研究领域及发展前景简介

研究领域及发展前景简介(程红太)

1)新一代智能工业机器人

智能工业机器人是新一代工业机器人的发展趋势。

工业机器人诞生半个多世纪以来，各项技术逐步完善，依靠高重复定位精度，广泛应用于以汽车制造业为代表的生产过程中，取得了显著的经济效益。然而，传统工业机器人工作于静态、结构化、确定性的无人环境中，机械地完成重复性作业，在空间上机器人与人相隔离、通过预先编程或示教再现控制。近十年以来，随着信息化、全球一体化和互联网化的深入，当今制造业逐渐展现出小批量、个性化、短周期、高品质等特征。新兴生产模式对现有工业机器人提出了更高的需求和新的挑战。这些新的巨大需求是传统机器人技术不具备的，这种局限性制约了工业机器人应用领域的拓宽和产业的深层发展。因此，新一代工业机器人成为当前的研究热点。

新一代工业机器人应该是一种可融入人类生产、生活环境、与人优势互补、合作互助，进而成为具备灵活作业能力的人类“工友型”机器人，而其中“人机协作”是下一代工业机器人所应具备的基本特征，这主要体现在三个层面：（1）任务融合；（2）行为融合；（3）智能融合。其中任务融合是目标，指人与机器人相互配合共同完成一个指定任务，而达成这样的目标，需要人与机器人在行为上一致、协调、互助，并且提升机器人智能水平，使人的智能与机器人的自主行为能力相融合。这是一个系统化的工程，需要从以上三个方面联合创新。然而，当前的机器人技术尚缺乏有效地的人机协作型新一代工业机器人解决方案。要想实现上述三个方面的融合，仅仅靠增加一套视觉传感器、力传感器和一些智能控制算法是远远不够的，需要从本体、结构、功能和感识、决策等诸多方面做出整体优化与调整。与传统工业机器人的独占工作空间的应用模式不同，人机协作型工业机器人需要与人分享工作空间，并共同完成同一任务。因此，如何保证人的生命安全，如何快速“教会”工业机器人新工艺，如何与人灵活配合完成新任务，都是需要解决的问题。概括地说，柔顺性、灵活性、智能化是“人机协作”新一代工业机器人所应具备的必要条件。

智能工业机器人的研究即是在传统机器人的基础之上，研究对其进行智能化

升级的共性关键技术：自学习技术（即机器人利用自身传感器获得的数据，结合人工智能技术，自主优化其工艺水平的过程）和示教学习技术（即机器人通过观察由人类直接的、“言传身教”式的演示操作，来学习新工艺的过程）。此项研究对于提升机器人智能化水平，扩展我国机器人应用范围和领域，具有重要的现实和理论意义。

当前，随着柔性制造、云制造等潮流，国外已经开展了新一代智能机器人的研究步伐。美国提出“制造业再回归”战略，旨在利用自身在技术方面的优势，通过提升制造业自动化水平弥补自身劳动力的劣势，其中一个很重要的方面即为如何进一步提升机器人的智能化水平，使机器人可以更深地融入制造业的方方面面。

美国学者们为未来5-15年美国在工业机器人领域指出了若干研究方向。从其列出的10 项重点研究的基础理论方向可以看出，除新型机构和高性能驱动器、鲁棒高精度传感器外，均侧重于人类知识技能的表达、机器人学习与自适应能力，智能控制与运动规划，人机交互方法等“软”技术。可以看出，国外已从注重机器人本体向着注重机器人应用相关技术；从面向传统工业机器人向新一代智能工业机器人的方向迈进。

随着欧美国家“再工业化”的兴起，以工业机器人为代表的高端智能制造必将成为未来各国竞争的主要方向。如何顺应并把握这一趋势，对我国实现工业转型升级、发展先进制造业意义重大。

在工业机器人领域，我国从70年代理论跟踪到80年代样机研制，再到如今，在某些机器人领域已具备进口替代实力，在汽车行业已形成良好产业化局面，已经有了长足的进步。然而，我国自主研制工业机器人的智能化水平与国外同类产品尚有相当大的差距，例如，当前国产机器人力控制尚处在试验阶段，而国外产品早已将力控制作为集成在其控制器内部的标准功能模块实用化，极大提升系统使用的便利性；受限于智能化水平，国产机器人应用领域有很大局限性，无法应用于整个生产流程，而FANUC已经成功实现机器人生产机器人，ABB也正在探索高精度装配任务下机器人自学习能力，准备将其作为控制器标准功能模块的一部分。

因此，在国产机器人初具规模、国外机器人智能化浪潮方兴未艾的形势下，

依靠国内广阔的市场，充分提升机器人智能化水平，拓展机器人的应用领域，提高我国制造业自动化、智能化水平具有十分重要的意义。

2)智能材料驱动柔顺机器人

柔顺性是保证机器人使用过程中人身安全的基础。

传统工业机器人建立在伺服电机和谐波减速器的基础之上，为保证足够的伺服精度，机器人往往采用高增益控制器，这使得机器人具有很高的刚度，一旦与外部发生碰撞，会产生十分巨大的撞击力；另外，传统工业机器人不具备逆向驱动能力（back driven），因此，在与人协作时，有可能对人类造成伤害。2015年7月大众汽车公司工业机器人撞死工程师即是一个最直接的案例；传统工业机器人大多采用串联结构，这使得机器人自重、体积较大，而其提供的负重能力却很小；常用的电机是高速旋转式，需要若干个减速后关节串联以实现灵活运动，这使得机构复杂而负载能力不高；三是柔顺控制难以实现，缺乏本质柔顺性。虽然可以通过弹性关节引入被动柔顺性（例如COMpliant huMANoid COMAN机器人）和集成传感器来实现主动柔顺性（例如DLR-LWR机器人），但这既额外增加了机器人结构的复杂性，导致控制系统和关节模块十分复杂，又付出了成本和可靠性方面的代价。

近年来，以气动人工肌肉（Pneumatic Muscle Actuator PMA）、电制形变材料（Electro-Active Polymer EAP），形状记忆合金（Shape-memory alloy SMA），离子交换聚合金属复合物（Ionic polymer–metal composites IPMC）等为代表的一批人工肌肉智能驱动材料逐渐涌现，相比伺服电机，它们具有更高的功率密度比、功率体积比，适中的驱动速度和与生俱来的柔顺性，因此，是十分合适的柔顺仿人服务机器人的驱动元件。然而，虽然这些材料极具潜力，但现阶段，它们在驱动和使用方面都有诸多限制。例如：PMA需要空气压缩机，整体来看，功率密度比并不比电机高；EAP需要高电压驱动，而将稳定可靠的高压电源嵌入家用服务机器人，很难保证安全性；SMA整体电流加热，回复缓慢，响应频率受限，另外需要散热装置；IPMC需要潮湿环境也使其应与用领域受限。

综上所述，尽管国内外学者们在探索柔顺机器人领域开展了许多理论与实践研究，从主动柔顺控制、弹性关节、智能新材料与新结构等思路寻找该问题的解决方法，但尚缺乏有效的完善的解决方案。相较而言，具有本质柔顺特性和轻量