机器人智能化在技术上如何体现– 高工机器人新闻
【原创】机器人智能化在技术上如何体现？文章来源自：高工机器人网2018-01-1717:28:14阅读：26623摘要毫无疑问，智能化已经成为这个时代的主题，那么机器人智能化在哪些技术上能有所体现，未来机器人在技术方面会发展到什么样的程度？关于恶意转载本网原创文章，故意删除高工机器人字眼的严正声明【文/廖文清】毫无疑问，智能化已经成为这个时代的主题，那么机器人智能化在哪些技术上能有所体现，未来机器人在技术方面会发展到什么样的程度？
在刚刚结束的2017年高工机器人年会由三菱电机冠名的专场论坛中，三菱电机半导体大中国区应用技术经理马先奎、镁伽机器人CPO张琰、艾利特董事长曹宇男、固高科技机器人事业部总经理刘越、斯瑞恩机电设备总经理侯松川就上述问题发表了各自的看法，并探讨了机器人智能化的技术升级路线。
机器人智能化在哪些技术能够有所体现？张琰首先发言：对于协作机器人来说，无论它应用于哪一个行业，最关键的一点就是安全。而安全可以用智能的方式来体现，比如多种传感器的反馈以及视觉的应用。
例如镁伽机器人的驱控器，本身自带传感器采集的属性，可以采集到电机的第一手信息；另外可以在产线上或者工业线上布置很多传感器，把这些状态信息采集上来，经过大数据的分析能做很多的事情。“在实际使用过程中，我们还可以通过监测电机的功耗电机曲线，构建设备的故障模型，预判这台机器可能会出现的问题并提前进行维修。”
他还指出，智能化还体现在细节上。他表示，镁伽机器人是专注生命科学这个领域，生命科学领域对细节要求很严，尤其是生物这一块，实验员操作的细微差异都会对结果造成很严重的影响，而用机器人或者自动化设备，可以将操作标准化，让结果更有可追溯性，提高生命科学家的发现，生命奥秘的实验的效率和正确性，通过这样来改变这个行业的状态。
侯松川表示，机器人不一定要做成机器人的样子，很多人认为机械就是死的，一看就知道，没什么了不起，其实真的不是这样的，我想说一下日本的机床真的能做到像人一样，日本澳柯玛做机床做了120年，它有一个比较先进的地方，叫做热亲和系统，它能检测到加工的精度变化，自动进行补偿，他们已经积累了80年实验室数据才做到目前这个状态，真的很有意思。
“再讲一个他们比较独特的功能，比如说我在加工的时候有很多菜鸟不会搞，也不知道怎么选参数，没关系，你上来就干，如果你干得不对它会提示你应该做，原理是什么？就是所有的加工来自于声音，这也是一种智能化，目前我们国内还差的很远。”
曹宇男举个了例子，他说，“机床的上下料目前我们还解决不了柔性的问题，不管是机床的适配还是料仓，都需要根据实际工件进行方案再制定，或者一遍一遍进行重新工艺的设计。如果在这一个方向上我们可以引入一些关于智能的方式，通过工艺的大数据的分析做工艺自动的适配，我觉得这个可能也是一个挺好的方向。”
马先奎从一个电力电子的从业人员的角度谈了自己对于智能化的感受，他认为机器人的智能化应该要求机器人能够自我学习，自我判断错误，避免错误的发生。
刘越从控制系统的角度表示赞同多传感的融合，但是对于工业机器人来说，光加一个视觉是不够的，我们现在讲的智能第一个是让机器人能在特殊情况可以自动适应工况，比如说我们注塑机上下料的时候，机械手可能需要一个柔性控制，这些都是技术细节的一些东西。
此外，刘越认为智能化还应该体现在机器人控制过程中的自我保护和碰撞检测，包括自动优化上。当一台机器人系统做一个工作的时候，基本上是重复性的，我们可以根据动力学系统采集电流，然后对这个电流系统做优化，通过我们之前做的工作，可以做到点到点的运动，可以节能20%，当然加上轨迹约束的话节能就没有那么高。
而对于电机和减速器提前的故障预警，刘越认为基本上通过离线和仿真、优化方式可以做到，但是这种方式肯定不会在单机机器人系统上做，因为这个需要的性能比较高，所以我们可能会做成基于云平台的，当机器人运行过程中可以不实时把数据传上去。
刘越表示，以前国外的系统可能是几十年积累了焊接工艺，但是我们可以用空间换时间，也就是我们可以并行发起很多的焊接工艺，通过数据挖掘和数据分析的方式，提取出切实针对某一种材料的焊接数据推送给其他的终端用户，然后通过云平台以及后面基于AI的数据学习和数据挖掘的后数据处理，可以真正把一些工艺参数提取出来，反哺给其他的机器人用户。
曹宇男总结说，“专家系统和目前云的技术之于AI这件事情，只是获取数据不同的方式和手段，就像刘总提到的用空间换时间，因为具备了计算机的适配能力以及云的技术，让我们现在对专家这件事情的依赖度和它的信息知识的迭代速度呈一个几何倍数的增加，应该说这个时代赋予了我们更多的手段和办法，所以说理应在这件事情我们应该高速的发展，甚至形成超越的态势。”
而针对第二个问题即用一句话概括智能机器人未来的目标产品应该是什么样的？张琰首先表示要细分行业，针对行业来做专用的东西，实现差异化，把它做精，然后再拓展到别的行业。
这一想法也得到了侯松川和马先奎的认同。此外，马先奎表示，定制化的市场也可以考虑，比如居家机器人，意味着要有情感。
刘越则指出，智能的需求来自终端客户，客户需要的智能才是真正的智能，对于企业来讲，客户有需要的地方，客户的需求需要用智能化的方式去实现，我们就会去做。
曹宇男最后总结到：我们提到AI不是为了给投资人看的，也不是为了炫技，我们将来的目标还是服务于我们的客户，让客户体会到AI真正给大家带来的实惠。
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近几年来，随着不少国家将人工智能提升到战略高度，人工智能取得了飞速的发展。人工智能关键技术在基础理论研究方面不断深入，某些领域有了突破性的进展，在转化应用方面，更是遍地开花，硕果累累。
新一代人工智能的8项关键共性技术具有极其广泛的应用，概括起来应用可以分为两种情况:
（1）每种技术都可以应用到许多领域。
（2）许多高技术的产品或先进制造技术系统中，都转化应用了人工智能的多项关键技术。
在人工智能关键技术的转化应用中，最典型的，非智能机器人莫属。
人工智能技术涉及的多个方面都与智能机器人有关，许多人工智能需要解决的问题正是智能机器人技术需要解决的问题，人工智能的很多成果也在智能机器人上得以体现。
人工智能在机器人领域的六大应用
01
人工神经网络在机器人定位与导航中的应用。人工神经网络具有融合多元信息资源的功能，在智能机器人定位和导向环节具有较高的应用频率。
02
专家系统在机器人控制中的应用。采用专家系统，并不需要建立、求解精确的数学模型，它是建立在人类大量的成功实践基础上并把经验以程序的方式传递给机器人，使其具有较高的解决问题的能力。
03
进化算法在机器人路径设计中的应用。路径规划一直是智能机器人研究领域的重点和难点，随着人工智能进化算法研究的逐步发展，遗传算法、蚁群算法等的提出，机器人路径规划问题也得到相应发展。尤其是通过遗传算法在路径规划中的应用，使得机器人更加智能化。
04
模式识别在智能机器人领域的应用。目前在人工智能模式识别领域，图像识别是发展最快且应用最广的领域，语音识别是人工智能技术发展的热点，并且已经取得相当的成绩，语音识别正确率不断提升，且对不同语音特点的适应性也是越来越高。机器视觉已经从模式识别的一个研究领域发展为一门独立的学科，其当前比较具体的目标主要是通过模拟人的视觉，开发出从图像输入到自然景物分析的图像理解系统。
05
机器学习在智能机器人领域的应用。机器人如果要完成复杂的任务，其学习能力就显得极为重要。学习能力是机器人系统中个体机器人必须具备的重要能力之一，它为复杂多变环境下机器人的环境理解规划与决策等行为提供了有效保障，从而改善整个机器人系统的运行效率。
06
分布式人工智能在智能机器人领域的应用。分布式人工智能，把一个具体的求解问题划分为多个相互合作和知识共享的模块。多智能体系统则研究各智能体之间智能行为的协调，包括规则、知识、技术和动作的协调。多机器人系统则是多智能体系统的一个特例。吸取多智能体系统研究的成果（理论及方法），依据其特性来组织和控制多个机器人，使之通过协作完成单个机器人无法完成的复杂任务，是多机器人系统理论发展的一条捷径。
智能机器人将着力八个方面发展
人工智能关键技术的每一次突破，都将促进智能机器人的性能上一台阶，同理，智能机器人性能的每一次提高，也将推动人工智能关键技术的一大进步。概括来说，智能机器人在今后的发展中，提高其智能化水平、环境自适应性与决策自主性仍是研究的关键。
智能机器人将着力在以下几个方面发展:（1）研发面向任务的高级智能机器人；（2）发展更先进的多传感技术，提高集成技术，增加信息的融合；（3）机器人网络化，利用通信网络技术将各种机器人连接到计算机网络上，并通过网络对机器人进行有效的控制；（4）提高智能机器人的机器学习能力，使其具有类似人的学习能力，以适应日益复杂的、不确定和非结构化的环境；（5）智能人机接口，提高人与机器人交互的和谐性；（6）多机器人协调作业，组织和控制多个机器人来协作完成单机器人无法完成的复杂任务；（7）研发主要用于医疗、休闲和娱乐场合的软机器人技术；（8）仿人和仿生技术，这是机器人技术发展的最高境界。
到目前为止，在世界范围内还没有一个统一的智能机器人定义。大多数专家认为智能机器人至少要具备以下三个要素:一是感觉要素，感知、识别周围环境和自身状态；二是思考要素，根据感觉要素所得到的信息或自身的需要，思考确定采用什么样的动作；三是运动要素，做出反应性或自主性的动作。我国科研人员对第三代机器人的定义是:智能机器人是一种具备一些与人类有着相似的感知能力、动作能力、协同能力和规划能力的高度灵活的自动化机器系统。
智能机器人主要由执行机构、驱动装置、传感装置、控制系统、智能系统及人机接口等几部分组成。智能机器人的关键技术主要包括:多传感信息藕合技术、机器视觉技术、定位和导航技术、路径规划技术、智能控制技术及人机接口技术等。目前智能机器人研究水平还处于非常低下的阶段，对于特定的环境或者各种变量已经确定的不特定环境可以发挥相当的作用，并在一定程度上代替人类的直接参与。但对于各种不可预测的变化，目前还无法做出相应的感知并采取准确的行动。
自主移动机器人的智能化表现在哪些方面
（文章来源：SLAMC）
随着人工智能技术的飞速发展,智能机器人在近年来逐渐兴起,除了具备、语音交互等智能化功能,看似最基础的行走能力同样也是服务机器人价值实现的根基。当前,自主移动机器人已成为机器人领域的重要研究方向,自主移动机器人具有对复杂环境进行感知及快速做出行动决策的能力。
对于机器人在已知环境中的地图创建相对简单,但要在完全未知环境中做到自主定位建图并非易事,在很多复杂环境中,如果机器人不能利用全局定位系统进行定位,来获取机器人工作环境的地图是很困难的,甚至不可能。需要机器人在完全未知且自身位置不确定的条件下创建地图,同时利用地图进行自主定位与导航,SLAM技术被认为是解决该问题的关键。
在未知环境中,机器人从一个未知位置开始移动,在移动过程中根据位置估计和数据进行自身定位,同时逐步完善和构建完善地图,这便是一个SLAM的过程。在SLAM中,机器人利用自身携带的传感器识别未知环境中的特征标志,然后根据机器人与特征标志之间的相对位置和里程计的读数估计机器人和特征标志的全局坐标。这种在线的定位与地图创建需要保持机器人与特征标志之间的详细信息。近几年来,SLAM技术的研究已取得了很大的突破,并被广泛应用于机器人、AR、、、等多个领域。
路径规划同样也是机器人实现自主移动的重要环节,指的是机器人在有障碍物的工作环境中,如何找到一条从起点到终点适当的运动路径,使机器人在运动过程中能安全、无碰撞地绕过所有障碍物。这不同于用动态规划等方法求得的最短路径,而是指移动机器人能对静态及动态环境作出综合性判断,进行智能决策。根据对环境信息的掌握程度不同,机器人路径规划可分为全局路径规划和局部路径规划。
全局路径规划是在已知的环境中,给机器人规划一条路径,路径规划的精度取决于环境获取的准确度,全局路径规划可以找到最优解,但是需要预先知道环境的准确信息,当环境发生变化,如出现未知障碍物时,该方法就无能为力了。它是一种事前规划,因此对机器人系统的实时计算能力要求不高,虽然规划结果是全局的、较优的,但是对环境模型的错误及噪声鲁棒性差。
而局部路径规划则环境信息完全未知或有部分可知,侧重于考虑机器人当前的局部环境信息,让机器人具有良好的避障能力,通过传感器对机器人的工作环境进行探测,以获取障碍物的位置和几何性质等信息,这种规划需要搜集环境数据,并且对该环境模型的动态更新能够随时进行校正,局部规划方法将对环境的建模与搜索融为一体,要求机器人系统具有高速的信息处理能力和计算能力,对环境误差和噪声有较高的鲁棒性,能对规划结果进行实时反馈和校正,但是由于缺乏全局环境信息,所以规划结果有可能不是最优的,甚至可能找不到正确路径或完整路径。
全局路径规划和局部路径规划并没有本质上的区别,很多适用于全局路径规划的方法经过改进也可以用于局部路径规划,而适用于局部路径规划的方法同样经过改进后也可适用于全局路径规划。两者协同工作,机器人可更好的规划从起始点到终点的行走路径。
如今,自主移动机器人已在餐厅、商场、酒店、银行、医院等各大服务场所中“崭露头角”,尤其在本次疫情抗击中,自主移动机器人更是站上了“风口浪尖”。一时间医护助理机器人、清洁消毒机器人、运输配送等机器人出现在各个领域的前线,减少了人与人之间的近距离接触,最大程度的保证了相关人员的安全。
其中不乏擎朗科技的送餐机器人、达闼科技的消毒护理机器人、普渡科技的药品递送机器人等。凡涉及到自主移动的服务机器人,大多采用了思岚科技的机器人定位导航产品,达闼科技的医护助理机器人就是其中之一。其能有效帮助医护人员承担问询、导诊等工作。在新型肺炎疫情中还为北京、上海、武汉等多家医院提供了非接触式24小时咨询导诊服务,降低了医护人员安全风险,并带有安抚病患情绪的评述、笑话、故事等内容和舒缓音乐。
该医护助理机器人主要基于了思岚科技的Apollo移动机器人底盘而研发,可自主扫描周边环境信息,做到自主定位建图、路径规划等功能。即使面对环境复杂的医院,该机器人也能在其中行走自由,基本不用人工干预,即使遇到玻璃、镜面等高透材质的障碍物,也不会像无头苍蝇一样撞上。
据了解,Apollo移动机器人底盘采用思岚科技自主研发的高性能SLAM技术,融合了超声波、防跌落、深度摄像头等多种传感器,即使在未知环境中也能实时完成定位并绘制高精度地图。其采用的SharpEdgeTM精细化构图技术,可构建高精度、厘米级别的地图,具备超高分辨率,且不存在累加误差。构建的地图规则、精细,可直接使用,无需二次优化修饰,能直接满足使用预期。在复杂多变,环境不受控制的应用场所(如医院、商场、写字楼等人流量大场所)行走时,可实时动态识别环境中的人或者移动障碍物,并进行灵活规避和路线规划。
同时,Apollo移动机器人底盘拥有电梯适配与多楼层定位系统,能与市面上大多数电梯系统产生联动,对于机器人自主上下电梯的问题完全不用担心。另外,可配合思岚科技的RoboStudio机器人管理,设置POI等参数,不仅加深机器人对地图的的理解,到达指定地点执行任务。还能方便终端用户随时查看,了解机器人使用情况。
自主移动是服务机器人最基本的价值体现,相较于工业机器人,服务行业没有固定不变的场景部署,很难利用地面铺设磁条或信标的方式来引导机器人移动。目前市面上应用在服务领域的机器人中接待引导、配送等机器人较为常见,其应对的工作场景也更为复杂,而拥有自主定位导航技术的移动机器人,无论在路径中出现动态还是静态的障碍物,其都能有效躲避,并自主规划最优行走路径。 （责任编辑：fqj）
工业机器人在智能制造业中的应用
智能制造（IntelligentManufacturing，IM）是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统，在制造过程中，它能进行智能活动，诸如分析、推理、判断、构思和决策等。
智能制造，好像也就是近几年才走进国人视野里，大范围应用在实际生产中，但是早在1990年4月，日本就已倡导“智能制造系统IMS”国际合作研究计划。当时，许多发达国家如美国、欧洲共同体、加拿大、澳大利亚等都参加了该项计划。
我国在2015年，正式开始布局智能制造，工业和信息化部2015年公布的智能制造试点示范项目名单，共有46个项目入围，分布在21个省，覆盖了38个行业，涉及6个类别，覆盖面广，示范性强。
机器人替代人工生产是未来制造业重要的发展趋势，是实现智能制造的基础，也是未来实现工业自动化、数字化、智能化的保障，工业机器人将会成为智能制造中智能装备的代表。工业机器人这几年在智能制造业中表现突出，究竟有哪些优势？
工业机器人在智能制造中的应用优势
生产效益是企业追求的目标，创新发展的动力，在工业生产中，工业机器人可替代工人去完成高难度的工作，降低人工成本。同时，枯燥机械化操作容易使工人产生情绪，影响工作精度。机器人可以很好地持续保障工作的精度，提高产品生产质量。可见，在智能制造中，工业机器人的应用可提高产品质量、降低生产成本，制造企业可获得更高的生产效益。
此外，在工业生产中，工业机器人可与不同数控机床连接，进行多种产品生产，为柔性生产线建设提供帮助。整个过程无需人工操作，工业机器人可24h进行工件生产，表现出生产效率高、产品精度高、一致性强等优势。
既然工业机器人在智能制造中有如此大的优势，那么在实际应用上表现如何？
工业机器人在智能制造业中的应用
在钢铁企业生产中，工业机器人可以大展身手。第一，自动拆捆机器人可自动测量捆带和卷边的位置，进行剪裁，并将捆带压缩为最小尺寸，运输至废料斗中。第二，自动取样机器人可以自动取出小车中的试样板，并在试样板上粘贴标签。有些流水线上还单独使用了自动贴标签机器人，自动完成标签的打印、拾取与粘贴操作。当然，最常见的还是无人化行车，通过计算机编程，可按照最短路线行驶，自动完成钢卷吊装、信息识别与存储等操作，实现准确定位、轻装轻卸。
其实，工业机器人应用最广泛的领域就是汽车制造领域。如今，汽车制造的各个环节基本都由机器人完成主要工作，宝马、大众、东风日产等等，都有它们固定的机器人供应商，协助配合完成机器人部署。
重要的焊接环节中，工业机器人配置相应的焊接工具，与传感器配合使用，可以自动完成车体焊接操作，不仅减少了人工焊接高风险的情况，而且和人工操作相比，焊接机器人作更为准确。另外，在外车喷漆环节，工业机器人配置相应的喷漆工具与程序，可保障外车喷漆的一致性，并在喷漆结束后完成涂胶操作，提高生产效率。最后，在整车装配环节，往往是最复杂的。人工装配精度低、效率低，在这一环节使用工业机器人，可根据内置程序规范装配汽车座椅、车窗、仪表等部件，保障装配的精度。
工业机器人如何助力智能制造
首先也是最基础的，就是加强人才培养，毕竟工业机器人属于高新技术，专业人才较为稀缺，为保障工业机器人技术的深入研发，需加强人才培养，提供人才保障。教育部门可进一步完善机器人等专业，加大教育经费投入。同时，企业需加强技术骨干的培养，定期组织技术人员到行业龙头企业及先进企业学习经验，掌握工业机器人要点，工结合生产实际，进行机器人的研发。
当然，还有老生常谈的技术创新，就目前技术水平而言，我国工业机器人研发在执行力方面与国际领先水平相差无几，但在工业机器人的功能、性能、系统集成化水平及运动精度等方面，仍存在较大差距。
最后，还要加强性能优化，因为目前我国工业机器人在制造企业中的应用集中于运输、焊接等，性能相对比较单一。为扩大工业机器人应用广度，工业机器人需不断优化，结合智能制造相关企业的需求，实现机器人在生产线全覆盖，真正去实现智能制造。
结论
工业机器人在智能制造中的应用，可提高产品生产效益，建设柔性生产线，实现产品制造的智能化、高效化发展。为了增强工业机器人在智能制造中的应用，需加强人才培养、技术创新与性能优化等工作，加大工业机器人在智能制造中的应用广度与深度，推动智能制造的进一步发展。当然，推进智能制造是一项复杂而庞大的系统工程，也是一件新生事物，这需要一个不断探索、试错的过程，难以一蹴而就，更不能急于求成。