探索力控机器人的过去、现在和未来

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在工业领域,传统的机械臂已经使用了60多年,它们主要依靠快速准确的位置控制来完成通过运行“固定轨迹”可以实现的任务。20世纪90年代以来,力控制技术的研究在业界兴起,学术成果逐渐转化为市场上的协作机器人和自适应机器人。

那么,力控机器人是如何一步步发展到现在的呢?现在市场上最好的力控机器人能做到什么程度?未来力控机器人将向什么方向发展,对行业和社会有何益处?

在2020年100台自适应机器人投产下线之际,我们邀请了学术界和工业界的大咖,共同阐述和探讨上述问题。我相信,凭借他们的经验和见解,我们可以一窥力控机器人领域的过去、现在和未来。


主题:柔性力控机器人的发展与应用。

 

乌萨马·哈提卜

人类控制领域技术的核心创始人,世界机器人研究基金会(IFRR)主席,斯坦福大学智能机器人实验室主任。


(以下内容摘自乌萨马·哈提卜教授分享的演讲,图片来自他的演讲材料,部分内容有资料补充)。

 

为什么需要柔顺的力控机器人?

如今,许多机器人技术的应用已经不局限于工业场景。我们在斯坦福的工作重点是机器人与人和外部环境互动的许多场景,包括医疗健康、生活和工作辅助、农业和可持续营养、环境保护、远程应对风险和任务等。因此,未来的机器人将对经济、生产、文化和社会产生巨大的影响,但它们不仅限于交流和运动,更多的是与现实的互动有关。


过去,在工业领域,由于结构化的环境,我们可以依靠预设的编程使机器人重复工作来完成任务。然而,在非结构化环境下,离线轨迹规划难以发挥作用。此时的需求是如何将机器人编程提升到抽象的层面,使其具备拟人化的技能,使其能够在未知、非结构化的环境中工作。这种机器人是一种柔顺的力控机器人。

 

柔顺力控制机器人简史。


自20世纪90年代中期以来,斯坦福大学已经根据人类的动作对机器人进行建模,并发现顺从机器人是未来研究的关键。从1990年到1995年,我们发明了第一台柔顺机器人ARTISAN。2000年,我们与德国之声空航天中心的德国航天中心合作,研制生产了第一台轻型机器人(LWR ⅲ由德国航天中心于2003年发射)。2004年,KUKA获得DLR授权,推出首款商用力控机器人产品(2008年,KUKA推出LB4;2013年,推出了KUKA iiwa两年前(2018年),Franka Emika带来了自己的熊猫。2019年,Flexiv发布了全球首款自适应机器人(Rizon 4),成为力控机器人领域最先进的技术之一,使机器人能够安全地与人和环境互动,高效地操作和生产。

 


如今,力控机器人的技术可及性已经实现,但根据我们的观察,大多数人仍然使用传统的轨迹控制,这就像用非常古老的方式编程计算机一样。现在,我们需要高水平的抽象编程,使机器人能够拥有类似人类的技能,并产生自主行为来应对复杂的任务和环境。

 

如何更好地应用力控机器人?

首先,我们需要了解人们的技能和行为策略。例如,当一个人在移动一个物体时,我们可以从这个行为演示中获得它的结构,细分结构来理解动作和力的使用,然后将这个策略编码到机器人系统中,让机器人执行这个策略。人类的行为策略丰富而强大,包括但不限于顺从力控制、触觉感知、动手操作等。

其次,我们还应该了解与机器人互动的人。在斯坦福,我们已经为人类肌肉和骨骼建模15年了,使用这些模型来再现、理解和可视化人类运动。在与人的交往中,很多时候都涉及到直接的身体接触,所以安全就显得尤为重要,而合规是保证安全最重要的基础。


机器人和人可以一起工作的另一个场景是触觉交互。对于那些危险的地方,人们可以将技能、直觉和经验应用到机器人上,通过触摸完成任务,而不是亲自去。例如,户外电缆修复是一项非常危险的工作,在机器人感知和力控制的基础上,我们可以通过触觉装置控制机器人完成电缆操作。ICU和大众医疗呢?我们可以在ICU放一个机器人助手,可以完成简单的任务,将患者相关信息传递给医生,而医生则可以在与其他专家讨论的同时,通过触觉设备与患者进行互动。

 


这些都需要通过控制终端与现实世界进行交互,控制终端与机器人的感知、视觉、触觉和动作相连,同时具备类人技能;从感知特征中抽象出的技能将进一步分析和理解生成的交互,并形成一个闭环。这种多层次的机器人控制架构是我们连接感知和行动,以及人和机器人的方式。它可以使机器人实现功能自主,并成功地在户外和更复杂的环境中移动。

 

海洋一号& ampOne?海洋


OceanOne是机器人在更开放的环境中工作的一个例子。我们用“海洋一号”这样的机器人,深入地中海下100多米的深度,在法国国王路易十四的沉船上进行探索和搜寻,而人们则在水面上对其进行远程监控。现在,我们继续做这个项目,可以让这个机器人潜入1公里的深度。我们称之为海洋One?,这个项目中的技术概念也是构建机器人的自主性,通过触觉交互将人与机器人联系起来。为了实现这一点,灵活性和力的控制是必要的。

 


圆桌论坛和学术界。

 

参会人员:机器人董事长张、广东省机器人协会会长任雨桐、浙江大学熊荣教授、暨南大学刘宁教授、上海交通大学-肥西人工智能实验室主任卢教授。


张:我很高兴在珠三角制造业重镇佛山参加这样一个独特的高峰论坛。我想请四个人从研究领域来解读力控机器人是一个什么样的现在和未来。

 

陆:我会从人工智能的角度来谈。人工智能和力感知其实是紧密耦合的关系,力控制是智能模块的底层。力觉的基本信号具有非常强的迁移能力,将开启视觉和力觉的全闭环联合学习,使人工智能在一个新的维度上有非常坚实的基础。


刘宁:40代机器人出现以来,第一代是运动控制机器人,依靠位置传感器工作。这个行业做得很好。第二代是所谓的力控机器人,通过力控来保证准确的感知和决策。接下来,我觉得位置感和力感要进一步融合,不仅要强大,还要有位置感。下一代是陆教授,从事信息技术、人工智能和机器人的结合。可以看出,从运动控制机器人到力控机器人再到智能机器人是一条明确的技术发展路线。

 

张:因为我们也用力传感器,刘教授,为什么你觉得我们偶尔的力控制和平时不一样?

刘宁:一个关键的区别是力感知和力控制的精度。我们知道力是非常复杂的,它是一个六维的量,机器人只要稍微拖动一下就能跑,而且表现非常好。传感器技术的突破恐怕是力控机器人的核心问题,这是我的理解。

张:熊荣教授,从以力控制为主的研究成果到机器人的实际应用,跨度有多大?


熊荣:力控制其实是机器人领域一直在研究的课题。到2012年,reflect已经开发出第一代人机友好的合作产品。但是我们看到这些产品更多的是作为展示产品,可以用于学校研究,很难在工业上使用,因为精度其实不够。目前我觉得力控的精度很高,动作很流畅。这种精确的力控制已经为一些新的应用开辟了巨大的市场。

 

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