國內外協作機器人供應商大比拼

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然而，時機是決定性的：富士康公司在2011年宣布，希望在2014年之前部署100萬臺機器人。到了比初步設定日期晚了兩年的2016年，富士康公司已經安裝了4萬臺機器人——僅完成最初目標的2%，富士康工廠內部70%以上的任務依然是由工人來完成。盡管遭遇了這樣的挫折，機器人的發(fā)展并沒有停滯不前。2019年，在全球的線上零售商亞馬遜的倉庫中運行著超過10萬臺機器人，亞馬遜預計到2023年，移動機器人將成為物流和執(zhí)行流程的標準。到2030年，亞馬遜預計將有70%的物料搬運設備實現自主化。

在此背景下，本文將闡述協作機器人領域目前正出現的趨勢、已經投入使用的技術，以及可預見的未來的相關見解。

什么是協作機器人?

1961年，第一臺工業(yè)機器人誕生于美國新澤西州內陸費舍爾指導工廠的通用汽車裝配線上。幾十年來，工業(yè)機器人展現出以下特點：

（1）需要復雜難懂的編程，有時需要幾個月的時間；

（2）被設計用于完成重載荷、高速度的工作；

（3）由于機器人并不了解周圍環(huán)境，實際上會對工廠的工人構成極大的危險，所以利用籠子將工業(yè)機器人與操作人員分離開來；

（4）由于其功能有限，機器人行業(yè)曾一度將重心放在汽車行業(yè)。

時至今日，大部分機器人應用仍屬于傳統的工業(yè)機器人。國際機器人聯合會的數據顯示：2018年在全球銷售的機器人中，傳統工業(yè)機器人占3.3%。

協作機器人簡稱“cobot”，在20世紀90年代初首次登上歷史舞臺，依然是在通用汽車公司的生產線上。在歐洲開展了一系列學術研究項目之后，于2005年成立優(yōu)傲機器人公司，這家丹麥公司開創(chuàng)了協作機器人領域的先河，開辟出這一全新的細分市場。最早的協作機器人擁有更簡單的用戶界面，并提供手部指導教學。與傳統工業(yè)機器人相比，它們的有效載荷更輕、速度更慢。此外，這些協作機器人的價格較低，能夠為用戶提供快速的投資回報率。

表1 2016年國際標準化組織的協同操作類別（來源：ISO/TS 15066）

此外，該標準還包含一份關于疼痛耐受性的研究報告，包括人體各部位能承受的力和壓力水平的清單。

自2012年以來，協作機器人已經成為一大充滿生命力的機器人類別，這個領域內既有成熟的玩家，也有新進入市場的初創(chuàng)企業(yè)。協作機器人與SCARA機器人（受到計算機、通信和消費類電子產品制造商的歡迎）是近兩年中國機器人市場增長最快的兩大細分市場。

鑒于協作型機器人的占地面積較小、更容易編程、而且自由度越來越高（已達到六到七級的自由度），所以協作型機器人比傳統的工業(yè)機器人更加靈活。

促進協作機器人興起的因素

協作機器人的興起得益于新技術設備的普及，使機器人首次能夠安全地、以接近人類的方式工作。

表2 促進協作機器人興起的因素

中國市場上主要的協作機器人供應商

表3 中國市場上主要的協作機器人供應商一覽表（來源：STIELER）

當前行業(yè)趨勢

盡管全球新冠肺炎危機造成了當前的困難局勢，但協作機器人仍然是一個充滿活力的市場領域。實際上，當前的狀況可能會在中期提高適應速度。目前，我們觀察到以下主要趨勢：

1 價格進一步下降，部分原因來自國內競爭對手

我們以AUBO為例來說明國內協作機器人制造商獲得的成功。AUBO公司成立于2015年，被公認為該領域最成功的國內供應商，其設計與優(yōu)傲機器人公司非常相似，但價格更便宜，價格區(qū)間從8.98萬到14.98萬人民幣（3~10公斤有效載荷），比優(yōu)傲機器人公司低40%。他們的年銷售額在2018年翻了一番。

2 編程和集成更加簡單，部分原因是初創(chuàng)公司的驅動

3 更多應用和新行業(yè)的支持

協作機器人的最初應用范圍主要限于拾取、放置以及機器維護控制工程網版權所有，但自2015年以來，輕工裝配和點膠任務進一步趨向專業(yè)化。最近，我們還看到了協作機器人主要應用于：（1）焊接和釬焊；（2）切割、成型和包邊；（3）精加工和檢查；（4）調色、卸垛和垃圾箱揀選等領域。新型夾具、機器視覺和人工智能使機器人的功能得到增強，開辟出傳統制造業(yè)以外的更多應用和行業(yè)，如食品和飲料、醫(yī)療保健、農業(yè)、物流等。其中針對這些垂直領域的特定應用包可能部分由新供應商提供。

下一步：移動操作

盡管最先進的自動駕駛汽車（AGV）制造商仍在探尋一些容易實現的目標，但移動機器人系統無疑將成為其下一個發(fā)展領域。具體來說，將協作機器人安裝在AGV上，并且將機器人控制柜連接到機器人主體上以便控制運動，機器人控制柜還能通過電源逆變器連接到AGV電池以提供電能。協作機器人控制器和AGV車身之間存在信號連接，因此兩個設備都可以協同工作。

圖1 移動機器人和AGV相結合

移動機器人系統中需要實現的關鍵點包括：

（1）精度。目前AGV的位置精度在5mm～10mm之間，所以移動機器人會頻繁出現位置誤差。當移動機器人到達各個工位時，通過視覺系統獲取物體的位置，并計算出與物體的相對位置偏差。在調整好位置后，機器人可以準確地揀選物體，并放置到AGV平臺上，然后移動到下一個工位。

（2）電源供應。AGV自行攜帶電池模塊，AGV蓄電池大多采用24V或48V直流供電，而傳統的機器人供電方式為三相380V交流電或單相220V交流電，電源一般通過電纜連接。AGV充電站是由工廠專門設計，當具有區(qū)域機動性的機器人沒有工作任務時，會自動開到充電站給AGV電池充電。

（3）控制系統。工廠的MES系統、自動控制系統和AGV交通控制系統進行通信，下達生產物料的操作任務。自動控制系統根據要求發(fā)出信號指令，并通過AGV系統傳達給機器人。

中國市場的第一批解決方案來自于AGV供應商Geek+和MiR，這兩家公司使用的都是優(yōu)傲機器人公司的機器人手臂；歐姆龍使用的則是Techman和Adept公司的機器人手臂。這些機器人都自帶自主導航軟件、基本的自主路徑規(guī)劃功能和避障技術。的應用是在多個工位之間搬運零件，完成特定的生產程序，如揀選和放置零件等。

在該領域中，協作機器人、AGV、夾爪和視覺系統解決方案的價格為40萬元人民幣起步，但高價格可達16萬歐元（如Stubli的移動機器人系統HelMo）。

總結性思考：“人工智能”在機器人技術中的應用

即使仍然未達到百分之百的可靠，但人工智能，或者更準確的說，機器學習也已經深入到了機器人領域?？墒?，即使協作機器人安裝了傳感器，可以更好地了解環(huán)境，也更容易編程www.cechina.cn，但總的來說，它們仍然是相對不靈活和不智能的。

1 3D視覺、強化學習和運動規(guī)劃

2 靈活的、情景驅動的運動

上面所述的初創(chuàng)公司仍需要訓練其解決方案，而ENERGID的Actin SDK則希望有進一步的發(fā)展，其解決方案可以適應環(huán)境的變化www.cechina.cn，而不需要重新編程。德國的micropsi industries公司也在開展類似的工作。

3 遞歸式皮層網絡

機器學習的發(fā)展催生了窄人工智能，可以協助或接管特定的任務，如下“圍棋”或調節(jié)數據中心的溫度。然而，離通用人工智能還很遠，它可以將一個領域中的知識轉移到另一個領域（或通過圖靈測試）。美國Vicarious公司正在利用大腦的理論化計算原理來構建能像人類一樣思考和學習的軟件，自2010年以來，該公司從Mark Zuckerberg、Elon Musk、Peter Thiel、Jeff Bezos、Marc Benioff、ABB、三星等公司籌集了1.3億美元的資金，聲稱自己的人工智能技術可以完成全自動區(qū)分計算機和人類的圖靈測試，并正在為機器人研發(fā)智能層。然而智能機器人的難度很大，據內部人士透露，Vicarious在內部多次超過了設定的時間期限，至今沒有實現商業(yè)化。

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