工业机器人的五种关键零部件
工业机器人是先进制造业的关键支撑装备。大力发展工业机器人产业，对于打造中国制造新优势，推动工业转型升级，加快制造强国建设具有重要意义。
发展工业机器人，要重点打造六种标志性产品，五种关键零部件，四种基本能力。本期中发智造为大家介绍五种关键零部件——高精密减速器、高性能机器人专用伺服电机和驱动器、高速高性能控制器、传感器、末端执行器。
一、高精密减速器
精密减速器，在机械传动领域是连接动力源和执行机构之间的中间装置，通常它把电动机、内燃机等高速运转的动力通过输入轴上的小齿轮，啮合输出轴上的大齿轮，从而达到降低转速，增加转矩的目的。
没有减速器，机器人关节臂就不能正常运转。
精密减速机根据精度可分为标准精度和高精度；根据用途可分为军用和民用；根据运行的环境可分为标准环境、低温环境、清洁室环境和真空环境。
目前国际上具备大规模生产能力且产品性能可靠的RV减速器制造企业较少，全球绝大多数市场份额已被日本企业占据。国产减速器价格虽然便宜，供货期短，但产品性能与国外产品存在较大差距。因此，国产减速器大多只能供给中、低端机器人使用，无法满足高端机器人市场需求。
为此，《机器人发展规划》明确，通过发展高强度耐磨材料技术、加工工艺优化技术、高速润滑技术、高精度装配技术、可靠性，探索寿命检测技术以及新型传动机理，发展适合机器人应用的高效率、低重量、长期免维护的系列化减速器。
二、高性能机器人专用伺服电机和驱动器
伺服电机作为控制系统中的执行元件，是影响机器人工作性能的主要因素之一。机器人伺服系统由伺服电机、伺服驱动器、指令机构三大部分构成，伺服电机是执行机构，就是靠它来实现运动的，伺服驱动器是伺服电机的功率电源，指令机构是发脉冲或者给速度用于配合伺服驱动器正常工作的。
目前，高启动转矩、大转矩、低惯量的交、直流伺服电动机在工业机器人中得到广泛的应用。国产伺服电机在以下方面仍需突破：
一是外形普遍较长，外观粗糙，很难应用在一些高档机器人上面。
二是信号接插件的可靠性需要改进，而且需要朝小型化、高密度化以及与伺服电机本体的集成设计的方向优化，方便安装、调试、更换。
三是另一项核心技术——高精度的编码器，尤其机器人上用的多圈绝对值编码器，严重依赖进口，是制约我国高档机器人发展的很大瓶颈。
四是缺失基础性研究，包括绝对值编码器技术、高端电机的产业化制造技术等等。
五是伺服系统各部分产业协同不够，导致伺服电机和驱动系统整体性能难以发挥。
伺服电机不仅直接关乎国内机器人企业的市场竞争力，长远来看，对于整个中国机器人产业的发展具有战略意义。为此《机器人发展规划》特别强调，通过高磁性材料优化、一体化优化设计、加工装配工艺优化等技术的研究，提高伺服电机的效率，降低功率损失，实现高功率密度。发展高力矩直接驱动电机、盘式中空电机等机器人专用电机。
三、高速高性能控制器
指挥机器人工作的是人类吗？不，是控制器。工业机器人控制器主要控制机器人在工作空间中的运动位置、姿态和轨迹，操作顺序及动作的时间等。
控制器是发布命令的“决策机构”，是自动化工厂的大脑。掌握控制器的主导权，相当于控制了机器人的性能。在中国，四大家族的控制器市场占比为53%，其中，发那科占比16%，库卡占比14%，ABB机器人占比12%。而国产品牌控制器市场占比不及16%，可见在中国控制器领域，国产程度较低。
目前国产控制器市场主要存在以下问题：
1、国产控制器可控制的机器人类型齐全，但在操作精度、稳定性、响应速度、易用性等方面还有很大的进步空间。
2、机器人本体和零部件绑定效应强，一般成熟的机器人企业都能实现本体和核心零部件的自主研发和掌控，因此，国产单纯做控制器的企业难以突围。
3、国产控制器性价比高，这个既是优势也是劣势，优势是可占领对机器人精度要求不高的中低端市场和新兴领域；劣势主要表现在对于高端市场，道阻且长。
为此，《机器人发展规划》特别强调，通过高性能关节伺服、振动抑制技术、惯量动态补偿技术、多关节高精度运动解算及规划等技术的发展，提高高速变负载应用过程中的运动精度，改善动态性能。发展并掌握开放式控制器软件开发平台技术，提高机器人控制器可扩展性、可移植性和可靠性。
四、传感器
传感器是一种检测装置，能感受到被测量的信息，并将其按一定规律转换成电信号或者其他可供测量的信号输出，以满足信息传输、处理、储存、显示、记录、控制等要求。
工业机器人的准确操作取决于对其自身状态、操作对象及作业环境的准确认识，这种认识正是通过传感器实现的。
由于行业起步晚、竞争压力大，我国传感器发展依然面临三大困境。
首先是关键技术尚未突破。传感器的设计技术囊括了多种学科、理论、材料和工艺知识，突破起来十分困难，目前，在人才匮乏、研发成本高昂、企业恶性竞争激烈的情况下，我国还没有突破传感器一些共性关键技术。
其次是产业化能力不足。国内传感器产品不配套且不成系列，重复生产、恶性竞争多发，使得产品可靠性较差、低端偏移较为严重，只能长期依赖国外进口。
再次是资源不集中。目前我国传感器企业有1600余家，但大都以小微企业为主，盈利能力不强，缺乏技术引领的龙头企业，最终导致资金、技术、企业布局、产业结构、市场等方面都变现出分散的状态，资源得不到有效集中，产业发展也迟迟无法走向成熟。
为此，《机器人发展规划》特别强调重点开发关节位置、力矩、视觉、触觉等传感器，满足机器人产业的应用需求。
五、末端执行器
末端执行器指的是任何一个连接在机器人边缘（关节）具有一定功能的工具。这可能包含机器人抓手，机器人工具快换装置，机器人碰撞传感器，机器人旋转连接器，机器人压力工具，顺从装置，机器人喷涂枪，机器人毛刺清理工具，机器人弧焊焊枪，机器人电焊焊枪等等。机器人末端执行器通常被认为是机器人的外围设备，机器人的附件，机器人工具，手臂末端工具（EOA）。
随着工业机器人快速发展，末端执行器也获得了庞大的应用与发展空间。为此，《机器人发展规划》特别强调，要重点开发抓取与操作功能的多指灵巧手和具有快换功能的夹持器等末端执行器，满足机器人产业的应用需求。
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通过人工智能让机器人学会零部件的组装
大型企业自动化的发展进程，大多数是从最初小批量开发生产新产品，到目前企业规模的逐渐壮大，成为企业的主要收入来源并且合同订单不断增加，虽然增长缓慢但是呈稳定发展的趋势。而小型企业通常没有这种可预见的情况，它们的市场前景取决于OEM设备制造商，因此很难预测投资12个月后的自动化是否有意义。
如果中小企业的生产不受员工的影响，并确保有着始终如一的产品质量是一件非常重要的事情。您可以无偿得到一位能在风险场合中工作的可靠同事，但您必须付出机器人的购买资金，必须对其进行编程并安装调试投入使用运行。机器人投入生产之后与其相关的技术知识必须保留在企业内部；如果可能的话，您还不必聘请一位随时待命的工程技术人员就能确保机器人的正常运转。
图1在人工智能AI技术驱动下的实时控制系统中，神经网络自主寻找具有相关特性的运动，并控制着机器人连续地沿着运动路径运动
不断变化使机器人举步艰难
但更大的问题是，在价值增值链的装配工作站中没有机器人的“立足之地”：装配所需的原材料是手推车送来的，待装配的零部件和组件有着连操作人员都不了解的公差配合，这些都是机器人难以逾越的障碍。为了让机器人能像操作人员一样精确地供应原材料，例如拿起原料或者零部件、正确定位装夹以及创造性的修复半成品的缺陷，并使供应商信服则需要付出更高的代价。
有效载荷高达10 kg的协作机器人价格实惠且很容易编写程序。许多企业包括部分中小型企业，已经将这样一台协作机器人投入企业自身的生产使用中，并初步积累了一些经验。如果完全没有工程技术知识就不可能让协作机器人正常工作，许多应用程序乍一看比预期要复杂得多。但是当您遇到麻烦时，系统集成商会帮您解决难题。
不容忽视的是，精度仍是一个问题。如果按照形位公差的要求，将被加工材料准确地输送到位或必须将棒料插入不停旋转的卡盘中，那么用于简单编程控制的机器人将无济于事了。如果要想让它完成这样的工作就必须配备摄像头并能准确地测量工件。
替代环境监测和零件测量的另一种解决方案是人工智能AI驱动的实时控制。在实时控制过程中，不会给它应在测量期间找到的固定图像，而是神经网络自身寻找到与相关特性有关的运动，并根据相关特性控制机器人连续沿着固定的路径运动。它在执行过程中比校准更稳定，而且也不再需要特征工程学的专业技术人员了。
图2能够在不熟悉的环境中工作以及处理变型产品的机器人，可以将手动工作站升级到自动化的工作站，例如在装配工作领域中
为了让没有AI人工智能技术知识的操作人员在实际生产工作中具有良好的安装定位能力，一般会通过演示方法“教会”机器人识别不同的过程：通过摄像机拍摄不同原材料变型，不同零部件的运动方式和最终的安装定位位置使机器人通过机器学习方法获得应该如何运动，并逐步学会处理不熟悉的情况。
有保留的云解决方案
机器学习大量的运动示范需要很强大的计算能力，而如此强大的计算能力远远超出笔记本电脑的运算能力，并且在非专业硬件设备上需要运算好几天的时间。但像MicropsiIndustries等供应商则对云技术解决方案持保留态度：完成AI人工智能系统的机器学习之后就可以把云技术的插接去掉；同时，机器学习所获得的数据是透明的，并已在合同中有明确的规定。
在AI人工智能技术的帮助下，许多中小型企业（简称：KMU）的手工操作工作站也可以变成自动化工作站，例如自动化装配。机器人、工具和AI人工智能控制系统的成本费用都保持在计划允许的范围之内，在大多数情况下系统集成也不是什么大问题：只是改变一些工作场所，而不是在整个生产链中都配备机器人。将轻型机器人放在轮子上就使其有了更高的使用灵活性,可以配置在不同的工作站中使用。因为AI人工智能系统在机器学习中不会疲惫，可以学习不同的技能，不需要一次次调整机器人。
图3Mirai系统控制的机器人通常能够在出现的多个变型物体中找出目标物体。AI人工智能控制系统能够从摄像头拍摄的图像和显示的位置变化中导出控制机器人的运动方式，使机器人能够在不熟悉的环境中正常工作
人工智能AI技术在工业机器人中的应用仍处于起步阶段
当前，具有人工智能的机器人系统主要用于自动装料、装配或者测试；例如在压铸过程中将压铸件放入压铸模具中，悬挂弹簧，取出称重后的金属原材料，在陌生环境中填充一个孔或者泄漏点的密封性检验等。在这些机器人的应用场合中，机器人都可以使用一些特殊工具，操作人员可以在现场为机器人和AI人工智能控制系统设置完成相应任务所需的工具。
工业机器人领域中的AI人工智能技术应用还处于起步阶段。在不久的将来，把人类的运动技术转移到机器人身上将会是一件非常容易的事情。人工智能、摄像视频监控和力传感器等对于机器人来讲就像手机触摸屏一样：用自然的方式告诉机器人应该干什么了。
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