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2022年中国协作机器人技术发展报告,探索协作机器人技术应用与发展趋势
2022-08-12 15:24:25   来源:   

      随着制造业的转型升级,许多复杂生产工作需要人机协作来共同完成,而传统工业机器人因体形大、安全性和灵活性较低等问题,难以满足市场需要。协作机器人凭借安全、灵活、易用等诸多优势,可以弥补传统工业机器人应用范围的局限性,在降低生产成本的同时提高生产效率和质量,成为未来智能制造发展的关键。

基于此,机器人行业高端智库——立德智库携手全球柔性智能机器人领跑者——JAKA节卡机器人,联合发布了《2022年中国协作机器人技术发展报告》,并于2022年6月22日下午14:00-16:00开展线上发布会。

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、立德机器人研究院及节卡机器人的多位行业专家云出席发布会现场,共同探讨了协作机器人行业的发展情况,对协作机器人行业的过去、当下与未来进行了总结和预估。

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该份公开发布的报告亮点纷呈,着重围绕协作机器人专利申请情况、标准情况等至关重要的问题进行深度展开,多位专家从自身角度与认知出发,论述了协作机器人在机械臂结构设计、基础前沿技术等多方面的可能性。本文摘取了报告中的部分核心观点以餮读者。

▍报告4大关键看点

看点一:专利申请持续升温,技术创新迎来更大突破

机器人产业发展的关键是提升其核心竞争力,技术创新和突破又是提升核心竞争力的关键。立德智库数据显示,近些年,全球协作机器人领域专利申请数量持续快速增长,申请数已超3400件,而中国是专利申请数量最多的国家,超过2500件,且整体呈上升趋势,这正是协作机器人在国内市场快速崛起、逐步被市场认可的时期。未来,协作机器人专利申请数量还将进一步增加,申请范围也会随着市场应用逐步扩展。

以节卡机器人为样本可以发现,企业获取专利数与其行业地位正相关。节卡机器人近几年专利申报总数超过300个,在国内协作机器人企业专利申报上位居首位。从节卡机器人专利申报类型来看,主要集中在发明专利和实用新型专利的申报,专利质量相对较高,这与近两年节卡机器人在精度、负载、臂展方面超过国内外协作机器人产品,引领协作机器人行业发展相呼应。

看点二:认证体系逐步完善,部分企业领跑

MTBF认证是衡量机器人质量和可靠性的重要参考依据,目前在军工、航天等行业已得到广泛认可。在机器人领域,MTBF认证主要集中在20000-30000小时,仅节卡机器人率先实现30000小时、50000小时MTBF认证,领跑行业。

SEMI S2认证对设备的机械设计安全、电气安全、人体工学、紧急停止、危险告警等有严格的测试标准。对于协作机器人,SEMI S2认证也重点审核碰撞防护、辐射安全等安全措施。目前,以节卡机器人为代表的少数协作机器人头部企业获得SEMI认证,致力于提升产品质量的同时保证协作机器人使用的安全性。

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看点三:安全技术应用突出

现有的协作机器人安全技术主要通过事前主动预防和事后控制来保证。事前主动预防主要是在协作机器人上安装超声波、视觉、光电等传感器来实时检测判断机器人与障碍物之间的相对位置,采取适当的控制措施防止碰撞发生。

事后控制是针对人和协作机器人发生碰撞时采取的安全保护措施,主要通过设计轻型机械臂、机械本体增加弹性材料、设计柔顺关节,采用力/位混合控制,使用力觉、触觉等传感器检测碰撞方法来降低碰撞冲击力,防止对人造成二次伤害。目前,节卡机器人主要通过“视觉防护+碰撞停止+卸力回弹+防夹推拉”来实现多重安全防护,帮助客户提升产品在全生命周期中的安全性,最终实现安全可靠的生产目标。

看点四:前沿技术领域研究与应用增多

协作机器人近年能够成为主要研究热点,并被广泛关注,离不开协作机器人相关核心技术的研究与推动应用。在协作机器人前沿技术领域,小型化、轻量化的新型机构和材料研究将进一步提升协作机器人的运动性能,同时驱动方式、传感多模态和仿生控制等也是协作机器人前沿领域重点关注的内容。

感知与认知技术、人机交互技术和碰撞检测技术等将快速推动协作机器人的自主性、柔顺性、安全性与舒适性。以节卡机器人为代表的协作机器人企业通过钻研前沿技术和打磨应用技术,率先步入柔性智能机器人赛道,在协作机器人安全、便捷、易于部署等基础上重建机器人“大脑”,以先进的视觉处理、AI技术和云计算加持,使之更智慧地处理外部场景,真正适应快速、多变而复杂的大规模定制生产。

▍4大前沿发展趋势预判

前沿发展趋势一:智能感知——多学科交叉融合

感知是协作机器人与人、协作机器人与环境、以及协作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之外,协作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,更多传感器的加入,使协作机器人能够理解人类指令(通过声音、手势、图形)。基于对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、协作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的研究,实现协作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。

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前沿发展趋势二:自主认知——复杂环境灵巧作业

高度智能是对新一代协作机器人的重大共性技术需求。当前协作机器人应用面越来越广,在复杂作业能力、自适应可重构的装配能力、对非结构化环境的感知能力,以及与人协作能力方面需要更加智能化。

协作机器人应用于在商业服务市场,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。

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协作机器人工作于复杂、严苛的工业环境,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。

未来的研究方向为复杂环境的自主认知。深入研究面向复杂环境与复杂任务的自主控制,辨识协作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,实现协作机器人灵巧作业与自主控制。

前沿发展趋势三: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、用户体验等领域的研究逐步深入,现有的一些人机交互系统不再是仅限于鼠标与键盘等简单的设备输入或示教操作,有些可通过语音识别、指纹识别甚至是虹膜识别,来完成工作程序的输入。

人们对协作机器人可用性与易用性的要求越来越高,手势理解用于人机交互已成为人机交互技术重要的研究内容。通过连续的手势识别操作协作机器人是人机交互技术的热门研究方向之一,拥有很广泛的应用领域。

手势识别是基于人的手部动作完成的,工业生产中,通过手势控制机器人运动,可简化机器人的示教过程与操作流程,具有很大的应用价值。现今,在手势识别领域最为突出的研究方法包括基于手套进行识别以及使用视觉信息进行识别。使用手套的识别方法主要是使用光纤等获取手掌、手指的关节位置以及弯曲程度并建模。基于视觉的识别方法是指从相机获取手势视觉图像进行一系列算法处理,进行识别获取结果。

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前沿发展趋势四:碰撞检测——自适应柔顺控制

碰撞检测一般有基于传感器的碰撞检测和基于无传感器的碰撞检测。

基于传感器的碰撞检测有基于电子皮肤的检测方式,基于关节扭矩传感器或基于底座、末端六维传感器的方式检测碰撞。除了这类碰撞检测方法,其他的碰撞检测大多需要构建协作机器人的动力学模型,估计外力或构建观测器。当外力检测到或当观测器测到干扰时则表示碰撞发生。

基于无传感器的碰撞检测,首先,通过人与协作机器人接触时单关节电机电流的检测,来判定协作机器人与人是软接触或是碰撞接触。其次,根据当前的电机反馈得到的电流实际值与动力学模型计算中的理想值来设计融合算法,产生时变的电力碰撞检测阈值,辨识事故碰撞或人有意识的软接触,解决人与协作机器人接触后的安全性碰撞问题。

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▍发布会嘉宾核心观点

在本次发布会上,立德机器人服务平台CEO潘月博士、节卡机器人CTO许雄博士分别进行致辞。北京理工大学智能机器人研究所,立德机器人研究院院长段星光教授、上海交通大学机动学院吴建华副研究员、上海机器人产业技术研究院黄慧洁院长、节卡机器人(深圳)有限公司刘博峰总经理分别进行了主题演讲。

北京理工大学智能机器人研究所,立德机器人研究院院长段星光教授针对《2022年中国协作机器人技术发展报告》做了全面解析,重点阐述近两年国内协作机器人市场销量保持高速增长态势,其中2021年销量达15300台,同比增长45.7%,实现销售额突破15亿元。随着机器人技术的进步和智能化生产的需求,协作机器人将会在多个领域中承担更多的工作职责,成为人类重要的助手和工具。未来协作机器人技术将呈现操作方式灵巧化、感知方式多样化、决策方式智能化、控制方式更安全、系统架构云端化和产业体系生态化的发展趋势。

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上海交通大学机动学院吴建华副研究员发表《协作机器人技术发展趋势思考》主题演讲。他指出,在协作机器人安全性方面,视觉避碰规划、电子皮肤可直接观测机器人安全情况,其它技术需要精确的动力学模型才能实现,而轻量化技术可降低机器人运动动能,本质上确保安全性。在协作机器人易用性方面,便捷编程技术、人机交互技术、智能控制技术、人机合作技术等将促进协作机器人更加智能、易用。

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