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工業(yè)機(jī)器人未來發展趨勢分析(xī)

2022年02月25日 16:19:18 瀏覽量: 文章來源:OFweek

      移動機器人主要需要解決定(dìng)位、規劃、控製等問題,目前重點的(de)研究領域包括(kuò)環境感知與建模、定位與導航、環境(jìng)理解、多機(jī)器人協調等,未來移動機器人將朝著以下(xià)趨勢發展:
工業機器人
“自然導航+自主路(lù)徑規劃”成為主流(liú)
      移動(dòng)機器人發(fā)展經曆了有(yǒu)軌方式(如磁(cí)帶牽引方式)、信標方式(如二維碼)、無(wú)信標方式(如SLAM,即時定位與地圖構建)的不同階段。SLAM技術可(kě)以讓機器(qì)人在無信標的情況下也能(néng)實現定位導航,具有易部署、柔性等(děng)特點,更加適合在運(yùn)行環境複雜、業務經常變動的場景下應用(yòng),因此受到(dào)越(yuè)來(lái)越多客戶青(qīng)睞,正在成為業界主流趨勢。
      行業(yè)發展顯示,導航(háng)技術的發展(zhǎn)使(shǐ)設備從“車(chē)”逐漸過渡到“機器人”。隨著(zhe)新技術的發展,AGV自主化、智能(néng)化的程(chéng)度越來越高,AMR的演進更是廣泛擴大了行業的應用。
      現階段,尚沒有任何(hé)一種(zhǒng)能夠“包打天下”的導航方式,隻能根據(jù)應用的特點來選取最適合的導航方式,不同(tóng)應用對導(dǎo)航的要求並不一樣。在各(gè)種導航方(fāng)式中,目前最受歡迎的是激光、視覺等不依賴人工環境的(de)自然導航方式。
      應用的多樣性決定了技術(shù)發展方向的多元化,衡量技術優劣的標準依應用需求不同而不(bú)同,很難用統一的標準來衡量各種不同的技術。
深度學習將廣泛應用,加強機器人對周(zhōu)圍環境的理解
      AI中的深度(dù)學習技術(shù)在計算機視(shì)覺中的應用主(zhǔ)要有物體識別、目標檢測與跟蹤、語義分割、實(shí)例(lì)分割等,語義SLAM能把物體識別與視覺SLAM結合(hé)起來,將(jiāng)標簽信息引入優(yōu)化過程中,構建帶物體標簽的地圖,實現(xiàn)機器(qì)人對周(zhōu)圍環境內容的理解。
      傳統的2D障礙物檢測存在許(xǔ)多局限性,通過人工智能語義分割,可以更有(yǒu)效地判斷人或障礙物的情況,提高繞行效率,機器人係統可以提升應用效率和智能化水平。
      新技術與機(jī)器人(rén)技術的加速融合將進一步推動產品的更新換代。移動機器人的自主性(xìng)主要(yào)體現在“狀態(tài)感知”、“實時決(jué)策”、“準確執行”這三(sān)個(gè)方麵。物聯網、AI、5G等新一代信息技術與機器人技術相互結合,能(néng)夠讓設備(bèi)高效交互,數據更加自由流動,並通過算法(fǎ)指揮硬件發揮最大效能。
規模化集群作(zuò)業成必然,更高(gāo)效的(de)多機協作方式成趨勢
      機器人在實際應用中,通常是以集群的方式協(xié)同完成特定的任務。如:月(yuè)台的托盤搬(bān)運集貨,原材料的料箱存(cún)儲和揀選(xuǎn),產線之間的物料搬運;托盤(pán)可(kě)以使用無人叉車搬運,原材料的存儲揀選可以(yǐ)使用二維碼類KIVA機器(qì)人,產線之間物料搬運可以使用SLAM機器人。
      一旦(dàn)達到(dào)幾(jǐ)百台甚至上千台機器人時,簡單的邏輯思考已經不能解決問題,整個群(qún)體(tǐ)協作的效率(lǜ)無法得(dé)到有效保證。這時(shí)候就需要機器人能夠不斷學習、不斷修正自身策略,AI將在其中扮演重要角(jiǎo)色(sè),讓整個係統不斷優化,群體智能化程度越來越高。
      當移動(dòng)機器人係(xì)統規模擴大(dà),傳統的管理調度係統正麵臨越來越苛刻的(de)要求。移動機器人管理係統需要對具有避障繞行能力的AMR進行高效的交通管理和任務調度,異構移動機器人係統(tǒng)共存於(yú)同一應用現場的情況將會越來越多地出現。
      一部分新型的移動機器人管理係統將走向分布式和雲端部署,並具有可(kě)靠冗餘能力;可以支持在線的地圖(tú)和策略更新,以適應變化的運行(háng)路(lù)線和調度策略;能夠對具有SLAM繞行能力的移動機器人進行優化(huà)調度,高效、靈活地管理係統中的任務分配和(hé)交(jiāo)通管控;通過一定的標準化手段,管控好同一現場異構機器人係統之間的協調運行。
同構仿真、數字孿生,為客戶提供一站式服務(wù)
      客戶在做智能化、自動化改造的過程中,從方案設想(xiǎng),到方案設計和實際(jì)投入,中(zhōng)間會經過漫長的決策鏈,通常這個(gè)決策過程依賴設計人員的經驗(yàn),這樣可能會導致規劃結果和(hé)實際需求產生較大的偏差,導致浪費或工期延誤(wù)。
      一套(tào)功能完(wán)備的同構仿真係統可以避免設計過程(chéng)中的人為偏差,並(bìng)且能(néng)夠(gòu)極大提高評估效率;可以提供規(guī)劃、仿(fǎng)真、實施、運營等一站式解決方案,實現同構仿真和(hé)數字孿生,極大減少機器人項目規劃(huá)風險,提高運維效率。
應用場景將進一步擴大
      在(zài)技(jì)術進一(yī)步發展的基(jī)礎上,未來(lái)移動機器人的應用場景將進一步擴大,將逐漸深入到製造業的各個領域及環節。而伴(bàn)隨著終端客戶(hù)對智能化需求的進一步提高,未來單個以AGV為主的項目將會越來越少,因此,不同類型的移動機(jī)器(qì)人以及移動機器人(rén)與其他自動化設備如何實現協調(diào)運作將成為考驗企業方案實施能力(lì)的關鍵。此外(wài),從室(shì)內走向室外,園區物流等半封閉場景(jǐng)的戶外應用也將是移(yí)動機(jī)器(qì)人發展的方向之一(yī)。未來工業應用移(yí)動機(jī)器人技術還將與(yǔ)人工智(zhì)能、移動互聯(lián)網、大數據處理等技術加速(sù)融合,從而創造出新的技(jì)術、產品和應用模式。

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