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生產(chǎn)操作類機(jī)器人應(yīng)用:機(jī)械臂+操作

來源:中國信通院江蘇研究院和蘇州市機(jī)器人產(chǎn)業(yè)協(xié)會      編輯:創(chuàng)澤      時間:2025/4/17      主題:其他   [加盟]

生產(chǎn)操作類應(yīng)用占比接近40%,是應(yīng)用Z為普遍的領(lǐng)域。

原因主要有包括以下兩點(diǎn):

一是企業(yè)對效率的需求提升, “機(jī)器取代人”Z 早出現(xiàn)在生產(chǎn)過程中的重復(fù)性、封閉性的操作場景中,在多個行業(yè)已 經(jīng)實現(xiàn)了大規(guī)模應(yīng)用,在市場效率競爭和小批量柔性生產(chǎn)趨勢下,企 業(yè)普遍存在對智能化機(jī)器人的升J需求;

二是機(jī)器人功能的拓展,隨 著機(jī)器人模塊化設(shè)計和柔性控制技術(shù)的成熟,工業(yè)機(jī)器人的精細(xì)化程 度和靈活性顯著提G,原本無法被取代的噴涂、焊接場景也逐步開始應(yīng)用機(jī)器人。

此類場景主要包括兩種“機(jī)器人+人工智能”融合應(yīng)用模式。 

一 是“機(jī)械臂+操作優(yōu)化模型”模式,AI 應(yīng)用的主要目標(biāo)是提G操作精度,如珞石機(jī)器人基于關(guān)節(jié)多傳感器融合的全局振動抑制算法技術(shù), 抖動幅值降低80%以上。

二是“機(jī)械臂+操作學(xué)習(xí)模型”模式,AI應(yīng)用的目標(biāo)是提升機(jī)器人的靈活性和適應(yīng)性,形成智能焊接、噴涂、組 裝等典型細(xì)分場景,如新松多可焊接工作站,通過示教器即可實現(xiàn)對機(jī)器人焊接工藝參數(shù)的設(shè)定,能夠適用于多品種、小批量、較為離散 的焊件結(jié)構(gòu)特點(diǎn)的焊接應(yīng)用場景。


  



大模型的算法黑箱特性, 會給機(jī)器人的行為可解釋性帶來哪些挑戰(zhàn)

決策過程不可追溯,推理過程缺乏顯式的規(guī)則表達(dá);倫理與責(zé)任歸屬困境,行為邏輯模糊性可能引發(fā)倫理爭議;動態(tài)環(huán)境適應(yīng)性不足,難以預(yù)測其在未知場景中的反應(yīng)模式

大模型與機(jī)器人本體結(jié)合提供感知交互新能力,助力形成決策

大模型作為最爆火的人工智能概念,推動了人形機(jī)器人大腦的形成,助力人形機(jī)器人具有人的感知、交互與決策能力;對 于控制系統(tǒng)仍在切入中

星動紀(jì)元打造人形機(jī)器人+靈巧手特色產(chǎn)品

原生機(jī)器人大模型ERA-42, 展示了與自研五指靈巧手星動XHAND1 結(jié)合后的靈巧操作能力,能夠完成超過100種復(fù)雜靈巧的 操作任務(wù),是真正的具身大模型

普渡機(jī)器人R2X架構(gòu),專用、類人形、人形三類機(jī) 器人的完整產(chǎn)品布局

普渡機(jī)器人提出了 Robot-to-Everything 架構(gòu),實現(xiàn)萬物互聯(lián),全場景的智能生態(tài);率先完成了專用、類人形、人形三類機(jī) 器人的完整產(chǎn)品布局

人形機(jī)器人“好用”的關(guān)鍵 特斯拉Optimus22自由度靈巧手方案解析

機(jī)器人像人一樣使用工具的靈巧手,是提升機(jī)器人柔性操作能力的關(guān)鍵部件,是柔性制造避不開的一環(huán);靈巧手工程量占據(jù)Optimus工程量的50%,靈巧手是機(jī)器人走向“好用”的關(guān)鍵

欠驅(qū)動機(jī)械手的優(yōu)缺點(diǎn):節(jié)省空間和重量,不具備完全重復(fù)的運(yùn)動軌跡

欠驅(qū)動手硬件集成度高,整體系統(tǒng)簡潔高效、體積小、質(zhì)量輕,便于進(jìn)行動力學(xué)分析;存在功能性不足,對于精度要求比較高的手指精巧控制無法勝任

全驅(qū)動機(jī)械手的優(yōu)缺點(diǎn):適合功能性和精細(xì)操作較高的場合

具有完全可重復(fù)的運(yùn)動軌跡,適合某些功能性和精細(xì)操作較高的場合,在工業(yè)場合, 例如組裝、測量等情況下有更好的表現(xiàn),沒有合理的運(yùn)動學(xué)分析控制時,整體的靈活性差

機(jī)器人的觸感靈巧手Linker Hand,20個主動自由度

機(jī)器人的觸感靈巧手Linker Hand具備20個主動自由度,包括柔性電子皮膚,實現(xiàn)精細(xì)觸覺感知,構(gòu)建全球最大的靈巧操作數(shù)據(jù)集,包含了大量的人手操作數(shù)據(jù),覆蓋了各 種復(fù)雜的抓取和操作任務(wù)

與機(jī)器人協(xié)同,對機(jī)器人的意圖歸因會影響人機(jī)協(xié)作

當(dāng)人們認(rèn)為機(jī)器人是有意圖的代理時,他們的大腦以類似的方式處理自己和機(jī)器人的行動結(jié)果,意圖歸因在人機(jī)交互中起著至關(guān)重要的作用,可能包括通過言語指令等非交互性手段來調(diào)整人們對機(jī)器人意圖的感知

研究人員開發(fā)了人工智能驅(qū)動的移動機(jī)器人,可以高效地進(jìn)行化學(xué)合成研究

移動機(jī)器人系統(tǒng)用于解決探索性化學(xué)中的三個主要問題以及根據(jù)數(shù)據(jù)決定下一步做什么,移動機(jī)器人做出與人類研究人員相同或相似的決定比人類快得多

人形機(jī)器人大模型相關(guān)研究及應(yīng)用

大模型可加快人形機(jī)器人復(fù)雜任務(wù)訓(xùn)練速度,提升任務(wù)生成速度及縮短理解周期;1 提升人形機(jī)器人語言處理能力 2 提升人形機(jī)器人場景理解能力 3 提升人形機(jī)器人運(yùn)動控制能力 4 提升人形機(jī)器人數(shù)據(jù)訓(xùn)練能力

人工智能大模型發(fā)展現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)對比

NLP 大模型在語言的歧義、文化差異及多樣化、情感分析困難;CV 大模型算法處理復(fù)雜;多模態(tài)大模型融合不同模態(tài)的信息并提高模型的標(biāo)識能力
 
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