协作机器人技术引进(协作机器人的发展前沿)

6月22日,机器人行业高端智库立德智库与全球柔性智能机器人领导者捷卡机器人联合发布《2022年中国协作机器人技术发展报告》(以下简称《报告》)。报告重点分析了协作机器人的前沿技术,探讨了协作机器人的智能感知、自主认知、人机交互、碰撞检测等技术的发展趋势。

来自上海交通大学、北京理工大学、上海机器人产业技术研究院、立德机器人研究院、捷卡机器人的多位行业专家出席线上发布会,共同探讨协同机器人的关键技术和创新应用。

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智能感知 多学科交叉融合

它是合作机器人与人、合作机器人与环境、合作机器人之间交互的基础。就感知技术而言,除了多传感器信息融合,协同机器人越来越呈现出与脑神经科学、生物技术、人工智能、认知科学、网络大数据技术深度交叉融合的趋势。

未来的研究方向是主动感知和自然交互的理论和方法。随着更多传感器的加入,合作机器人可以理解人类的命令(通过声音、手势和图形)。研究基于复杂动态环境的主动知识获取、学习和推理方法,基于动态环境的视觉认知和主动行为意图理解与预测理论,合作机器人的自主学习和机器人知识倍增方法,多模态人机合作的态势感知和自然交互方法,以实现合作机器人之间相互的意图理解、信息交换和自然和谐的情感交互。

自主认知 复杂环境灵巧作业

智能是新一代合作机器人的一个主要的共同技术要求。目前合作机器人应用广泛,在复杂操作、自适应可重构装配、非结构化环境感知、与人协作等方面需要更加智能化。

机器人协作应用于商业服务市场,其主要挑战包括自然交互、人机安全、环境适应、复杂灵巧操作等。智能化是应对挑战的可行技术途径。

协作机器人工作在复杂恶劣的工业环境中,对智能的环境感知和适应能力、人机协作和异常处理提出了更高的要求。先进的认知算法是实现协作机器人高度智能的主要手段。

未来的研究方向是复杂环境的自主认知。深入研究复杂环境和任务的自主控制,识别协作机器人的动态行为,智能操作与环境的关系和影响规律,实现协作机器人的智能操作和自主控制。

人机交互 机器人操作智能化

随着人机交互技术的快速发展和人机工程学、用户体验等领域研究的逐步深入,现有的一些人机交互系统已经不再局限于鼠标、键盘等简单的设备输入或示教操作,有的可以通过语音识别、指纹识别甚至虹膜识别来完成工作程序的输入。

人们对协作机器人的可用性和易用性要求越来越高,面向人机交互的手势理解成为人机交互技术的重要研究内容。通过连续手势识别操作协作机器人是人机交互技术的热点研究方向之一,具有广泛的应用前景。

手势识别是基于人类手部运动的。在工业生产中,通过手势控制机器人运动可以简化机器人的示教过程和操作过程,具有很大的应用价值。现在手势识别领域最突出的研究方法有基于手套的识别和利用视觉信息的识别。手套的识别方法主要是利用光纤获取手掌和手指的关节位置和弯曲程度并建模。基于视觉的识别方法是指从摄像机获取手势的视觉图像,用一系列算法进行处理,得到识别结果。

碰撞检测 自适应柔顺控制

碰撞检测通常包括基于传感器的碰撞检测

基于传感器的碰撞检测包括基部和末端的电子皮肤检测、关节扭矩传感器或六维传感器。除了这种碰撞检测方法,其他大多数碰撞检测方法都需要建立协作机器人的动力学模型,估计外力或建立观测器。当外力或观察者检测到干扰时,就意味着发生了碰撞。

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基于无传感器碰撞检测,首先通过检测人与协作机器人接触时单关节电机的电流来确定协作机器人与人之间的软接触或碰撞接触。其次,根据当前电机反馈得到的实际电流值和动力学模型计算中的理想值设计融合算法,生成时变功率碰撞检测阈值,识别出人的意外碰撞或有意识的软接触,解决人与协作机器人接触后的安全碰撞问题。

发布会专家阵容

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