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用于机器人和协作机器人的定制传感器

机器人技术的关键问题之一是协调数据,以便使控制功能更有效工作。在HBM,我们的专长在于测量扭矩、力、质量和压力的传感器。但我们也知道,还涉及其他数据:加速度、接触、距离、陀螺仪、湿度、惯性、光、导航、位置、压力、接近度、声音、温度、倾斜、电压等。

挑战

我们为何需要机器人?有很多非常充分的理由,包括活动、环境、经济、生产力等方面的种种因素。

有些活动是重复和枯燥的。拧紧车轮螺母很可能是汽车生产线上的一个重要步骤,但这不是一项可以被归类为“成就职业选择”的活动。在另一端,有些活动是复杂和困难的。但如果再加上不断重复等因素,挫折感就会回来。将机械加工和铣削等重复性任务委托给数控机床,让人类的想象力自由地尝试新的挑战,这将会有多美好。

有许多工作环境让人感到不愉快。例如,热或冷、高湿度或干燥、噪音或振动过多的环境。一些环境对健康构成了固有的风险和危害:如喷漆室、核反应堆、火山和极地地区。

 

 

此外,还有非常危险的工作环境:地雷、深海作业、高海拔、外层空间。我们可以制造机器人来处理这样的环境,而不是冒着生命危险。

生产力是需要机器人的另外一个重要原因。机器可以比人类更快、更准确、更一致地完成工作。而且它们需要更少的停机时间。综合来看,这些因素为机器人提供了强有力的经济论据。机器人做了人们不想做的工作,产生了更低的运营成本和更大的价值,这将促进社会进一步发展。

此外还有一个原因:人类的好奇心。简单的事实是,一些人能从为复杂问题设计优雅的解决方案中获得了巨大的乐趣。

我们今天所了解的机器人是计算机科学和工程技术的结合物。传感器收集环境数据;控制程序确定机器人将如何以及何时动作;致动器执行动作;传感器收集交互的数据,并向控制程序提供反馈,实时无限重复。

“传感器收集数据”这个简单的短语隐藏着巨大的复杂性。每个传感器必须可靠、准确地获取信号。但控制算法很少只涉及一段数据——必须将多个信号转换为可操作的数据并转发给控制器。在HBM,我们的专长在于测量扭矩、力、质量和压力的传感器。但我们也知道,还涉及其他数据:加速度、接触、距离、陀螺仪、湿度、惯性、光、导航、位置、压力、接近度、声音、温度、倾斜、电压等。机器人技术的关键问题之一是协调数据,以便使控制功能更有效工作。

当人类靠近时,感知和程序问题变得更加复杂。Co-Bot(协作机器人)需要引入额外的安全参数。机器人不可以伤害人类的方式移动,因此传感器必须反应更快,致动器必须减速更快。这些方面也得到了国际社会的一致认可:IEEE和ISO已经发布了相关标准。

当由人工智能(AI)控制的自主机器人进入公共生活时,问题变得更加复杂。因为尽管机器人必须独立于其程序员,但实际上它可能会继承编程团队对“正常”、“可接受”或“期望”决策的定义的假设和偏见。IEEE等领先机构以及斯坦福大学和麻省理工学院等大学现在都将“机器人伦理”作为一个重要的研究领域。

静态生产线机器人虽然复杂,但在概念上是“简单”的。它们通常执行一个特定的功能:例如:切割、冲压、焊接或喷漆。单个机器人不知道它执行的功能;包括它之前或之后的过程;没有任何团队合作的概念。

真正的智能在于定义机器人动作的顺序,这是由人类专家提供的。“找到更好的解决方案”是人类天生的愿景。寻找更有效的机器人概念模型是一个基本问题。它不仅影响机器人设计,也影响实际操作。有趣的是,许多模型都来自自然界。

例如,观察昆虫行为有助于提升仓库机器人提取和搬运的效率。每个机器人都遵循简单的规则,以确保它在不妨碍他人的情况下完成任务。更复杂的概念模型需要洞察自然界中昆虫、鸟类或鱼类群体行为,使个体机器人能够共享信息并协调行动,从而提高效率。

生产线机器人的市场潜力不断扩大。在工厂车间搬运商品的机器人是另外一个主流。在寻求提高效率的过程中,一些供应商提供了挑选库存时攀爬货架能力的机器人;另一些公司则重新设计了存储系统和访问存储系统的机器人,以优化仓库空间的使用。

跟随机器人可以携带重物。无论是在工业场所(如工厂或矿山,或是清洁仓库),还是在公共场所(如送货服务),自主机器人的吸引力正在增长。同时,其他概念也出现了,并创造了更多的机会,如移动机器人、空中机器人和软机器人

机器人会改变工作世界吗?回答是:当然。许多重复、无聊、不舒服或危险的活动已经被机器人取代了。与此同时,人力资源得到了释放,使人们能够做他们最擅长的事情:为具有挑战性的问题创造复杂和创新的解决方案。这一趋势将持续下去。如果我们能够提高生产力,并在全球不同社会内部和之间实现更公平的财富分配,那么拥有机器人的世界肯定会更美好。

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