刘亚威 ¦ 解读美国防部先进机器人制造创新机构
下一代工业机器人将以什么面貌出现在未来制造中?美国国防部和工业界、学术界给出了一个重要方向——协作机器人。先进机器人制造创新机构将推动这一技术的开发与产业化,美国主要航空制造集成商都已加入该机构,共同促进协作机器人在航空制造中的应用。
一、机构概览
表1 美国防部先进机器人制造创新机构八大标签
| 世界级的机器人创新者 | 网罗机器人设计和工程领域杰出人才,将面向制造的下一代机器人创新提升一个数量级 |
| 美国制造的机器人 | 运营一个非盈利的、多样化的组织实体,拥有充分准备的、经验丰富的管理,由基于工业界的路线图、管理和咨询委员会驱动 |
| 区域性的机器人创新协作 | 建立一个开放协作的网络,由机器人原型制造和试验的8个区域性机器人中心组成,横跨30个州,包括27个制造共享设施 |
| 匹兹堡的总部与集成工厂 | 集合卡内基·梅隆大学国家机器人工程中心附近的工业界、学术界和劳动力发展者,拥有大型机器人实操试验大楼 |
| 231家初始成员 | 充分利用利益相关方的专业技术能力,包括123家工业界成员、45家学术界成员、63家政府和非盈利组织 |
| 快速启动的数据管理系统 | 提供“国家制造创新网络”的在线数据总库系统 |
| 最大的教育和机器人劳动力网络 | 利用成员的计划,如FIRST、STEM连接器、Base 11、全球STEM人才倡议等,创造超过50万个就业岗位 |
| 可靠的资金配套 | 提供超过2:1的成本配套,项目总投资2.53亿美元 |
二、机构使命与组织运行
先进机器人制造创新机构(ARM)旨在通过跨学科集成各种工业界实践和学术界知识,开发一系列机器人技术并应用于航空航天、汽车、电子和纺织等行业,形成一个稳健的制造创新生态系统。机构的四项使命是:加强美国劳动力,创造并维持就业,树立机器人领导地位,促进中小企业的制造。因此,新机构吸纳了各种规模的机器人软硬件开发商、众多军民产品制造商、大量顶尖院校以及若干国家实验室和其它制造创新机构,为基础研究与产业化搭建桥梁。
美国防部先进机器人制造创新机构运行概念
ARM由美国卡内基梅隆大学(CMU)领导,包括123家工业界成员、45家学术界成员和63家政府与非盈利组织成员。美国防部将分5年向机构投资8000万美元,其中2017-2020财年均为1800万美元,2021财年为800万美元,之后联邦政府将不再直接进行投资。美国防部长办公室负责国防制造与工业基础政策的副助理部长(MIBP)通过其制造技术项目监管该机构,美陆军合同司令部阿伯丁试验场RTP部负责项目招标,美陆军研发工程司令部(ARDEC)和美空军研究实验室(AFRL)负责项目管理。
表2 美国防部先进机器人制造创新机构重要成员
类别 | 重要大型企业/机构成员 |
机器人软硬件 开发商 | ABB、发那科、英格索机床、罗克韦尔自动化、国家仪器、安川电机、西门子、ANSYS、达索系统公司、STEP工具 |
航空制造商 | 波音、洛克希德·马丁、诺斯罗普·格鲁门、空客、雷神、通用动力、西科斯基、斯普利特航空系统、GE、联合技术公司研究中心、帕克·汉尼芬、伊顿、PCC结构公司、美铝 |
国家实验室和其它制造创新机构 | 洛斯·阿拉莫斯国家实验室、橡树岭国家实验室、桑迪亚国家实验室、国家国防加工制造中心、清洁能源智能制造创新机构、数字制造与设计创新机构、先进复合材料制造创新机构 |
三、机构主要技术领域
传统工业机器人一般固定在静止基座或轨道上,与人类用安全围栏严格隔离,启动状态下两者不发生任何接触。随着机器人和人工智能技术的不断发展,这一模式将发生革命性变化,逐步变为:可以在特定范围自主移动的机器人,与人类在同一工作区域同时开展工作,两者之间很自然地发生接触。机构主要关注4个技术领域:协作机器人,机器人控制,灵巧操作,自主导航与机动,洞察与感知,测试、验证和确认。
美国防部机器人制造创新机构的使命任务与主要技术领域
1. 协作机器人(总体设计)
协作机器人是下一代机器人发展的重要方向,其主要特点是能像工友一样与其他机器人或人类一起工作,无需隔离防护。在协作环境中与人类和其他机器发生接触是难免的,因此机器人必须设计得足够安全,具备识别潜在物理接触及计划规避行动的能力。
(1)面向协作机器人的设计。随着拓扑优化和材料技术的发展,未来的机器人设计可以集成软控制技术、新型高性能驱动装置以及先进材料,让机器人能够与人类工友进行物理接触,并且在执行一系列任务时保持稳定操作。
(2)人-机/机-机交互。除了物理上的安全交互,机器人还需要通过直观界面与人类进行有效沟通,比如通过语音(通用自然语言)或非语音(图像、手势)接收人类指令,识别人类活动以保持与其同步,并且把自己的意图清晰传达给人类。交互技术还应该让机器人能识别人类在身体和情绪上的限度,并相应采取一系列特定行动。
(3)监督下的运行保证。为机器人运行提供实施监测和校正协作环境的手段,保证机器人的安全和性能。运行保证能力应该提供实时状态感知、安保(包括赛博安全)、安全策略监测、调试、故障防护,以及系统行为验证与确认(V&V),获得的相关数据可储存在数据库中用于分析。
2. 机器人控制(学习、适应和改变用途)
下一代机器人可通过观察演示来学习、调整其功能,敏捷变换用途。任务适应性的提升将使航空航天等行业拥有安全有效和高生产率的机器人系统,应对多品种、小批量生产。先进的自适应控制和人工智能是支撑这一领域发展的使能技术,此外还需一个具备综合模块化架构的开放式通用框架。
(1)学习与决策。使用案例学习技术,让协作机器人观察人类或其它机器人执行任务,并能在若干安全和性能限制下重复这些行为。为检查任务执行的效果,可将高层级决策中的决策技术(最终将是成熟的推理技术)与低层级控制回路耦合以开发新技能,并通过不断观察而实时更新。高效的实时计算技术对于学习和推理的执行至关重要。
(2)适应。让机器人更具适应能力,如在一个机器人班组中有机器人出现故障时,可在它们中间重新分配任务。适应性可包括:1)有效使用和集成开源软件;2)快速修改预确认的算法以及通用软件架构和代码的能力;3)在机器人硬件中设计某些属性,从物理上实现对制造周期中干扰和变化的自适应响应;4)对人类和机器人进行协作培训,快速调整和适应新软件、硬件和生产协议的实施。
(3)快速改变用途。关注改变机器人用途的便利性,并提高投资回报率。快速、经济可承受和安全地让机器人平台改变用途应包括:1)使能手段——修改或替换机器人的物理元件,允许其执行一系列新的人-机协作任务;2)软件工具——快速和经济地重新配置机器人以执行新任务,减少制造资产的空闲时间;3)安全协议——有效的人-机安全培训和快速改变用途的独特协议。
3. 灵巧操作
为实现下一代机器人对不同大小、外形及易碎物体的平稳抓取和灵巧操作,需要为复杂末端执行器开发触觉阵列密度接近人类的硬件,以及面向对象的算法。自适应学习是与这一领域密切相关的使能技术。针对下一代末端执行器的开发,还需要使用虚拟仿真手段优化设计、选择并实施最恰当的灵巧操作实现方法。
4. 自主导航与机动
在有人类走动和其他机器运行的制造环境中,下一代机器人应该快速响应其路径规划,自主移动,并且在预定路线上能够敏捷地规避障碍。安装在移动自主平台上的灵巧机械臂可提供多用途操作能力,如喷漆、攀爬、进入狭小空间等。
(1)导航、动态路径规划、障碍察觉和规避。自主导航能力将需要在系统最稳(如安全)和性能最优(如速度)之间平衡,让机器人在动态制造环境中知晓自身的尺寸和配置,以及它必须通过的障碍。只有机器人具备良好的状态感知能力,并且能够将传感器信息处理成可执行的运动计划时(如导航和路径规划能力),机器人才能自主移动。
(2)机动性使能条件。机器人的机动性受系统电力要求、电池容量和尺寸、信号/通信不足等因素限制,除此之外还有通信安全问题以及工厂基础设施的变化,未来的理想状态是——一个不被电力和通信约束限制的机器人环境。
5. 洞察与感知
洞察力对下一代机器人来说是一项需要极大提升的关键能力。必须对诸如视觉、距离、触觉、温度、力、扭矩等感知模式进行提高、分析和融合,以使机器人拥有恰当的状态感知能力。车间中的机器人将需要集成具备洞察力的系统,以监测它们以及周围事物(人类、其它机器人或设备)的行进。这些系统能够检测零部件的缺陷,估测人类维持安全和生产率的情绪和身体状态,并且基于触觉以及其它反馈来执行更多的抓取和组装策略。为全面解释智能状态感知,需要传感器之间互操作和相互兼容,并且需要数据简化技术和先进分析方法。
6. 测试、验证和确认
辅助下一代机器人开发和分析的虚拟和物理手段与工具,对原型制造和工艺的确认至关重要。这包括基于实证的设计、实施和分析,以及面向所有成员的一个软件测试台和中央数据库。
(1)协作环境建模与仿真工具。开发对人机协作环境进行可预测的端到端设计所需的工具。目前针对机器人及相关技术来说,在设计、安全性以及性能等方面进行建模、分析并且验证还存在挑战,这包括在协作环境中用模型执行相关实验的能力。协作环境应由一个可靠的知识管理系统支撑,能够提供经确认的性能数据,未来创新的建模与仿真工具将解决这些问题。
(2)机器人软件测试台。开发可访问的协作机器人软件测试台,在将其集成进最终的机器人系统之前测试子系统的行为可靠性。一个共享的测试台应可在原型集成到各种实际制造系统之前,测试并确认原型中嵌入的软件及其他软件。理想状态是拥有软件自动化测试工具,以及在早期和开发与集成周期中验证产品代码的能力。
美国防部先进机器人制造创新机构的功能生态系统概念
刘亚威先生此前已为《空天防务观察》提供41篇专栏文章,如下表所示:
序号 | 篇名 | 发表日期 (2015-2016) |
1 | 2015年2月16日 | |
2 | 2月23日 | |
3 | 2月25日 | |
4 | 2月27日 | |
5 | 3月11日 | |
6 | 4月8日 | |
7 | 4月22日 | |
8 | 5月27日 | |
9 | 6月1日 | |
10 | 8月17日 | |
11 | 8月24日 | |
12 | 9月28日 | |
13 | 10月9日 | |
14 | 10月14日 | |
15 | 11月23日 | |
16 | 12月18日、21日和23日 | |
17 | 2016年1月8日、15日 | |
18 | 2月15日 | |
19 | 2月22日 | |
20 | 3月4日 | |
21 | 4月1日 | |
22 | 4月6日 | |
23 | 4月8日 | |
24 | 5月11日 | |
25 | 5月17日 | |
26 | 5月23日 | |
27 | 5月30日 | |
28 | 6月6日 | |
29 | 6月29日 | |
30 | 7月5日、7月7日 | |
31 | 7月11日、7月13日 | |
32 | 9月8日 | |
33 | 10月19日 | |
34 | 10月21日 | |
35 | 10月24日 | |
36 | 11月21日 | |
37 | 11月30日 | |
38 | 12月26日 | |
39 | 12月28日 | |
40 | 2017年3月1日 | |
41 | 3月8日 |
有兴趣的读者,可点击上表中“篇名”列的原文链接阅读。
(中国航空工业发展研究中心 刘亚威)
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