人工智能机器人系统在建造行业的应用与发展

吴春明

摘要：建造机器人和人工智能建造机器人提高了无人生产作业的安全性、降低了成本、提高了重复作业的质量和效率，在建造领域和工业界得到了很高的评价。长期以来建造行业的从业职业是高危职业，其建造工人的作业成本也随着工业化质量的要求不断提高。建造机器人和人工智能建造机器人在整个作业过程中一个很重要的目的是代替建造工人在复杂环境下进行的重复劳动作业以及危机作业以达到降本增效的作用。种种因素下，建造机器人控制系统以及人工智能建造机器人控制系统被时代所需，被建造企业所需。良好的系统架构设计会减少企业在研发上的投入，也会使得整体建造作业流更顺畅，同时具有更高质量和更高效益等优势。

关键词：人工智能机器人系统;机器人系统;智能控制系统;建造机器人;建造

前言

人工智能建造机器人系统具有良好的环境感知，决策控制以及准确作业的效果。本文简单分析了人工智能建造机器人系统的结构和优点，未来技术的发展方向主要从两方面论述，一是建造机器人控制系统，二是人工智能。

一、人工智能建造机器人控制系统

1.概述

在自动化生产技术的不断发展中，建造企业也越来越多的将自动化建造机器应用于实际的建造作业当中，例如：焊接机，喷涂机，吊装车，灌浆车等。自动化建造机器固然能提高整个建造作业流中的部分效益，但在整个建造作业流中仍需要配备大量的建造工人进行复杂的建造作业。这些建造工人中大部分人的初始职业素养一般，并且建造工人的流转率又很高，那么企业想要维持一支建造队伍的高质量、高的安全意识就会变得不容易。在旧的建造观念里要改变这种情况是通过建立完善的制度，通过不断的培训提高建造工人对建造的专业素养以及通过提高作业环境等因素来达到目标的。这样确实会使得建造质量系数、工人安全系数提高，但随之而来会使得企业背负高额的成本。而且建造工人的作业性质根本性没有改变，依然难以突破瓶颈。为了突破瓶颈，更进一步降低成本，提高质量，提高安全系数，提高效。建造企业的一个降本增效方向是努力用机器的自动化作业代替建造工人的作业。发展至今，新的技术不断出现，例如：人工智能，大数据，分布式系统，机器人技术等等。新的技术不断替代或者融合旧有的技术，使得更高效率，更低成本，更安全，更强适应性、更智能的建造机器人系统方案更受企业青睐。对此，结合上近年来迅猛发展的人工智能技术，机器人技术，分布式系统，针对建造行业的特点，打造一款新型的人工智能建造机器人系统以满足建造行业的降本增效目标。这种新型的人工智能建造机器人所面临的主要作业任务是危险环境作业，同质作业，高精度作业，单调重复作业，适应不同场景等。而传统的机器的自动化控制方法执行的任务往往比较单一，往往难以满足复杂的环境下多任务控制，场景适应能力不强，多任务下自动化程度不高，精度不高，效率不高。为了解决这些问题，建造企业急需一款更有效益的新型的人工智能建造机器人控制系统。

2.人工智能

人工智能是机器人的新研究领域。人工智能企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能機器。在建造行业中，人工智能机器人控制系统可以在不同场景作业中，根据场景进行环境的感知和工具的选择，再进行规划完成指定的作业任务，具备了一定的决策能力。人类面对复杂环境进行作业任务时，通过视觉和触觉获取信息之后，经过大脑处理，其做决策是比较擅长的。比如人可以高效的根据不同的场景进行不同的工具替换，再进行不同的指定的作业任务。当前的机器人虽然面对简单环境下自动化程度高，但往往不具备复杂环境感知和复杂环境的决策能力，在面对复杂环境时，往往需要过多的人为干预和人为操作。引入人工智能的技术，带来决策能力正好能打破这种技术难题。使得人为干预减少，人为操作减少，面对复杂环境时表现出具有决策能力的一面，从而在复杂环境下具有较高的自动化能力。

3.人工智能建造机器人控制系统构成

a）机器人基础本体构成

人工智能建造机器人的本体由上装和底盘构成，从机械的整体结构可以看成由两个大构件构成，两个大构件都是可以进行同类的构件更换。在机械设计上将机器人分成模块化设计，再考虑模块之间的配合。为了配合整体的控制系统的模块化设计，机械上的模块化设计是极其必要的。比如上装由6轴机械臂构成的模块，可以换成同类的多轴控制机器模块，比如上装的机械臂的头部工具模块也可以换成同类的工具模块。而底盘模块，双差速的底盘可以换成四轮阿克曼底盘模块，或者麦轮底盘模块等。

机械的结构可以针对不同的场景下的作业任务进行构件的模块更换。那么对应的控制系统也是采用模块化的设计方案，并针对机械结构和硬件将机器人的控制策略，控制行为等进行模块化的分离，封装，并留出接口达到互相不影响。针对不同的场景下的作业任务的不同进行不同的硬件更换，并且进行不同的系统构件包的更换。为了进一步降低成本，机器人的控制系统的框架往往是采用统一的设计，插件式的组装进构件包。保持控制系统框架的不变，变的只是控制系统的构件包。在插件方式思路下的系统设计会使得工程在更新，维护方面有较高的效率。

b）人工智能建造机器人控制系统构成

为了降低维护成本，提高生产作业效率。在人工智能建造机器人的控制系统架构上采用分层式的架构，大致分为三层，第一层是监控决策层，用于机器人本体收集数据回传到监控决策的云端。云端自动化的将数据进行分析并结合用户的辅助决策，再正向反馈到机器人本体系统进行错误纠正。中间层是机器人控制系统层，机器人的控制系统层担当最重要的角色。为了使得架构清晰，易于维护，采用模块化设计，有决策模块，感知模块，底盘导航模块，上装控制模块，传感器数据收集模块等。机器人控制系统对现场的数据进行收集分析之后再经由决策模块驱动机器人本体进行作业。遇到陌生的场景会自动化进行场景识别，识别完场景之后会重新收集数据再驱动机器人进行作业。如果在机器人在决策时出现错误或者可能出现错误，云端会辅助控制。云端纠错信息正反馈到机器人本体，机器人上报作业环境信息，这样形成一个控制闭环，减少作业过程错误，使得整个作业过程更流畅高效。第三层是数据存储层，现场作业数据会保存下来，上传到云端进行数据的处理，数据的分析。整体作业流程的设计会是用户给定场景和作业任务，系统根据场景和作业任务分配不同的工具和不同机器人。机器人根据系统下发的场景和作业任务结合各类传感器、视觉和导航融合控制去到指定的区域，再根据现场情况进行指定的作业任务。各类现场的数据再回传到云端进行处理分析，再正向反馈到机器人本体系统进行错误纠正。

二、人工智能建造机器人控制系统的优势

1.执行效率高

建造企业为了提高建造作业效率，往往采取全日作业，但对于建造工人来说晚上作业无疑是危险的，而且建造作业效率也会有所降低。而机器人在全日作业强度下无疑是没有任何问题的，建造作业效率不会降低，建造作业质量不会降低。而且除去维护时间之外，机器人往往不需要进行休息，其作业运转效率往往可以比建造工人往往多出几倍及以上。

2.安全系数高

毫无疑问安全因素在建造行业的整个建造过程中是最重要的因素，以前工人需要在建造一线进行危险作业，不论进行多少的安全培训都还是会有生命财产的威胁甚至出现安全事故，比如在紧急情况下，人往往需要一定的时间进行反应才能作出利于安全的策略，而有时候一定的时间内就足以发生安全事故。但对于机器人而言，他本质是个机器设备，出故障或者事故几乎不会造成人员的生命财产安全问题。基于此，在面对危险的作业环境就不需要建造工人置身危险环境当中，而采用机器人来进行作业。于此同时还会给机器人安装更多的传感器来感知环境的变化所带来的不安全因素从而作出利于安全的控制策略，从而可以避免一些意外和故障的发生，进一步提高机器人的安全系数。

3.质量高

机器人的作业任务往往比作业工人具有更高的精度，更高的精度决定了具有更高的作业质量。机器人通过传感器收集现场的作业数据，经机器人本体的系统分析，辅以后台的数据分析，再反馈到机器人自身的控制，整个建造作业流中都是按照设定的流程进行自动化作业，减少以往建造工人可能会产生的判断误差，以达到更高的作业精度要求和同质的作业要求。

4.长期成本低

系统的整体设计采用统一的系统架构，统一的模块框架，使得建造企业的运作成本降低。在面对不同场景进行作业时仅仅需要进行本体构件的更换和系统构件包的更换。更少的人工干预、更少的人工操作使得建造企业的作业成本进一步降低，作业效率进一步提高。

三、未来技术研发方向

1.人工智能方面

增强人工智能视觉交互。

视觉可以类比人类的眼睛，比如人类在作业时通过眼睛获取场景信息再结合大脑来思考自己工作的对错和下一步作业的决策。将视觉与机器人结合正正是要给机器人装上眼睛，通过视觉获取场景的信息反馈到控制系统，使得控制系统能更精确的作业。利用好视觉，不断的提高视觉的获息能力，不断的提高视觉与控制系统的交互能力，从而使得机器人可以更准确更高效更有质量的作业。[1]

增强人工智能语音交互

随着科技的发展，人类与部分科技产品的交互已经从触控控制解脱开来了。比如智能音箱，人类可以通过简单的语音交互使智能音箱播放音乐，使智能音箱控制家用设备。类似的，机器人可以结合语音识别技术，将作业工人对机器人的触控操作从双手转移到语音的交互上来。机器人的操作往往是很复杂的，作业工人的认识水平本来就不高，在学习操作机器人上，作业工作也会花费很多的时间，不妨引入语音的交互，通过语音使得操作变得简单。[4]

引入监控决策平台

建造企业是追求利润的，追求利润的一个方式是提高生产效率，那么机器人需要全日无人化自动化作业来达到降本增效的目标。然而机器人的设计总是不能尽如人意，生产作业过程总会出现故障，错误的决策。引入监控决策平台，对机器人出现的和可能出现故障和错误决策进行人为的干预和人为的辅助决策，从而纠正机器人正在发生的和可能发生的错误。

将边缘计算和云计算融合。

机器人面对复杂的生产作业环境进行作业往往需要更快的响应，而且是越快越有利。为了满足这种生产需求，很多计算和处理过程就需要在机器人本体的边缘计算层进行而无需交由云端。这种方式无疑大大的提搞处理效率。但机器人本体的计算资源毕竟有限，复杂的计算和处理仍然需要更多的硬件资源参与计算。将边缘计算和云计算进行融合，既能保证作业任务的快速响应，又能满足复杂的耗时计算。对于用户来说，机器人能快速对下发的控制进行作业任务的响应，又能完成对复杂的作业任务的决策操作，极大的提高了机器人的作业能力。使得用户对机器人产生更多的信任感。

2.控制系统方面

增加先进的机器人控制技术。

机器人面对不同的场景作业需要恰当的控制方法。以往的机器人任务单一，其控制方法也较为单一，其控制系统适应性不强。如今的作业环境更加复杂，如今也已经诞生了一些成熟的机器人控制系统，例如ROS、ROS2，我们可以依托ROS、ROS2去增加自主企业的控制技术或者扩展更先进的控制机器以特定的需求、特定的作业任务。而无需重复建造机器人的基础设施。达到降本增效双收。而且面对未来的竞争环境能更从容。[2]

引入强化学习的控制策略。

标准的强化学习，智能体作为学习系统，获取外部环境的当前状态信息，對环境采取试探行为，并获取环境反馈的对此动作的评价和新的环境状态。如果智能体的某动作导致环境正的奖赏（立即报酬），那么智能体以后产生这个动作的趋势便会加强;反之，智能体产生这个动作的趋势将减弱。在学习系统的控制行为与环境反馈的状态及评价的反复的交互作用中，以学习的方式不断修改从状态到动作的映射策略，以达到优化系统性能目的。举个实际应用的例子是美国机器人研发公司AgilityRobotics使用强化学习的方式研发出一款新的双足机器人。这款双足机器人的优势是能通过学习来适应所有地面复杂环境。很明显这种控制方式的优势是机器人能自主学习来完成作业任务，这样的策略更接近人类的学习模式。现实的生产作业环境是多样的，部分的机器人的作业任务是依托环境反馈回来的信息再进行决策的。建造企业可以在这类作业环境引入强化学习的控制策略，从而不断提高机器人的系统性能，使得机器人更加智能。用户在下发任务的时候，机器人的决策更显智能，进一步提高效率。

更简单的交互控制策略。

绝大部分用户是追求效率的，机器人的诞生也是一方面为了提高效率而诞生，建造机器人也是机器人，所有建造机器人同样需要提高效率。作业效率一方面可以从使得系统集成度更高，自动化程度更高入手，一个方面可以引入语音交互或者视觉交互等更便捷的交互方式，从而使得用户通过简单的交互就能驱动机器人完成复杂的作业。

能面对复杂环境的控制框架。

环境的复杂决定了机器人需要更多的环境数据以作出正确的应对，而环境数据是需要靠传感器来获取。这就决定了控制系统的框架需要能更容易的接入更多的传感器，以面对复杂环境作业时依然能作出正确的决策。随着作业环境复杂度的增加，此类框架的重要性也不断增加。

四、结束语

总之，人工智能建造机器人控制系统在当下面临的主要问题是为企业将本增效。当今社会科学技术不断发展，新的技术改造旧有的技术已成潮流。新型的人工智能建造机器人系统会不断的融入人工智能技术，机器人技术，分布式系统技术等技术，并采用插件式框架，分层次分模块的架构，在硬件的设计上同样采用模块化设计。其随着业务驱动会发展成稳定的、灵活的系统。帮助企业在建造过程中实现全日无人化高质量高效的完成作业。

参考文献

[1]曾劲松，薛文凯，徐博凡，郎梦梦.基于机器视觉的物料自动分拣系统研究[J].组合机床与自动化加工技术，2019，（6）.34-37.doi：10.13462/j.cnki.mmtam t.2019.06.010.

[2]李業谦，陈春苗.基于ROS和激光雷达的移动机器人自动导航系统设计[J].现代电子技术，2020，43（10）.176-178，183.doi：10.16652/j.issn.1004-373x. 2020.10.047

[3]苏世龙，雷俊，马栓棚，丁沛然，齐株锐.智能建造机器人应用技术研究[J].建筑工业化，2019，48（22）.16-18，25.doi：10.7672/sgjs2019220016

[4]卫静婷，陈利伟，黎斌，谭露雯，钟佳胜.基于STM32的语音控制和自动避障智能小车的设计[J].电子测试，2019，（15）.24-25，20.doi：10.3969/j.issn. 1000-8519.2019.15.006.