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[导读]认知外骨骼机器人产品落地实践

图为论坛现场慈星机器人李立军现场演讲

4月19-21日,由中国自动化学会以及绍兴市柯桥区人民政府主办的2019国家机器人发展论坛暨2019年ROBOCUP机器人世界杯中国赛在浙江绍兴轻纺城国际会展中心举行。为了推动机器人在智能制造、智慧生活、智能产业和国防安全等领域的深入应用,助力产业转型升级,中国自动化学会创立了国家机器人发展论坛,并广邀机器人及自动化产业界、学术界以及创投界的代表进行主题报告、主题演讲的分享,至今已成功举办了五届,亿欧作为特邀媒体参与峰会进行现场报道。

在机器人与智能产业平行论坛现场,李立军、程洪、周锐等学者与企业家,分别从自身研究背景与实践出发,向与会观众分享了不同行业智能机器人落地实践场景。

慈星机器人李立军:柔性制造需求日胜,机器视觉功不可没

宁波慈星股份有限公司始创于1988年,是一家智能针织装备解决方案提供商。李立军在论坛上表示,作为一家深耕行业30余载的企业,慈星集团不仅在智能针织领域做到了行业领先地位,近年来同样不断加大研发投入,为纺织鞋服领域的智能制造升级做出了一定成绩。

李立军表示,现阶段智能制造进入纵深发展阶段,随着工业机器人成本的不断下降,“机器换人”的理念已经深入人心,但对于大多数中小企业而言依旧难以负担。对于中小企业而言,小批量、多批次的离散型制造与机器人繁复的编程和示教之间存在着天然的矛盾,在柔性制造日渐日渐成为趋势的当下,如何以低成本满足中小企业智能制造的需求成为行业共同关注的话题。

与柔性制造相对应的是“大规模定制”,具有批量小、品种多的特点,并且以良好的规划实现了对生产过程的高效把控。而这其中的柔性可以从两个方面来理解:一是指生产过程的柔性反应能力,指的是机器设备能够实现小批量的生产能力;二是指供应链敏捷和精准的反应能力。随着消费者的个性化需求日益强烈,过去大规模、大批量、同质化的生产方式已经难以满足目前的市场需求,尤其是在纺织、制鞋这种更为强调个性化需求的行业,柔性制造的需求其实更为强烈。

但中小企业在经营过程中,最先考虑的是如何进行成本的控制。一方面是智能制造的转型需求,一方面是成本居高不下的生产改造,“如何以低成本满足中小企业智能制造的需求?通过机器视觉是一种可以解决的方法。”李立军表示。

随着深度学习算法的快速发展,近年来单位计算成本得到大幅降低,在加上用人成本的不断上涨,机器视觉得到得到快速发展。

李立军介绍,机器视觉可以提高质量和生产率,同时降低生产成本。人类的视觉适合定性解释复杂、无结构场景,而机器视觉具有优异的速度、准确性和可冲独行,更擅长定量测定结构化场景。

具体来说,使用机器视觉的优势不言而喻:在速度方面,一条生产线上,机器视觉系统每分钟可以检测成百甚至上千个零件;在精准性方面,机器视觉还可以轻松检测人眼难以看到的物体细节;在避免测试系统和待测零件发生物理接触方面,机器视觉可以避免零件损坏,避免由机械组建磨损产生的维护和成本指出;在安全性和操作便捷性方面,机器视觉可以减少制造过程中的认为敢于,避免人为污染无尘室,保护工人误入危险环境等。

目前,机器视觉的重点应用场景主要是在机器人视觉引导、缺陷检测以及识别定位与装配领域。李立军表示,目前在面料行业的瑕疵检测领域,让机器人通过算法完善和优化的难度是比较大的,因为除了算法,前端对于瑕疵的采样也非常重要。为此,慈星还战略投资了一家瑞士专门从事前端光学检测的企业,实现机器视觉业务的全产业链布局。

电子科技大学教授程洪:认知外骨骼机器人产品落地实践

所谓外骨骼机器人,指的是套在人体外面的机器人,也被称作“可穿戴”机器人。其技术融合了传感、控制、信息、融合、移动计算,为作为操作者的人提供一种可穿戴的机械机构的综合技术,最初主要应用在某些军事项目上。但从目前发展情况来看,民用外骨骼机器人的产品落地之道似乎更加快速。用于康复医疗的外骨骼机器人便是一个例子。

电子科技大学对于外骨骼机器人的研究始于2011年。程洪教授表示,过去用于康复医疗的外骨骼机器人只是单纯通过运动协作实现对穿戴者的体力增强以及康复训练,无法分析穿戴者的认知载荷和压力。而电子科技大学自主研发的认知云外骨骼机器人AIDER(AssItive DEvice for paRalyzed patient)可以通过感知、评估和增强穿戴者和机器人组成的人机混合系统的认知协作。

在介绍具体认知外骨骼机器人的具体应用之前,程洪教授分别阐述了当前国内人工智能产业与康复医疗行业发展的背景:

首先是人机智能系统的发展。据介绍,人机智能系统是人与其他高级智能体进行物理或认知交互组成的混合智能自主系统,其交互能够遵循社会行为和规则,具有安全性、健康性和舒适性。

其次,随着近年来人工智能的快速发展,国内人工智能+医疗的应用场景也越来越广阔,在疾病风险预测、辅助诊疗、医学影像等领域均有实际的应用场景。

此外,目前中国的康复医疗产业处于发展的初期阶段,市场需求巨大。在政策的牵引和技术发展的背景下,未来康复医疗将向信息化、智能化、个性化和家庭化四个方面发展。

在此背景下,能够帮助截瘫患者重新站起来的认知外骨骼机器人实则得到了巨大的发展机遇。

此外,这也离不开程洪教授的个人经历与情怀。据相关媒体报道,程洪教授当时在四川省八一康复中心看到数百位因为汶川地震而失去行走能力的患者,内心受到了非常大的触动,于是下定决心帮助截瘫患者重新“站起来”。8年来,程洪团队从零开始,仅用5年时间就实现了外骨骼机器人在病人身上的穿戴测试,研发周期是国外的三分之一。如今,已有包括林寒在内的100多位截瘫患者通过穿戴该团队研发的外骨骼机器人,实现站立行走。

慧拓智能陈锐:矿区无人驾驶的机遇与挑战

目前当人们在谈及无人驾驶汽车时,很多事第一时间想到的是Waymo、通用、百度、谷歌等企业在私人乘用车市场或者公共交通所做的应用。但事实上,车厂对于无人驾驶卡车的研究远远早于大家的认知。而用于矿山的无人驾驶卡车更是具有广阔的市场前景。

卡车作为提高运输能力的重要工具,促进其自动化的一个重要因素便是节约成本。有数据显示仅一家中小型煤矿所需要的卡车数量就在100台以上,所需司机超过200人。但矿山作业不仅枯燥,而且十分危险。不仅驾驶员招聘困难,管理运输的成本也高企不下,这个行业潜藏着广阔的无人驾驶行业需求。

慧拓智能科技有限公司无人车测试部部长、项目总监周锐从平行驾驶的理论出发,介绍了目前矿卡无人驾驶领域所应用的最新技术。

周锐介绍,平行驾驶是一种兼具运营管理、在线状态监测、应急驾驶安全接管等功能的先进云端化网联自动驾驶集成解决方案。平行驾驶的数字四胞胎结构包括:物理车、描述车、预测车和引导车。描述车负责建立真实车辆和道路环境的准确模型,预测车旨在对描述车辆的决策和规划作为正确的运算和分析,引导车负责指导真实车辆在不同的驾驶场景中采取正确的行动。

为了解决我国在矿山智能化和无人化的建设方面的不足,平行理论和ACP方法可为矿山智能化和无人化提供有效的解决方案。通过建立描述矿山、预测矿山和引导矿山三个软件定义的虚拟矿山系统可以构建一个完整的实际矿山平行系统,实现对矿山系统的预测、管理与优化。

周锐表示,与传统的单车自动驾驶和网联自动驾驶相比,平行驾驶的先进性和独特性体现在,通过构建和集成软件定义的“描述车-预测车-引导车”系统,大幅度提升驾驶安全和运营效率,特别适用于矿山、物流等应用场景。

除了以上几位分享颇具代表性的产业应用,中国科学院自动化研究所高级工程师、青岛智能产业技术研究院智慧教育研究所常务副所长、中国自动化学会智慧教育专业委员会秘书长刘希未,炬石科技创始人刘述亮、深圳大学计算机软件学院副院长、网络与信息安全研究所执行所长、广东省移动互联网应用中间件技术工程实验室副主任李坚强、暨南大学助理教授段俊伟、中科院云计算中心高级工程师、深圳市电子商务协会副秘书长胡斌等学者和创业者也从自身从事方向与研究领域出发,做了报告分享。

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