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GBAS 2019|丁汉院士最新分享:共融机器人,引领制造模式新变革

服务机器人
摩登2
倪霞
2019-11-07 · 13:30
[ 摩登2导读 ] 制造领域的机器人已从操作型机器人发展到模拟智能型机器人,未来将向“能工巧匠”型共融机器人方向发展。但共融机器人还有很多瓶颈,机器人如何适应变化的环境,机器人与人如何协作,机器人之间的交互和群体合作等问题有待解决。
丁汉院士,GBAS2019,人工智能,共融机器人,高端装备,数据采集 图片来自“特定授权”

文丨倪霞

责编丨余欣婷

近年来,“中国制造”正向数字化、网络化、智能化迈进,机器人和人工智能等先进技术,正带来众多颠覆式创新,引领产业界大变革。

2019年11月1日-2日,由中国国际科技交流中心、广州市科学技术协会及广州产学研合作促进会共同主办的2019大湾区机器人与人工智能大会在广州举行。在1号举行的大会开幕式上,中科院院士、华中科技大学教授丁汉发表了《机器人的未来:共融机器人与数据引擎》主题演讲。在演讲当日,摩登2有幸采访到丁汉院士。

“制造领域的机器人已从最初的操作型机器人发展到模拟智能型机器人,未来将向‘能工巧匠’型共融机器人方向发展。但共融机器人还有很多瓶颈,机器人如何适应变化的环境,机器人与人如何协作,机器人和机器人之间的交互和群体合作等问题有待解决。”在专访中,丁汉告诉摩登2。

未来智能制造的重要支撑:共融机器人

近年来,随着先进制造技术、信息技术、机器人技术及人工智能技术的发展,自主研发进程加快,传统的制造模式正在改变,中国将迎来一个崭新的智能制造时代。

在演讲中丁汉表示,智能制造,简单的理解是将人类智慧物化在制造活动中,使得制造装备和系统具有感知、推理、决策和学习的能力,并组成人-机协作的系统,让机器扩大、延伸和部分取代人类专家在制造过程中的脑力活动,提高制造装备和系统的适应性与自主性。

在当前阶段,大型复杂构件高性能制造是国家的重大需求之一。因为在航空航天、船舶、能源、轨道交通等领域,大型复杂零件制造水平关系着国民经济和国防安全。然而,大型复杂构件高效高精加工难度极大,产品本身是非标准化设计,现场去看都是人工作业,作业精度低,效率低,一致性差且环境恶劣,这里面需要制造科学的支撑、制造工艺的进步和制造装备的变革。

“机器人可以灵活配置、便捷传感、协同合作,支持和工艺集成,大型构件制造可以采用多机器人进行加工。以前的制造模式是铁打的机床,流水的工件,未来很有可能是铁打的工件,流水的机床。”丁汉表示,“未来的制造业会产生翻天覆地的变化,但如何把传感信息和工艺集成,如何在不同的操作空间保持信息映射的准确性和交互操作精密性等问题仍需要解决。”

总结而言,机器人加工为大型复杂构件的高效高精密制造提供了新思路、新方法,多机器人、多传感器和工艺知识融合下的协同制造,促进了大型构件加工模式变革。

需要强调的是,机器人加工,最重要的仍是机器人本体,而机器人本体,重要的是要走向高附加值及高含金量的高端智能装备研发,实现引领式发展。共融机器人,是未来高端装备制造发展的重要支撑。

机器人加工技术面临严峻挑战

机器人对未来制造业发展尤为重要,但现阶段机器人加工技术仍面临严峻挑战。

据丁汉介绍,机器人加工面临的重要挑战包括:机器人加工装备、动力学控制、加工误差补偿、自主寻位、大场景全域测量、人工智能技术等方面。

机器人加工首先要解决的是加工精度问题。只有具备较好的灵活性和较高的精度,机器人加工设备才能适用于大型结构件高效高精制造。影响加工精度的因素很多,其中动力学控制是一个难题。因为传统机器人加工工艺系统精度低、刚度差,强切削力作用下易变形、振动、失稳,从而加工精度难以保证。所以要考虑如何实现“高速不抖、高载不趴”。

另外,加工误差补偿、自主寻位及大场景全域测量也面临挑战。机器人几何误差和非几何误差同时影响输出精度,通过传感器信息在线建模,实现复杂物体数字建模的难题仍待解决;大型构件加工需要机器人自主移位加工,实现移动加工系统动态寻位尤为重要;为满足空气动力学,大型构件加工精度要求高,如何构建一个快速、高精度的全局测量系统,并建立完善的加工质量评价体系仍待探索。

当前,人工智能技术的发展对机器人加工可以起到重要的推动作用,是助力行业发展的翅膀。人工智能的应用,主要解决的是人类智慧与经验向机器的迁移,以及机器实现深度学习与自主进化。

数据引擎,推动行业技术进步

尽管机器人加工技术存在许多挑战,真正的智能制造仍未普及,但大数据和人工智能是解决这些问题的有效途径。

丁汉指出,制造业里有各种各样的机器和数据,制造过程也产生海量的信息,如何采集和应用这些数据是非常重要且具有挑战性的工作。

具体来说,在制造工艺数字化过程中,一方面是数据的获取,有些是利用机器本身的传感器,有些需要外感知,有些是从企业获取的静态数据,有些是传感器采集到动态信息,这些数据是实现制造智能的基础,但另一方面,或者说更重要的方面是数据处理的算法,如何将这些离散的、非线性、时变性的海量信息进行分析建模是更难解决的问题。

丁汉介绍,最近的一个工作是提出了一套基于信息物理系统的自动建模框架,该框架具有较好的普适性,已成功应用在机器人、智能制造、智能电网等多个领域。同时,该框架中的核心算法也被开发成一个开放的平台——称为数据引擎,可以为不同行业、甚至不了解人工智能的人,提供数据分析和诊断。尽管在现阶段,由于学习算法及计算能力的限制,很多数据采集及有效利用无法完成。但在未来,大数据技术和设备诊断平台在各个行业都有用武之地。 

由此看来,未来机器人极有可能改变大构件制造模式,而未来的数据引擎技术、人工智能技术会帮助制造企业实现数字化、智能化转型。在国家制造业转型升级时期,大数据、人工智能及机器人一定会有较大应用前景。未来,各企业应积极拥抱人工智能和机器人,努力实现企业产品创新,才能使中国制造在国际舞台上发光发热。

丁汉强调,未来机器人的发展可能是一个人机耦合的关系,从目前的空间隔离到人机协作,未来人和机器一定会在同一个物理空间紧密的合作。但这个工作还有很多挑战,比如机器人的基础理论问题和大数据的算法问题,还有传感器的控制集成问题等。这需要高校和产业紧密合作,只有产学研紧密合作,才能真正助力制造业转型升级,推动我国制造从中低端走向中高端。

“然而,产学研合作还有很多环节要突破,从研究成果到企业应用还有很多工作要做,技术从实验室走到产业,本身需要不断迭代、不断完善。此外,高校的科研成果要走完产业转化最后一公里,还需要政府、资金、产业、社会等多方支持。因此,科技成果转化,需要定力和耐心,需要较长时间来完善和迭代,还需要行业知识的不断的引入。”在采访尾声,丁汉表示。


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