深度好文 | 协作机器人的由来及发展历程

机器人是力学、机构学、材料学、自动控制、计算机、人工智能、光电、通讯、传感、仿生学等多学科交叉的结晶。

下表是机器人领域代表期刊international journal of robotics research (IJRR) 上发表的部分研究方向的统计数据。从目前来看控制与传感技术仍是目前成果最多的领域，相信随着时间的推进和对智能的需求，机器人在人工智能与认知融合等领域将会有更多的进展。

2013年，《美国机器人发展路线图—从互联网到机器人》预言机器人是一项能像网络技术一样对人类未来产生革命性影响的新技术，有望像计算机一样在未来几十年里遍布世界的各个角落。

目前，尽管工业机器人已广泛应用于各大门类工业领域，但主要应用于结构化环境中执行各类确定性任务，其面临着操作灵活性不足、感知与实时作业能力弱等问题；协作机器人虽已有多款产品问世，但仍有许多问题亟待解决。

首先，目前对协作机器人系统的理论研究仍处于发展阶段，尚没有一套成熟的理论作指导，如何降低机器人的使用门槛，让机器人更好用，是一个很好的切入点和创业方向。其次，目前协作机器人的生产成本普遍较高，部分核心零部件需要专门订做，价格不菲。对于国内而言，问题更多，挑战更大。由于起步较晚，国内机器人领域人才资源匮乏，组建高水平的机器人团队并非易事。此外，由于技术条件限制，关键零部件的国产化目前还没有完全实现，如果采用进口零部件，成本势必大大提高，国内企业也将失去价格的优势。

借用Rethink Baxter的一句宣传语，协作机器人的目标应用场合可以概括为：协作机器人最终将变成一个过渡概念，随着技术的发展，未来所有的机器人都应该具备与人类一起安全的协同工作的特性。本质安全应该是理想机器人的必备且基础的特征。就像我们现在不再区分黑白电视和彩色电视而统称为电视，不再区分功能机和智能机而统称为手机，未来所有的机器人也将不再区分协作与非协作，而统称为机器人。

7.1 工业机器人演变

机器人正经历从“机器”到人的转变。我们可以将机器人分为三代：

第一代为传统的工业机器人，其形态已经接近60年未发生重大改变。

第二代为“有感觉” 的机器人。它们对外界有一定的感知能力（安全性），具备视觉，触觉及听觉等功能。例如协作机器人、根据激光反馈的自动跟踪焊缝的弧焊焊接机器人。第二代机器人代表：UR协作机器人。目前协作机器人以其安全、低成本、易于上手的使用方式、低的改造成本占据一部分市场，特别适用于以小批量、定制化为主的中小型企业。但长期来看人机协作是方向，协作机器人市场潜力巨大。

第三代为依靠人工智能技术进行规划，控制的机器人，它们根据感知的信息，进行独立思考、识别及推理，并做出判断和决策，不用人的干预自动完成，例如云服务机器人。云服务机器人，将最新的信息技术予以融合，人工智能、云服务等技术与工业机器人的碰撞将产生更加剧烈的变化。

7.2 研究方向与进展

结构、感知和认知是机器人的三要素。同时，期待未来的协作机器人在人机交互、柔性机电一体化、云机器人、人工智能、安全性等关键技术领域取得进一步突破。

日本机械学会将机器人智能分为五个等级：级别I：非自主运动；级别II：弱自主运动；级别III：部分自主运动；级别IV：半自主运动；级别V：完全自主运动。

7.2.1 结构——机械结构的仿生化

弹性和软物质材料的应用提升了机器人与人／环境协作的适应性，使机器人呈现小型化、轻量化的趋势。其快速发展在一定程度上促进了机器人研究的步伐。但在结构—驱动—控制一体化设计、高效驱动传动机理、非线性动力学控制等方面仍面临新的挑战。

未来的研究方向为集成设计与动力学控制。构建多场约束运动机构创新及刚柔耦合系统集成设计理论，突破高能量密度新型传动、驱动技术，研究刚—柔—软耦合机器人动力学控制及高效计算方法。

动力学一直以来都是机器人领域的重点研究方向。尤其在协作机器人当中，准确获取外部力信息成为其运动控制及安全防护的关键。较为直观的方法是在每个关节都安装力矩传感器进行测量，进而估算出机器人末端的外部力。这种方法对硬件设计要求较高，在实际生产当中成本也很大。因此，不少研究人员正努力通过其他方法进行力测量以摆脱传感器的束缚。例如，有研究人员利用干扰观测器进行机器人末端外部力及各关节的干扰力矩的估算；还有研究者通过获取电机的电流／转矩及关节转角信号重建外部力信息。随着动力学的深入研究，协作机器人成本将进一步降低，更多柔性材料将会被引入，大大提高协作机器人的安全性与灵活性。

7.2.2 感知——与其它前沿技术融合

感知是机器人与人、机器人与环境、以及机器人之间进行交互的基础。就感知技术而言，除了多传感信息融合依然是研究热点之外，机器人越发呈现出与脑神经科学、生物技术、人工智能、认知科学、网络大数据技术等深度交叉融合的态势。

未来的研究方向为主动感知与自然交互理论及方法，更多传感器加入，使机器人能够理解人类指令（通过声音、手势、图形）。研究复杂动态环境下知识的主动获取、学习与推理方法，视觉认知与基于动态环境的主动行为意图理解与预测理论，机器人的自主学习与机器人知识增殖方法，以及多模态人机协作的态势感知与自然交互方法。实现机器人与人之间相互的意图理解、信息交流，以及自然和谐的情感交互。

7.2.3 认知——以自动化为目的的人工智能

高度智能是对新一代机器人的重大共性技术需求。当前工业机器人应用面虽然越来越广，但在复杂作业能力、自适应可重构的装配能力、对非结构环境的感知能力、以及与人协作能力方面需要更加智能化。服务机器人市场正面临爆发，主要挑战包括自然交互、人机安全、环境适应、复杂灵巧作业等方面，智能化是应对挑战的可行技术途径。工作于复杂环境的特种机器人，需要更为智能化的环境感知和适应能力、人机协同作业能力和异常处理能力。先进的控制算法是实现机器人高度智能的主要手段。

未来的研究方向为自主控制与灵巧操作。深入研究面向复杂环境与复杂任务的自主控制，辨识机器人的动力学行为和智能操控与环境之间的关系和影响规律，实现机器人灵巧作业与自主控制。

根工业机器人新趋势之一：机器人与人工智能技术的结合越来越紧密，将成为生产体系的“主角”。

目前业内有几家公司在进行这方面的尝试，例如日本的MUJIN，他们提供了一种简单快速的3D环境重建方法，以及一种针对复杂环境进行自动轨迹规划的技术，可以极大的降低机器人部署时间和工作量。

7.2.4 机器人系统生态化

操作系统与软件体系的研究。揭示机器人多态性的共性谱系和差异表型的内在机理，构建多态智能群体机器人操作系统以及面向共融机器人的数据驱动与支撑环境等。

进一步加强易用性，简化操作；加强与工业互联网数据的连通性。如果你使用过UR、Franka、或者是ABB的Wizard，你会发现他们提供的图形化编程环境能完成一些简单的Pick & Place任务。

随着协作机器人应用领域的不断扩展，为了让更多的人可以使用机器人，提供更简单直观，功能更强大但简洁的编程方法是一个必然的趋势。

7.2.5 人机交互

人与机器交流互动是实现人机协作的关键。这里的“交互”并不仅仅停留于语音或肢体层面，更多是指广义上的控制与反馈。在控制手段上，目前多数协作机器人依然保留了传统工业机器人的控制模式，即配备专门的控制面板。一些创新产品，如Sawyer以及Franka Emika已经在一定程度上脱离了对外部设备的依赖，实现了由“台式机”向“一体机”的转变。

在控制方法上，可拓展空间巨大。传统方法是使用控制器编辑指令对机器人运动进行控制，如今随着人与机械臂的近距离接触，拖动示教已被广泛应用。其中部分机器人还集成了视觉系统。此外，还有研究人员利用惯性测量单元（IMU）对机器人进行体感示教，让机器人实现与人的非接触同步运动，这在对精度要求不高的服务业非常实用。目前最受关注的当数协作机器人在人工智能领域的探索。随着Alpha GO的强势表现，人工智能尤其是深度学习在全球掀起了一股狂潮，让协作机器人具备自学能力已成为各企业及科研机构的热门选题。

人机交互是操控机器人的关键技术之一。由于协作机器人直接和人打交道，实现人与机器人之间的信息传递，及时准确地理解对方的意图就显得非常重要。未来，为了使协作机器人更容易操控，人机接口技术需要得到进一步的发展，其主要发展方向包括视觉和语音交互 、力觉和触觉交互等。

7.2.6 结合特定产品的研究

近年来，协作机器人发展势头迅猛，许多产品不仅为工业生产提供了新思路，还为高校及科研院所提供了新的实验平台。结合特定产品的研究在各地高校展开，形式多种多样。其中包括对产品内部参数的研究，如对KUKA LWR 4 + 动力学参数的研究，以及对Baxer的D-H运动学模型重建；以产品为实验平台结合其他设备或技术的研究，如以KUKA LWR-IV为平台结合Kinect传感器对机器人避障的研究，以及以Baxter为平台结合人体工程学问题对机械臂运动人性化的研究；还有对产品应用的拓展，如为Baxter增加下棋功能，以及利用Baxter进行高度可变性材料的研究等。

7.3 安全性问题来源与如何保证

要使机器人与人类更加亲密地合作，人类的安全必须首先得到保障。当下协作机器人的发展虽然还处于初级阶段，但在主动安全性方面已经率先得到了加强。

对于协作机器人的安全性研究，ABB的科研人员做出了突出贡献。首先，他们对人与机器的接触部位及受伤类型进行了分类，提出了风险评估方法；其次他们进行了碰撞实验，故障诊断及故障隔离；最近他们又提出了以安全为硬约束的运动控制策略。完备的理论及实验支撑，让YuMi在安全性方面得到了业内的一致好评．除此之外，许多其他科研人员也进行了广泛深入的研究，其中包括对协作机器人在工作过程中保持高度依从性的研究，以及利用残余信号探测人与机器是否接触，并利用深度传感器确定接触位置的研究等。相信随着研究的深入，人与机器共处将不再有任何心理负担，同时能更高效地协同完成工作任务。

机器人事故类型 ：1. 撞击或碰撞事故， 2. 挤压和拍击事故，3. 机械零件事故，4. 其他事故。

七个危险源： 人为错误 、控制错误、未经授权的访问、机械故障、环境原因、电源系统、不正确的安装。

2016年3月，国际标准化组织针对协作机器人发布了最新的工业标准——ISO/TS 15066: Robots and Robotic devices – Collaborative Robots作为支持ISO 10218的补充文档，该标准进一步明确了协作机器人的设计细节及系统安全技术规范。ISO/TS 15066中提到协作机器人使用以下四个安全措施之一：

a）安全等级受监控的停止：这类似于传统工业机器人使用的方法，当工人想进入机器人的工作空间时，工作停止。

b）手动示教： 机器人只能在操作员的控制下移动。

c）速度和分离监控。：当工作人员接近时，机器人会自动降低其速度，直至机器人将要被触摸时停止。

d）功率和力限制：机器人在可携带的有效载荷以及如果意外撞到人身上会施加的力量受到限制。 功率/力限制的机器人往往设计成具有圆滑的边缘和较柔软的表面，降低了发生接触时受伤的风险。

7.4 国内外比较

在世界范围内，协作机器人、医疗机器人以及软体机器人被提及的频率最高，近几年在国内这些领域更是成为炙手可热的方向。在此提议国内机器人行业的从业者们多关注以上这些趋势，同时：

1. 寻找自己的风口，从人口红利向工程师红利转变；

2. 敢于追求卓越（选择一条最难走的路，一门心思制造打动人心的产品）；

3. 养成真知灼见，把问题“看清楚，想明白”。

很多媒体喜欢用“弯道超车”这个词，好像我们在传统工业机器人落后了，就可以凭借协作机器人翻身，这是一个非常不现实的想法。由于供应链和技术积累的原因，国内协作机器人产品化的难度实际上比传统机器人还要高。

但近几年选择从国外著名实验室、高校以及公司回国的人才越来越多，带来很多新的思想和技术，这对国内机器人产业实现快速发展打下了一些技术基础。此外，我们国内的劳动力市场由人口红利转到了工程师红利，相对于国外技术公司较高的运营成本，国内公司的总体运营成本要低很多。再一个，市场的突破并不一定是技术领先，创新的市场策略同样可以带领公司成功突围。

来源：伊顿王