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美国先进机器人制造(ARM)创新机构指导未来发

  2017年初,美国创立先进机器人制造(ARM)创新机构,这是美国基于制造业创新网络(NNMI)计划建成的第14个创新机构,ARM与美国制造业创新网络中的其他机构一起,致力于振兴美国制造业,并鼓励企业在美国进行新技术研发投资。

  为了促进科技创新和成果转化,美国政府启动了国家制造业创新网络计划,即NNMI计划。NNMI计划旨在创造一个竞争性的、有效的和可持续发展的科研到制造体系,任务是连接人、概念和技术,解决行业内的先进制造业挑战,从而提高产业竞争力,促进经济增长,并加强国家安全。其四层战略目标是:1.提升制造业竞争力。加大政府投入、增强智力创新、支持更多本土制造和创新研究;2.促进研究成果与制造能力的转化。扭转基础研究难以转化成现实制造业生产力的不利局面,加快技术转化速度;3.促进先进制造业劳动力发展。加大人力资源开发,培育制造业各领域所需“下一代”人才;4.支持“制造业创新机构”稳定持久发展。通过商业模式运用,打造“制造业创新机构”的“生态系统”。NNMI计划通过政府引导方式的来推动创新,进一步巩固美国制造业在全球的领导地位。美国政府承诺为整个创新网络投资超过10亿美元,并且匹配超过20亿美元的非联邦投资。NNMI计划现已建成包括ARM在内的14家制造业创新中心(见表1),在推动人工智能、生物技术、自动化、轻量化制造、机器人和材料工艺等18个重点领域(见表2)的制造工艺、技术、产品的研发和创新方面取得了重要进展。

  ARM的全称是“AdvancedRoboticsManufacturing”,即“高等机器人制造”,机构总部设在宾夕法尼亚州的匹兹堡,共获得美国国防部8000万美元的联邦资金,以及来自各州、地方政府、工业界、大学、社区学院和非营利组织组成的机构成员提供的1.73亿美元的配套资金。高额的配套资金反映出先进机器人技术在美国制造业创新领域的重要性以及其对美国商业、学术界和地方政府的价值。ARM旨在通过跨学科集成各种工业界实践和学术界知识,创建并应用机器人技术,开发一系列机器人技术并应用于航空航天、汽车、电子和纺织等行业,形成制造创新生态系统。ARM的四项使命是加强美国劳动力、创造并维持就业、树立机器人领导地位和促进中小企业的制造发展。

  ARM将跨多个学科(传感器技术、末端执行器技术的开发、软件开发和人工智能、材料科学、人机行为建模和质量保证),整合各种制造行业的实践,形成强大的制造创新生态系统。为此,ARM研究院的技术焦点至少包括六个主要领域:

  协作机器人是下一代机器人发展的重要方向,其主要特点是能像工友一样与其他机器人或人类一起工作,无需隔离防护。在协作环境中与人类和其他机器发生接触是难免的,因此机器人设计必须以安全为根本,具备识别潜在物理接触及计划规避行动的能力。

  (1)面向协作机器人的设计。随着拓扑优化和材料技术的发展,未来的机器人设计可以集成软控制技术、新型高性能驱动装置以及先进材料,让机器人能够与人类进行物理接触,并且在执行一系列任务时保持稳定操作。

  (2)人-机/机-机交互。除了物理上的安全交互,机器人还需要通过直观界面与人类进行有效沟通,比如通过语音(通用自然语言)或非语音(图像、手势)接收人类指令,识别人类活动以保持与其同步,并且把自己的意图清晰传达给人类。

  (3)监督下的运行保证。为机器人运行提供实时监测和校正协作环境的手段,保证机器人的安全和性能。运行保证能力应该提供实时状态感知、安保(包括赛博安全)、安全策略监测、调试、故障防护,以及系统行为验证与确认(V),获得的相关数据可储存在数据库中用于分析。

  下一代机器人可通过观察演示来学习、调整其功能,敏捷变换用途。任务适应性的提升将使航空航天等行业拥有安全有效和高生产率的机器人系统,应对多品种、小批量生产。先进的自适应控制和人工智能是支撑这一领域发展的使能技术,此外还需一个具备综合模块化架构的开放式通用框架。

  (1)学习与决策。使用案例学习技术,让协作机器人观察人类或其它机器人执行任务,并能在若干安全和性能限制下重复这些行为。为检查任务执行的效果,可将高层级决策中的决策技术(最终将是成熟的推理技术)与低层级控制回路耦合以开发新技能,并通过不断观察而实时更新。高效的实时计算技术对于学习和推理的执行至关重要。

  (2)适应。让机器人更具适应能力,如在一个机器人班组中有机器人出现故障时,可在它们中间重新分配任务。适应性可包括:1)有效使用和集成开源软件;2)快速修改预确认的算法以及通用软件架构和代码的能力;3)在机器人硬件中设计某些属性,从物理上实现对制造周期中干扰和变化的自适应响应;4)对人类和机器人进行协作培训,快速调整和适应新软件、硬件和生产协议的实施。

  (3)快速改变用途。关注改变机器人用途的便利性,并提高投资回报率。快速、经济和安全的让机器人平台改变用途应包括:1)使能手段修改或替换机器人的物理元件,允许其执行一系列新的人-机协作任务;2)软件工具快速和经济的重新配置机器人以执行新任务,减少制造资产的空闲时间;3)安全协议有效的人-机安全培训和快速改变用途的独特协议。

  为实现下一代机器人对不同大小、外形及易碎物体的平稳抓取和灵巧操作,需要为复杂末端执行器开发触觉阵列密度接近人类的硬件,以及面向对象的算法。自适应学习是与这一领域密切相关的使能技术。针对下一代末端执行器的开发,还需要使用虚拟仿真手段优化设计、选择并实施最恰当的灵巧操作实现方法。

  在有人类走动和其他机器运行的制造环境中,下一代机器人应该快速响应其路径规划,自主移动,并且在预定路线上能够敏捷地规避障碍。安装在移动自主平台上的灵巧机械臂可提供多用途操作能力,如喷漆、攀爬、进入狭小空间等。

  (1)导航、动态路径规划、障碍察觉和规避。自主导航能力将需要在系统最稳(如安全)和性能最优(如速度)之间平衡,让机器人在动态制造环境中知晓自身的尺寸和配置,以及它必须通过的障碍。只有机器人具备良好的状态感知能力,并且能够将传感器信息处理成可执行的运动计划时(如导航和路径规划能力),机器人才能自主移动。

  (2)机动性使能条件。机器人的机动性会受系统电力要求、电池容量和尺寸、信号/通信等因素限制,还会受通信安全以及工厂基础设施变化得影像,因此未来的理想状态是一个不被电力和通信约束限制的机器人环境。

  洞察力对下一代机器人来说是一项需要极大提升的关键能力。必须对诸如视觉、距离、触觉、温度、力、扭矩等感知模式进行提高、分析和融合,以使机器人拥有恰当的状态感知能力。车间中的机器人将需要集成具备洞察力的系统,以监测它们以及周围事物(人类、其它机器人或设备)的行进。这些系统能够检测零部件的缺陷,估测人类维持安全和生产率的情绪和身体状态,并且基于触觉以其它反馈来执行更多的抓取和组装策略。为全面解释智能状态感知,需要传感器之间互操作和相兼容,并且需要数据简化技术和先进分析方法。

  辅助下一代机器人开发和分析的虚拟和物理手段与工具,包括基于实证的设计、实施和分析,以及面向所有成员的一个软件测试台和中央数据库,这对于原型制造和工艺的确认至关重要。

  (1)协作环境建模与仿真工具。开发对人机协作环境进行可预测的端到端设计所需的工具。目前针对机器人及相关技术来说,在设计、安全性以及性能等方面进行建模、分析并且验证还存在挑战,这包括在协作环境中用模型执行相关实验的能力。协作环境应由一个可靠的知识管理系统支撑,能够提供经确认的性能数据,未来创新的建模与仿真工具将解决这些问题。

  (2)机器人软件测试台。开发可访问的协作机器人软件测试台,在将其集成进最终的机器人系统之前测试子系统的行为可靠性。一个共享的测试台应可在原型集成到各种实际制造系统之前,测试并确认原型中嵌入的软件及其他软件。理想状态是拥有软件自动化测试工具,以及在早期和开发与集成周期中验证产品代码的能力。

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