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智能机器人技术应用与发展趋势

2024-12-03 13:10

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王耀南院士在2020国家机器人发展论坛作报告

作者简介:王耀南,中国工程院院士,湖南大学教授。1981年毕业于东华理工大学电子计算机系,1989-1995年获湖南大学工业自动化系硕士、博士学位,1995-1997年国防科学技术大学自动控制系博士后研究,1998-2001年德国Bremen大学自动化系德国洪堡学者,2002-2004年德国Bremen大学BIBA研究所,欧盟第五框架国际合作重大项目首席科学家。2001-2020年担任湖南大学电气与信息工程学院院长,2014年任机器人视觉感知与控制技术国家工程实验室主任,2015-2020年湖南大学机器人学院院长。

国家“百千万人才工程”入选者、中国自动化学会会士、中国计算机学会会士、中国人工智能学会会士、国家863计划智能机器人领域主题专家。中国图象图形学会理事长、全国智能机器人创新联盟副理事长、中国自动化学会常务理事、中国人工智能学会监事、教育部科技委能源与交通学部委员、湖南省自动化学会理事长等。

长期从事智能控制与机器人技术的教学和科研工作。成果获国家技术发明二等奖1项、国家科技进步二等奖4项、国际IEEE机器人与自动化领域“工业应用最高奖”。培养博士70余名(含IEEE Fellow、长江学者、国家杰青等),发表IEEE等SCI论文160余篇,出版著作12部,获国家发明专利80余项。获得全国高等学校优秀教师、全国五一劳动奖章、全国先进工作者、全国创新争先奖等荣誉称号。

一、 发展机器人的意义和目的

智能机器人发展永远在路上。我国东汉时期就出现了驾驶车马车,可以说是世界上最早出现的无人驾驶车,随着现代工业的发展,机器人进入第二个阶段开始为工业服务,20世纪机器人进入第三阶段即智能机器人时代。

人类在最早进入现代工业时代时,便将机器人应用到工业领域,使用工业机器人进行生产活动。由于劳动力极度短缺,二战后日本、美国和德国大范围应用机器人替代人工,因此,二战后的60年代这些国家就发展了工业机器人。

随着机器人的诞生,其越来越多的应用到汽车制造过程中,机器人技术发展到现在,正朝着工业4.0的目标大步前进。目前的机器人还只是自动化的装置,并不是真的智能机器人,未来需要的是真正智能的机器人。

机器人是制造强国的重要工具,机器人能够高效的完成焊接、加工、测量、检测等,尤其是我国,国家重大装备制造、例如航空及航天制造等方面离不开智能机器人,其在室内的使用也具有广泛前景。除此之外,机器人对国家民生工程方面也起到了至关重要的作用,机器人能辅助和替代人类完成危险的工作环节,能从事复杂、重复性高且耗时的任务,在大型工程建造、大型桥梁建造、应用维护、海洋开发、太空探索及智能制造中都发挥了极大的作用。机器人是国家重大工程建设的基础设施,是“新基建”建设中的重要时代脉络。

发展机器人最重要的在制造业,机器人能够解决制造业中的许多人工难点和痛点问题,例如人口老龄化、招工困难及制造难,产品迭代更新、小批量、多品种制造等方面的问题,同时也可以有效解决劳动力短缺、人口老龄化等问题。

二、 国内外机器人的发展现状

当今世界各国都在大力发展机器人技术,如美国的机器人计划2.0,德国 、欧盟的工业4.0计划、中国制造2025以及日本的机器人战略,以推动机器人向着高端制造、智能制造进军,抢占制高点。

从美国战略2.0可以分析,美国战略2.0强调多机器人之间相互交流和协作,打造机器人感知。德国工业4.0更多强调智能工厂,打造智能强国,在智能生产线、智能车间、智能工厂当中发挥机器人作用,通过信息物理系统将机器人融合到生产线中。欧盟期望打造机器人的协同,强调机器人之间的协作和面向医疗、人类生命健康的机器人及手术机器人。

中国机器人近十年来的发展可以分为两个阶段,前五年基本上在产业发展期,目前已经进入高端期。机器人是“制造业皇冠顶端的明珠”, 其研发、制造、应用是衡量一个国家科技创新和高端制造业水平的重要标志,要把我国机器人水平提高上去。因此,我国需要将国家机器人产业提高上去,占领更多的市场,发展机器人技术和产业已经成为我国的重大战略需求。“中国制造2025年”和《新一代人工智能发展规划纲要》等的发布就是要推进智能机器人发展,为国民经济和国家重大战略、国家重大工程服务,围绕机器人发展,各地政府和地方出台了很多政策,其中就包括深圳市,深圳市在服务机器人领域的发力非常明显。

三、 智能机器人的关键技术

机器人(Robot)是一种可以自动执行操作或者移动作业的机械装置,它具有感知、规划、决策、控制等功能, 能够完成人类难以完成的任务和重复、枯燥、危险或在恶劣环境下的工作。

从用途上机器人可以分为,工业机器人、农业机器人、医疗机器人 、巡检机器人等;从空间上可以分为有陆、海、空等机器人。其中,工业机器人是主力,其次是水下机器人、空间机器人等。

不管机器人有多复杂,不管是何种类型的机器人,它都是一个自动化的系统,具备感知系统、决策系统和控制系统。机器人的关键技术主要就是四部分:本体机构、感知、决策和执行技术。用自动化的语言来描述即机器人是一个感知、决策和执行的反馈控制系统。

机器人也涵盖了许多的交叉学科,如机械工程、人工智能、控制科学、计算机、电子、材料以及多学科交叉融合。机器人在今天无处不在,被广泛应用到制造业、物流业、医疗行业、人类生活服务、海洋、航空、航天等领域,其在汽车制造和电子制造中也发挥了极大的作用。

四、 机器人的未来发展方向

在装备制造业,大型复杂系统的构建,例如航空航天器的制造等方面,也需要多机器人的协同装配。除此之外,探月机器人等空间机器人近两年也发展迅速,因为各国都在竞争太空资源,还有用于海洋的辅助、打捞、水下探测等的海洋机器人,应用于恶劣环境下的科技考察的科研机器人,例如珠穆朗玛峰的攀登等在未来可使用机器人进行。

2020年新冠疫情爆发后,医疗机器人也将成为未来机器人发展的主攻方向,如开发出测温-诊断智能机器人、智能消毒机器人、医药物资搬运智能机器人等疫情应急防控机器人、助力机器人和防疫机器人等。脑机接口机器人是十大机器人热点问题之一,军用机器人、特种作业机器人也是未来的重大发展方向。

在科学杂志发布的机器人十大挑战和方向中,智能机器人是其中最重要的一个方向,包括脑机接口、社会交互、医疗、多机器群等都是智能机器人的发展方向。智能机器人网络、交互两个特征,体现出了智能化自主感知功能。机器人必须具备五大要素:感知、规划、决策、运动、自学习,其中智能感知、智能协作规划和智能精准控制是机器人的三大核心技术。

在机器人智能感知方面。设计完整的机器人视觉感知系统,打造微传感、高智能化的感控一体的芯片是十分重要的发展方向,其中也有诸多的工作要做。其将在机器人的三维识别、SLAM技术,机器人测量等方面的应用产生深远的影响。

在机器人控制技术方面。机器人的柔顺控制、机器人智能控制和多机器人协同控制都是当下的研究热点。其应用中都体现出了基于深度学习、强化学习的机器人控制技术。任务分配、复杂任务精准配置、网络控制和控制弹性,在抵御网络攻击的情况下保证系统有条不紊的工作都是机器人控制技术需要研究的内容。

机器人除了智能感知和智能控制,还需要稳定有效的关节,机器人关节是其执行机构的关键部件。机器人要完成复杂的任务作业还需要有灵巧的手,无论是医疗、工业、航天,还是海洋机器人都要用手来完成复杂的作业任务,因此灵巧的手是机器人的第四个关键技术。

基于四大技术可以把机器人集成创新,形成机器人系统应用,可以打造工业机器人、服务机器人、特种作业机器人,将其应用到不同领域。设计机器人的协同、调度、柔性自动化生产线,在制药、饮料等行业应用机器视觉,在汽车制造、电子装配的某些工序等方面使用机器人替代人工等方面都是未来的发展方向。

目前的机器人还处于工业1.0、2.0的阶段,未来机器人应该是机器人3.0,除了具备目前的功能外还要具备情感交互、人机协作、自学习、人机交互、语义分析和自然语言理解等方面的功能,这样才可以真正成为智能服务机器人,未来还期望机器人发展成自主服务机器人,进阶到4.0阶段。这其中有大量的工作需要完成,需要将AI技术,感知能力、记忆能力、学习能力、决策能力有机加入到机器人,让机器人具备一个智能化、自主网络控制系统,形成机器人大盘。发展机器人,人工智能是其中的关键,人工智能三大核心技术,感知技术、认知技术、行为控制技术是决定智能机器人的未来。

未来机器人的应用将面向网络协同化制造,基于柔性的自动化生产线进行小批量、多品种和个性化的制造。其需要具备数字化、网络化、智能化的特征,具备工业互联网络架构下的智能制造,形成从产品设计、研发、制造到服务的全流程智能制造。网络化协同制造可以满足个性化的生产与服务模式,以及复杂多变的作业环境与任务,是未来工业向智能化生产发展的趋势。机器人将在其中扮演重要作用。

在5G到来的时代背景下,在通讯速率提高,宽带、时延减少的云空间下,借用5G技术打造新一代智能网联电动车、智能无人飞行器、智能网联电动车也是未来城市美好的生活向往,即打造智能网联、无人驾驶、无人码头、机场。

人机交互也是非常重要的发展方向,人机协作模式将人的优势(智慧性、灵巧性)与机器人优势(高速率、高精度)深度结合,实现人机柔性作业,解决机器人部署成本高、柔性不足的问题。在工业、农业或者精准医疗方面都有极其重要的应用场景,它是将人工智能与机器人有机结合的强力纽带,其中包括语言识别、物体识别、语意理解、情感分析、意图理解以及决策层具备多模态交互、步态识别和交互等。

未来机器人发展一定是网络化、自主化、协作化、灵巧化的,同时机器人发展需要一个规划好的可执行性的战略,还要有创新的环境和下一代机器人的标准和技术,最关键的是要着力培养一批高水平科研带头人和产业队伍人才。

来源:中国自动化学会内容投诉

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