自动化，无论是在未来还是在疫情的当下，灵活、简易、高效的“人机协作”模式都具有核心竞争力。目前的人机协作的智能化程度有限，可用如下案例作参考：德国库卡（KUKA）的协作机器人LBR iiwa，可以以10～50 mm/s 的速度抵近物体，并在遇到阻碍后立刻停止运动[9]；瑞士ABB 的双臂人机协作机器人YuMi，可与工人一起协同工作，在感知到人的触碰后，会立刻放慢速度，最终停止运动[10]。

2 结语

工业机器人是实现智能制造前期最重要的工作之一，是联系自动化和信息化重要的载体。工业机器人将加速数字化、智能化转型来提升制造业发展的质量和竞争力，带来相应的机器人技术研发、操作、维修、营销及管理人员需求的大幅度提升，许多企业在“机器人换人”的过程中将面临着“机器人易购，技工难求”的窘境，这对我国机器人行业的人才培养规模将提出更大的挑战。