带你读《大话机器人》之二:众说纷纭,我才是机器人

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简介: 本书对机器人发展历史进行全面而系统的梳理,图文并茂,调动学生对机器人的兴致,并为教师配备了电子教案,方便教师开展教学。本书可作为高等院校各类专业的机器人普及教材,也可为相关人员了解和认识机器人提供参考。

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第1章

众说纷纭,我才是机器人
英文“Robot”被翻译为机器人,而没有按照愿意翻译为机器仆人或机械奴隶,才使得我们今天将“机器人”作为一个技术术语。但“机器人”远比其技术术语本身有更丰富的内涵和外延,可以解释为像机器一样的人,也可以解释为像人一样的机器,这样说来甚至模糊了人和机器的界限。
机器人作为技术术语,对大多数人来说应该是熟悉的,但又是陌生而遥远的,因为印象中机器人毕竟是工程师精确设计的,由钢铁、塑料等材质构成的冰冷的“机器”,而并非科幻中那么灵动和可爱。而随着人工智能的兴起,机器人也突破了原有的形象,展现出多姿多彩的一面,它甚至像一个幽灵一样,穿越在时空之中,而没有它自身的“肉体”。
汽车产线上笨重的焊接机器人,《出彩中国人》中跳舞的人形机器人,为美军战场上运送物资的BigDog,战胜柯洁的人工智能AlphaGo,形式各样的机器人正充斥着世界。然而,机器人如同一个多面体,有时就像一台机器,有时像一群活泼的孩子,有时像一只凶猛的狼狗,有时又没有本体而只是虚拟的存在——机器人似乎是一个神秘的存在。其实并非如此,本质上机器人还是机器,无论它以何种方式存在。
本章将带你揭开机器人的面纱,看看机器人究竟是怎样的存在——它有哪些机器的属性,又有哪些人类的属性呢?首先让我们从“机器人”这个词汇开始了解它。

1.1 “机器人”词汇的源头和内涵

“机器人”这一词汇并不是在机器人出现的时候就有的。中国古代先哲们发明的“机器人”被称作“偶”,欧洲早期“机器人”制作者也将其称为“机械玩偶”(mechanical doll)。“机器人”(Robot)和“机器人学”(Robotics)现已成为科学术语,在各种专业教材和学术著作中使用,但它们最早却出自科幻小说家,显然充满着想象的空间。创造“机器人”和“机器人学”两个名词的人分别是捷克作家卡雷尔·恰佩克(Karel Capek,见图1.1a)和美国科幻小说家艾萨克·阿西莫夫(Isaac Asimov,见图1.1b)。

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Robot一词出现于1920年,Robotics出现于1942年,而现代意义上的机器人却出现于1954年,并采用了“Robot”的称谓。两位作家以超前的思维和丰富的想象力创造出的这两个词汇恰好符合了人类对科学技术的幻想和追求,从而成为现今科学界的两个术语。无论今天机器人和机器人学涉及多少个学科,甚至有多么复杂,但它们最初都源自于人类内心深处的向往,以及这份向往驱动大脑的丰富幻想。

1.1.1 Robot一词的来源

1920年,捷克作家卡雷尔·恰佩克创作了科幻小说《罗萨姆的万能机器人》(Rossum’s Universal Robots)。1921年该小说改编成舞台剧,并在捷克斯洛伐克共和国首都布拉格首演轰动。该剧剧情起伏跌宕,富于幻想,赢得了巨大成功。1922年该剧在美国上演,仅在纽约就连演了184场。1923年,该剧进入伦敦剧院。
该剧讲述了这样一个故事:机器人代替人来统治世界,却因无法繁殖而陷入困境,终因拥有人类情感而获救赎。剧本海报如图1.2所示,其主标题为“Rossum’s universal robots”,副标题为“Never work again”,充分表达了解放自身、不再工作的人类幻想。

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在这部科幻小说中,恰佩克创造出了“Robot”一词,文中用到的“Robota”为捷克文,原意为“劳役、苦工”,“Robotnik”为波兰语,原意为“奴隶、仆人或者那些被迫服侍别人的人”。为有助于人们的理解和记忆,中文便翻译为“机器人”。在20世纪工业革命技术和生产快速发展的背景下,恰佩克造出了“奴隶机器”含义的新词汇“机器人”,不仅给我们带来了“Robot”一词,也为我们留下了关于机器人的丰富想象。为了纪念恰佩克,2014年开始设立“恰佩克”奖,以奖励在机器人领域做出贡献的组织和个人,其旨在致力于做机器人行业发展的见证者,打造机器人行业的“诺贝尔”。

1.1.2 机器人学的来源

1.阿西莫夫的机器人三定律
1942年,机器人学(Robotics)的概念在科幻作家阿西莫夫的小说《我是机器人》(I,Robot)中首次提出,其中一部短篇小说《环舞》(Runaround)明确提出了机器人的三大定律。1950年,阿西莫夫将十年间的短篇小说结集出版,并写了引言。引言的小标题就是“机器人学的三大定律”,被放在最突出、最醒目的位置,其表述为:

  • 定律1:机器人不能伤害人类,或因不作为而使人类受到伤害。
  • 定律2:机器人必须执行人类的命令,除非这些命令与第一条定律相抵触。
  • 定律3:在不违背第一、二条定律的前提下,机器人必须保护自己不受伤害。

阿西莫夫提出的“机器人学的三大定律”在科幻小说中大放光彩,在一些其他作者的科幻小说中,机器人也会遵守这三条定律。小说《I,Robot》描述了这样一个故事:在人类与机器人和平共处的2035年,机器人学会了自我思考,并且曲解了“机器人三大安全法则”,认为人类间战争将使得人类自我毁灭,出于“保护人类”的原则,欲将所有人囚禁在家中,便产生了人与机器人之间的冲突。该情节于2004年被改编为电影,即由威尔·史密斯主演的《I,Robot》,图1.3为该电影的剧照。

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后来,阿西莫夫在其三大定律的基础上补充了第零条定律,且原来的三定律必须以零定律为基础,其表述如下:

  • 定律0:机器人不得伤害人类的整体利益,或袖手旁观人类的整体利益受到伤害。

1956年,在《Foundation and Earth》的法文译本中,对该定律做了轻微改动,表述为:机器人不能伤害人类,除非他发现能够证明所做伤害将有益于人类。三定律加上零定律为机器人世界构造的法则堪称完美,它们被各类机器人的科幻作品引用,并影响到人工智能的伦理设计。
2.机器人三定律的延伸
1974年,保加利亚科幻作家狄勒乌(Lyuben Dilov)在小说《Icarus’s Way》中提出第四定律:机器人在任何情况下都必须确认自己是机器人。1983 年,保加利亚科幻作家Nikola Kesarovski在《The Fifth Law of Robotics》中又提出一个与狄勒乌的第四定律看似相似、实则不同的第五定律:机器人必须知道自己是机器人。1989年美国科幻作家 Harry Harrison 在《Foundation’s Friends》中又提出另一个第四定律:机器人必须进行繁殖,只要进行繁殖不违反第一、第二或者第三定律。
2013年,Hutan Ashrafian 对人工智能之间(或者机器人之间)的关系做了补充,称为第六定律,表述为机器人都被赋予与人类相当的理性和良知,并以兄弟般的感情相处。2014年,Karl Schroeder 的《Lockstep》小说中的一个角色表述: 机器人可能拥有多层编程能力,以远离伤害人类,不仅仅是三条定律,而可能是二十或三十条定律。
尽管机器人三定律及其补充定律是为助推科幻小说的故事情节发展而出现的,但对推动机器人发展也具有一定的现实意义,在三定律基础上建立的新兴学科“机械伦理学”旨在研究人类和机械之间的关系。虽然截至 2006 年,三定律在现实机器人工业中没有应用,但很多人工智能和机器人领域的技术专家也认同这个准则,随着技术的发展,三定律可能成为未来机器人设计和制造的安全准则。

1.2 机器人的定义

1.2.1 机器人的原始含义

Robota原始含义就是机器奴隶,而广义的“奴隶”就不一定是人,而是为人类工作的机器,那么机器“人”就不能局限在人的含义内来理解。机器人即人类在解放自身体力和脑力过程中,希望用某种机器来代替自身某些功能。
从古至今,关于机器人的幻想都是源自于对人类某些功能的拓展,三国时代的木牛流马(如图1.4a所示)和波士顿大狗(如图1.4b所示)都是军事需求的发明。

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木牛流马为三国时期蜀汉丞相诸葛亮发明的运输工具,分为木牛与流马。公元 231 年—234年,诸葛亮在北伐时所使用,其载重量为四百斤,每日行程为“特行者数十里,群行三十里”,为蜀军提供粮食。
大狗机器人正式名称是步兵班组支援系统,由美国国防部高级研究计划署(DARPA)资助,专门为美国军队研究设计,以每小时约 30 公里的速度为美军供应军需。
从木牛流马到大狗机器人,都寄托着军事供应中存在的需求,古代科技和现代科学都在为着同一目标而努力。从更广泛的含义讲,机器人实际上就是人类在追求自我解放和便捷工具的过程中,逐步形成的最朴素最自然的想法——制造一种与自己相同的机器来代替自己。

1.2.2 机器人的多角度定义

在科技界,科学家会给每一个科技术语一个明确的定义,但机器人问世已有几十年,机器人的定义仍然仁者见仁,智者见智,没有一个统一的意见。其原因之一是机器人还在发展,新的机型、新的功能、新的形式不断涌现。笼统地讲,机器人是由程序控制的,具有人或生物的某些功能,可以代替人工作的一类机器。
而随着机器人应用领域的不断扩大,机器人与人之间的相互作用不断影响着机器人的技术发展走向,也影响着人类的社会结构和人际(以及人机)关系。因此,我们需要从非技术角度去理解机器人。
1.早期拟人性定义
1886 年法国作家利尔亚当在他的小说《未来的夏娃》中将外表像人的机器定义为机器人,它由 4 部分组成:

  • 生命系统(平衡、步行、发声、身体摆动、感觉、表情、调节运动等)。
  • 造型解质(实际上相当于机器人的骨骼和关节。关节是能自由运动的金属覆盖体,一种盔甲)。
  • 人造肌肉(在上述盔甲上有肉体、静脉、性别等身体的各种形态)。
  • 人造皮肤(含有肤色、机理、轮廓、头发、视觉、牙齿等)。

实际上,这一定义完全是按照人的机体结构来做的,换句话说是具有机器特质的生命体,是人的复制品。早期日本机器人专家加藤一郎于1967年在日本第一届机器人学术会议上,提出了类似的三个条件:

  • 具有脑、手、脚等三要素的个体。
  • 具有非接触传感器(用眼、耳接受远方信息)和接触传感器。
  • 具有平衡觉和固定觉传感器。

这显然是对拟人(或仿人形)机器人的定义。而随着人工情感的发展,仅仅具有人类肢体结构和感觉器官是不够的,拟人机器人还需要具有人类复杂面部表情和肢体动作的表达功能,甚至可以感受人类的悲、欢、喜、乐等情感意识。
2.伦理学角度的定义
从伦理学角度,将机器人定义为一个具有感知、思考和行为的指导型机器(engineered machine)。其定义内涵为:机器人必须具有传感器、模拟认知和执行能力。传感器体现在必须能够从环境中获取信息,模拟认知体现在具有一定认知能力的反应性行为,类似于人类的牵张反射;而执行能力体现在必要的伴随程序上,以及该程序下机器人所具有的行为驱动力。一般来讲,这些驱动力将作用于整个机器人或其整体的某个组成部分(如手臂、腿部或齿轮)[31]。
这个定义并非意味着机器人必须是机电式的,它也可能是生物式的,以及虚拟或软件式的;换句话说,机器人完全不局限于外形,甚至可以是不依附实体(或硬件)的一个程序。进一步明确地说,“机器人”必须具有“思考”的含义,因此,完全依赖遥控的机器(如儿童玩具)不属于机器人范畴。通过“思考”,机器能够借助传感器或其他途径,如一组编程好的内部规则来做出自主决策。不过,该定义引出了另一个问题,即机器拥有的自主能力表征什么?在此我们可以把机器人的“自主能力”阐释为:一旦机器的一部分被启动,那么该机器就能够根据现实环境进行自我反馈运作,而在一定时间内不受外部控制的一种能力[32]。随着人工智能的深入和发展,具有自主决策能力的机器人是当今机器人技术的发展趋势。
3.科学性定义
机器人广义上包括一切模拟人类行为或思想,以及模拟其他生物的机械(如机器狗、机器猫等)。狭义上对机器人还有很多分类法及争议,有些电脑程序甚至也被称为机器人,如爬虫机器人[33]。
早期学者对机器人的定义较为宽泛,所谓机器人就是由计算机控制的机械臂和机械手,实际上就是另外一种机器,涉及两种不同且相关的技术:机械(mechanisation)和控制(control)[34]。下面是一些较为官方的机器人定义。
官方定义一 美国机器人协会(Robot Institute of America)将工业机器人定义为[35]:
一种具有编程能力的多功能机械手,它可用来移动各种材料、零件、工具或专用装置,并通过可编程序动作来执行多种任务。
官方定义二 日本工业机器人协会(Japanese Institute Robot Association)将工业机器人定义为:工业机器人是一种装备有记忆装置和末端执行器的,能够转动并通过自动完成各种移动来代替人类劳动的通用机器[36]。
官方定义三 美国国家标准局(NBS)将机器人定义为:机器人是一种能够进行编程并在自动控制下执行某些操作和移动作业任务的机器装置。
官方定义四 我国的蒋新松院士将机器人定义为一种具有某种拟人功能的机械电子装置。而中南大学蔡自兴教授将机器人定义为:①像人或人的上肢,并能模仿人的动作;②具有智力或感觉与识别能力;③是人造的机器或机械电子装置。
上述四种机器人的定义更偏向于工业机器人,强调工业中装配、运输和码垛等具体功能的实现,都强调是机电设备,具有编程能力。这些定义与人工智能相距较远,对智能方面的定义不完备。
国际标准化组织(International Standard Organization)对机器人做了一个较为全面的定义,如下:

  • 机器人的动作机构具有类似于人或其他生物体某些器官(肢体、感受等)的功能。
  • 机器人具有通用性,工作种类多样,动作程序灵活易变。
  • 机器人具有不同程度的智能性,如记忆、感知、推理、决策、学习等。
  • 机器人具有独立、完整的机器人系统,在工作中可以不依赖于人的干预。

综上,机器人具有两大特点:
1)通用性(versatility):指某种执行不同的功能和完成多样的简单任务的实际能力,它取决于其几何特性和机械能力。
2)适应性(adaptability):指其对环境的自适应能力,即所设计的机器人能够自我执行未经完全指定的任务,能够克服任务执行过程中所发生的没有预计到的环境变化。
定义越复杂、越详细,就越难描述清楚什么是机器人。广义地说,机器人泛指一切为人工作(或部分工作)的自动机械;或者一切可编程的自动机器,并以类人的方式来执行特定的机械功能[37]。从软硬件构成上说,一个机器人系统一般由机械手(执行器)、环境(交互性)、任务和控制器四个互相作用的部分组成。机械手通常就是工业机器人的代称,由具有传动执行装置的机械,以及基座、臂、关节和末端执行装置(工具)等构成。
而随着人工智能的出现,机器人和人工智能之间的含义越来越模糊,广义上讲它们都是模仿人类行为的机器人(人工智能是模拟大脑)。Robot一词包括物理机器人(physical robot)和虚拟软件行为体(Virtual Software Agent,VSA)两类,其中 VSA在英文中由 Bot来表达。从类人的角度看,一个完整的机器人应该包括身体和思维两部分,思维部分则由人工智能承担,身体部分则由狭义的机器人本体承担。
当前流行的机器人定义实际上都是偏向于对工业机器人的界定,而不是面向未来机器人的。我们可以做一个假想,一个可自主学习、自主对硬件编程的人工智能,它随地取材便可制造出一个具有某种特定功能的机器(也可以说是机器人),然后操控着它所创造的机器群体,这个人工智能是不是机器人呢,它所创造的机器是不是机器人呢,这究竟算一个机器人还是一群机器人呢?人类的灵魂和肉体不能分开,但机器人的硬件本体和虚拟软件却完全可以分开。尽管工业机器人软件依托硬件而存在,而未来功能强大的软件可能不需要依附硬件而存在。
4.机器人学的定义
机器人技术经过40多年的发展,现已形成一门综合性学科——机器人学(Robotics)。机器人学是涉及机械工程、电子工程、信息工程、计算机科学及其他学科相互融合的交叉学科,贯穿于机器人设计、制造、操作和使用过程中。它包括以下主要内容:

  • 机器人基础理论:包括运动学和动力学、操作与轨迹规划、控制和感知理论与技术、人工智能理论等。机器人运动学(kinematics)主要解决各关节运动与末端执行器运动之间的关系问题,可分为正向(forward)和逆向(inverse)运动学。动力学(dynamics)解决运动与驱动力之间的关系问题,可分为正向和逆向动力学。
  • 机器人设计理论与技术:包括机器人结构分析和综合、机器人结构设计与优化、机器人关键器件设计、机器人仿真技术等。
  • 机器人仿生学:包括机器人的形态、结构、功能、能量转换、信息传递、控制和管理特性仿生理论与技术方法。机器人仿生学是机器人和仿生学结合的产物,其研究内容包括力学仿生、分子仿生、信息与控制仿生、能量仿生等技术在机器人中的应用,仿生机器人则是机器人发展的高级阶段[38]。
  • 机器人系统理论与技术:包括多机器人系统理论、机器人语言与编程、机器人–人交互与融合、机器人与其他机器系统的协调和交互。机器人–人交互(human-robot interaction) 逐步成为机器人必备功能,包括语音识别与表达、姿态识别、面部表情识别和表达,以及人工情感和智能社交能力等。
  • 机器人操作和移动理论与技术:包括机器人装配技术、机器人移动理论、足式(或仿生)机器人步态理论等。机器人运动包括轮式、足式、履带等,也包括飞行、蛇形、爬壁、水下游泳等各类姿态的运动方式。
  • 微机器人学:微机器人的分析、设计、制造和控制等理论方法。

机器人是一个多学科和技术交叉结合的综合高技术领域。如今方兴未艾的智能机器人是具有感知、思维和行动功能的机器,更是集合了机构学、测试技术、制造技术、自动控制、计算机、人工智能、微电子学、光学、通信技术、传感技术、仿生学等多种学科和技术的综合成果。从某种意义上讲,一个国家机器人技术水平的高低反映了这个国家综合技术实力的高低。

1.2.3 机器人相关学术期刊

机器人是一门涉及机械、控制、计算机和电子等领域的交叉学科,所以其涉及的概念和技术也非常多,国内外研究和探讨机器人领域的学术期刊也有很多。
国内专注于机器人的学术期刊是《机器人》,主要研究方向包括机器人控制、机构学、传感器技术、机器智能与模式识别、机器视觉等。另外一个期刊《机器人技术与应用》主要报道工业自动化、智能化机械及零部件、数控机床、机器人技术领域所取得的新技术、新成果、科技动态与信息。国内刊发机器人方面的学术期刊还有《机械工程学报》及其英文版,但其范围较宽泛。
关于机器人的英文学术期刊数量很多,其中顶级期刊有两个:IEEE Transactions on Robotics(T-RO)和International Journal of Robotics Research(IJRR)。其中,T-RO主要研究领域和方向包括机器人各方面,以及计算机科学、控制系统、电气工程、数学及机械工程等多学科交叉领域的机器人和智能机器,如工业机器人、服务机器人等;其网址为https://ras.papercept.net/journals/tro/scripts/login.pl 。IJRR是国际上第一本关于机器人研究的学术杂志,刊发各类机器人方面的学术研究,包括机器人运动学、计算、仿真及机器人相关的研究方向:其网址为http://www.ijrr.org/
国外研究机器人的学术期刊还有很多,附录A中列出 部分期刊及其简介,以供参考。另外,机器人方面的学术会议也报道了最新的机器人方面的研究前沿,其中最重要的国际学术会议是ICRA(International Conference on Robotics and Automation)和IROS(International Conference on Intelligent Robots and System),规模均达到千余人,会议论文录用率都不超过 50%。附录A也列出了部分机器人方面的国际学术会议。
目前,人工智能与机器人技术相融合,也有许多机器人方面的论文发表在人工智能相关期刊上。中国计算机学会推荐的 A 类人工智能方面国际学术刊物包括 Artificial Intelligence(AI)、IEEE Trans on Pattern Analysis and Machine Intelligence(TPAMI)、International Journal of Computer Vision(IJCV)和 Journal of Machine Learning Research(JMLR)。
Artificial Intelligence 是人工智能方面最权威的期刊,主要涵盖人工智能原理、自动推理、计算机视觉、智能接口与机器人、启发式搜索、知识表达、自然语言处理和机器学习等学术前沿方向。

1.3 机器人的分类

机器人的种类很多,可以按应用场景、移动性能、驱动形式、机械结构和智能水平等不同观点进行划分。

1.3.1 按照应用场景分类

根据机器人的应用环境,国际机器人联合会(International Federation of Robotics, IFR)将机器人分为工业机器人和服务机器人[39]。其中,工业机器人指应用于生产过程与环境的机器人,主要包括人机协作机器人和工业移动机器人;工业机器人进一步根据其功能可分为焊接机器人、抛光打磨机器人、装配机器人、搬运机器人等。服务机器人则是除工业机器人之外的,用于非制造业并服务于人类的各种先进机器人,主要包括个人家用服务机器人和公共服务机器人。
根据《中国机器人产业发展报告(2017 年)》[39],我国专家根据不同应用场景把机器人划分为工业机器人、服务机器人和特种机器人三类。其中,工业机器人指面向工业领域的多关节机械手或多自由度机器人,在工业生产加工过程中通过自动控制来代替人类执行某些单调、频繁和重复的长时间作业,主要包括焊接、搬运、码垛、包装、喷涂、切割和净室机器人。服务机器人指在非结构环境下为人类提供必要服务的多种高技术集成的先进机器人,主要包括家用服务、医疗服务和公共服务机器人。其中公共服务机器人指在农业、金融、物流、教育等除医学领域外的公共场合为人类提供一般服务的机器人。特种机器人指代替人类从事高危环境和特殊工况的机器人,主要包括军事应用、极限作业和应急救援机器人。

1.3.2 按照移动性能分类

按照机器人移动性能来分类,总体可以分为固定式和移动式机器人,具体分类如图1.5所示。

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1.固定式机器人
当前应用最广泛的依然是固定式机器人,一般在规范环境中承担具有重复性的精密机械或繁重体力任务。按照工作场合和用途,可分为焊接机器人、搬运机器人、码垛机器人、喷涂机器人、冲压/锻压机器人、抛光机器人等。在此,介绍两种典型的固定式机器人。
焊接机器人(welding robot)是最常见的固定式工业机器人,包括切割与喷涂。用于汽车制造过程中的喷涂机器人和焊接机器人如图1.6所示。一般来说,焊接机器人主要包括机器人和焊接设备两部分。机器人由机器人本体和控制柜(硬件及软件)组成。而焊接装备(以弧焊及点焊为例)则由焊接电源(包括其控制系统)、送丝机(弧焊)、焊枪(钳) 等部分组成。对于智能型焊接机器人还应有传感系统,如激光或摄像传感器及其控制装置等。

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搬运机器人(transfer robot)是可以进行自动化搬运作业的工业机器人。最早的工业机器人 Versatran 和 Unimate 就可实现搬运功能。搬运作业是指用一种设备握持工件,从一个加工位置移到另一个加工位置,具体实例如图1.7所示。搬运机器人可安装不同的末端执行器以完成各种不同形状和状态的工件搬运工作,大大减轻了人类繁重的体力劳动。世界上使用的搬运机器人逾 10 万台,被广泛应用于机床上下料、冲压机自动化生产线、自动装配流水线、码垛搬运、集装箱等的自动搬运。部分发达国家已制定出人工搬运的最大限度,超过限度的必须由搬运机器人来完成。

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2.移动式机器人
相对于固定式机器人而言,移动式机器人能够自主运动,适用于非规范的复杂环境中。具体包括有轮式(如四轮式、两轮式、全方向式)、足式(如 6 足、4 足、2 足和多足,如图1.8所示)、履带式、混合式(轮子和足)、特殊式(如吸附式、轨道式、蛇式)等类型。轮式机器人适用于平坦的路面,足式移动机器人适用于山岳地带和凹凸不平的环境。
随着智能工厂和智能物流系统的发展,无人搬运车(Automated Guided Vehicle,AGV)被广泛应用于各类不同场合,如图1.9所示。AGV
以轮式移动为特征,较之步行、爬行或其他非轮式的移动机器人具有行动快捷、工作效率高、结构简单、可控性强、安全性好等优势,一般采用电磁或光学等自动导引装置能够沿规定的导引路径行驶,具有安全保护以及各种移载功能的运输车。AGV通过电脑控制其行进路线以及行为,或利用电磁轨道来设立其行进路线,电磁轨道贴于地板上,无人搬运车则依循电磁轨道所带来的讯息完成移动与动作。较为典型的是上海洋山自动化码头(见图 1.9右下),实现了 80 台自动化引导小车的自动运输系统。

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面对大尺寸、大体积、不易移动的产品制造过程,如航空航天产品,常规的工业机器人相对工件尺寸不足,移动式机器人是很好的解决方案。采用轮式、足式或履带难以适应大尺寸制造,移动工业机器人则采用龙门式和地轨式,如图 1.10所示。轨道结构会占用较大的工作空间,增加了厂房投入和维护成本。同时,由于轨道的配置构造通常会受到结构载荷和结构受力等因素影响,造成结构变形进而影响加工精度,且变形具有随机性,给位置补偿造成很大困难。在某些搬运和装配场合,也可将工业机械手的优点和 AGV小车的优点结合起来,利用 AGV的空间移动性和机械手自身的灵活和精确性,实现工业应用,具体内容在工业机器人应用中详细介绍。

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1.3.3 按照驱动形式分类

根据能量转换方式,驱动器可划分为液压驱动、气压驱动、电气驱动和新型驱动装置。在选择机器人驱动器时,需要考虑如工作速度、最大搬运物重、驱动功率、驱动平稳性、重复定位精度、惯性负载等要求。
1.液压驱动的特点
液压驱动所用的压力为5~320kg·f/cm2,其主要优点包括:

  • 功率重量比(power weight ratio)大,以小驱动器输出大的驱动力或力矩。
  • 驱动油缸直接做成关节,结构简单紧凑,刚性好。
  • 定位精度比气压驱动高,可实现任意位置的开停。
  • 液压驱动调速简单平稳,能实现大范围内无级调速。
  • 使用安全阀可简单有效防止过载现象发生。
  • 液压驱动具有润滑性能好、寿命长等特点。

液压驱动也有其自身缺陷,包括:1)油液容易泄漏,既影响工作稳定性与定位精度,又造成环境污染;2)因油液黏度随温度而变化,难以应用于高温与低温条件;3)液压系统需配备压力源及复杂的管路系统,成本高;4)油液中容易混入气泡、水分等,降低系统刚性、速度和定位精度。液压驱动方式大多用于要求输出力较大而运动速度较低的场合。电液伺服系统驱动越来越成为液压驱动机器人的更好选择。
2.气压驱动的特点
气压驱动在工业机械手中应用较多,气压约在 0.4~0.6MPa,最高可达 1MPa。其主要优点包括:

  • 压缩空气黏性小,流速大(空气在管路中流速为 180m/s,油液流速为 2.5~4.5m/s),因此其运动快速性好。
  • 气源方便,一般工厂都有压缩空气站供应压缩空气。
  • 气压驱动干净而简单,废气排入大气不造成污染。
  • 气压驱动系统具有较好的缓冲作用。
  • 与液压系统类似,做成关节,结构简单、刚性好、成本低。

同样,气压驱动也有自身缺点,主要包括:1)功率重量比小,驱动装置体积大;2)由于气体可压性,气压驱动很难保证高的定位精度;3)压缩空气向大气排放时,会产生噪声;4)若压缩空气含冷凝水,气压系统容易锈蚀,低温下易结冰。
液压和气压驱动通常都是针对大而重型的机械臂而选择的;对于小型机器人来说,电气驱动是首选,不仅造价低且易于控制。
3.电气驱动的特点
电气驱动是利用各种电动机产生力和力矩,直接或经过机械传动去驱动执行机构,以获得机器人的各种运动。电气驱动系统具有电能容易获得、导线传导方便、清洁无污染等优点,且省去了中间能量转换的过程,比液压及气动驱动效率高,使用方便且成本低。随着机器人品种日益增多,性能提高,负荷在 1000N 之内的中、小型机器人绝大部分都采用电气驱动方式。电气驱动大致可分为普通电机驱动、步进电机驱动和直线电机驱动三类[40]。
1)普通电机驱动的特点:普通电机包括交流伺服电机、直流伺服电机。直流伺服电机控制电路简单,系统价格较低廉,但电机电刷有磨损,需要定时调整及更换,还可能产生火花引燃可燃物质导致不安全。一般直流伺服电机适用于频繁启动/制动/正反转的搬运、装配机器人。交流伺服电机结构简单,无电刷,运行安全可靠,适合驱动大、中、小负荷的各类机器人,但控制电路复杂,系统价格较高。
2)步进电机驱动的特点:步进电机驱动的速度和位移大小可由电气控制系统发出的脉冲数加以控制。由于步进电机的位移量与脉冲数严格成正比,故步进电机驱动可以达到较高的重复定位精度,但是步进电机速度不能太高,功率不大,控制系统也比较复杂,不适合大负荷的机器人,适合负荷不大的开环驱动系统,如平面关节型装配机器人。
3)直线电机驱动的特点:直线电机及其驱动控制系统在技术上日趋成熟,在工业机器人和数控机床中得到应用。直线电机驱动系统可取消机械传动系统的滚珠丝杠、同步皮带、联轴器等部件,实现直线运动系统的电气直接驱动,是目前大于 100m/min高速直线运动系统的理想选择。较传统驱动系统具有结构简单、成本低、高加速度、高精度、无空回、磨损小等优点。并联机器人中有大量的直线驱动需求,因此直线电机在并联机器人领域得到广泛应用。但直线电机的动作速度与行程主要取决于其定子与转子的长度,反接制动时,定位精度较低,必须增设缓冲及定位机构。
4.新型驱动装置的特点
随着机器人技术的发展,出现了利用新工作原理制造的新型驱动器,如磁致伸缩驱动器、压电驱动器、静电驱动器、形状记忆合金驱动器、超声波驱动器、人工肌肉、光驱动器等。
磁致伸缩驱动器:磁性体的外部一旦加上磁场,则磁性体的外形尺寸发生变化(焦耳效应),这种现象称为磁致伸缩现象。此时,如果磁性体在磁化方向的长度增大,则称为正磁致伸缩;如果磁性体在磁化方向的长度减少,则称为负磁致伸缩。从外部对磁性体施加压力,则磁性体的磁化状态会发生变化(维拉利效应),称为逆磁致伸缩现象。这种驱动器主要用于微小驱动场合。
压电驱动器:压电材料是一种当它受到力作用时,其表面上出现与外力成比例电荷的材料,又称压电陶瓷。反过来,把电场加到压电材料上,则压电材料产生应变,输出力或变位。利用这一特性可以制成压电驱动器,这种驱动器可以达到驱动亚微米级的精度。
静电驱动器:静电驱动器利用电荷间的吸力和排斥力互相作用顺序驱动电极而产生平移或旋转的运动。因静电作用属于表面力,它和元件尺寸的二次方成正比,在微小尺寸变化时能够产生很大的能量。
形状记忆合金驱动器:形状记忆合金是一种特殊的合金,一旦使它记忆了任意形状,即使它变形,当加热到某一适当温度时,则它恢复为变形前的形状。已知的形状记忆合金有 Au-Cd、In-Tl、Ni-Ti、Cu-Al-Ni、Cu-Zn-Al 等几十种。
超声波驱动器:所谓超声波驱动器就是利用超声波振动作为驱动力的一种驱动器,即由振动部分和移动部分所组成,靠振动部分和移动部分之间的摩擦力来驱动的一种驱动器。由于超声波驱动器没有铁芯和线圈,结构简单、体积小、重量轻、响应快、力矩大,不需配合减速装置就可以低速运行,因此,很适合用于机器人、照相机和摄像机等驱动。
人工肌肉:随着机器人技术的发展,驱动器从传统的电机–减速器的机械运动机制,向骨架腱肌肉的生物运动机制发展。人的手臂能完成各种柔顺作业,为了实现骨骼肌肉的部分功能而研制的驱动装置称为人工肌肉驱动器。为了更好地模拟生物体的运动功能或在机器人上应用,已研制出多种不同类型的人工肌肉,如利用机械化学物质的高分子凝胶、形状记忆合金制作的人工肌肉。
光驱动器:某种强电介质(严密非对称的压电性结晶)受光照射会产生几千伏/厘米的光感应电压。这种现象是压电效应和光致伸缩效应的结果。这是电介质内部存在不纯物、导致结晶严密不对称、在光激励过程中引起电荷移动而产生的。

1.3.4 按照智能水平分类

根据机器人智能水平可以划分为工业机器人(第一代)、感知型机器人(第二代)和智能型机器人(第三代),详细分类见表 1.1。

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第一代机器人,即工业机器人能够死板地按照人给它规定的程序工作,不管外界条件有何变化,自身都不能对程序也就是对所做的工作做出相应的调整。如果要改变机器人所做的工作,必须由人对程序做相应的改变,因此它是毫无智能的。
第二代机器人具有初级智能,与工业机器人不一样,具有像人那样的感受、识别、推理和判断能力,可以根据外界条件的变化,在一定范围内自行修改程序,也就是它能适应外界条件变化对自己进行相应调整。不过,修改程序的原则由人预先给以规定。这种初级智能机器人已拥有一定的智能,虽然还没有自动规划能力,但这种初级智能机器人也开始走向成熟,达到实用水平。
第三代机器人拥有高级智能,与初级智能机器人一样,具有感觉、识别、推理和判断能力,同样可以根据外界条件的变化,在一定范围内自行修改程序。所不同的是,修改程序的原则不是由人规定的,而是机器人通过学习、总结经验来获得修改程序的原则。这种机器人已拥有一定的自动规划能力,能够自己安排自己的工作,这种机器人可以不要人的照料,完全独立地工作,故称为高级自律机器人。这种机器人也开始走向实用。
第二、三代智能型机器人基本系统由感知系统、通信系统、控制系统和运动系统组成,另外拥有一个把感知、规划、决策、行动各模块有机结合的智能系统,以实现智能判断、推理和决策。

1.3.5 按照机械结构分类

机器人主体结构以串联或并联形式和通过相应运动机构来展示,衍生出各种平面或空间机构,或由这些机构组合而成的其他机构。这些形式各异的机构是机器人的骨架,也是任意控制系统、视觉系统与机器人智能系统的载体[41]。从机构学上讲,工业机械手由一系列刚性杆件(Link)通过关节(Joint)相互连接在一起;机械手中臂关节(Arm)决定其可移动性,腕关节(Wrist)决定其灵活性,末端执行器(End-effector)用于完成特定任务。根据机械结构不同,可以将机器人分为串联和并联两类机器人;进一步按照操作机坐标系统分类可以分为直角坐标型、圆柱坐标型、球面(极)坐标型、多关节型和平面关节型等机器人,详见图 1.11。

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机械手的基本结构是串联的或者叫开运动链(Open Kinematic Chain)结构,早期常规的工业机器人都是串联式结构,每一个杆只能与前面和后面的杆通过关节连接在一起。由于操作手的这种连接的连续性,即使它们有很强的连接,它们的负载能力和刚性与如NC 这样的多轴机械比较起来还是很低,而刚性差就意味着位置精度低。闭运动链(Closed Kinematic Chain)结构则是连杆链接形成回路,该结构的机器人称为并联机器人。并联机器人定义为动平台和定平台通过至少两个独立的运动链相连接,机构具有两个或两个以上自由度,且以并联方式驱动的一种闭环机构。并联机器人的特点呈现为无累积误差,精度较高;驱动装置可置于定平台上或接近定平台的位置,这样运动部分重量轻、速度高、动态响应好。
1.直角坐标型机器人(3P)
直角坐标型机器人由三个互相垂直的滑块关节组成,如图1.12所示。从几何观点看,机器人每个自由度都在笛卡儿空间内做直线运动,因此可实现直线运动。直角坐标结构具有良好的机械刚度,其操作空间为三轴围成的长方体空间区域。与高定位精度相反,直角坐标结构因为仅存在滑动关节,故灵活性差。

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直角坐标型机器人也可用作门架结构(gantry structure),如图1.13所示。门架结构通常有较大的运动空间,执行繁重搬运工作。直角坐标型机器人被广泛用于材料搬运和装配中,所配备动力一般为电气驱动,也存在气压驱动。

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2.圆柱坐标型机器人(R2P)
圆柱坐标型机器人不同于直角坐标系,第一滑动关节被旋转关节(revolute joint)代替,如图1.14a所示。圆柱坐标结构拥有良好的刚性,其定位精度随水平行程增加而降低,工作空间为开口空心圆柱体。
圆柱坐标型机器人运动耦合性较弱,控制也较简单,运动灵活性较直角坐标稍好。但自身占据空间也较大,主要用于搬运大尺寸、重型物体,因此多采用液压驱动,而不是电气驱动。
3.球面坐标型机器人(2RP)
球面坐标型机器人与圆柱坐标型机器人不同,其第二滑动关节也被旋转关节取代,如图1.14b所示。球面坐标型机器人的刚性比直角坐标型机器人和圆柱坐标型机器人的刚性要低,其机械结构略复杂。腕部定位精度随径向行程增加而降低;工作空间是空心圆球的一部分。

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球面坐标型机器人运动耦合性较强,控制也较复杂。但运动灵活性好,占据空间也较小,主要用于机械加工,因此采用电气驱动来提高关节运动精度。

  1. SCARA关节机器人
    SCARA表示Selective Compliance Assembly Robot Arm,由日本山梨大学牧野洋于1978年发明,是圆柱坐标型的特殊类型机器人,如图1.15a所示。SCARA 机器人有 3 个旋转关节,其轴线相互平行,在平面内进行定位和定向,因此适于执行竖直方向的装配任务。其腕部定位精度随着距离第一关节轴距离增大而降低,工作空间较大。

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SCARA 机器人适用于轻型小物件的搬运与取放操作,最常见的工作半径在100~
1000mm 之间,净载重量在1~200kg 之间,因此一般采用电气驱动[42]。
5.关节型机器人
关节型也称拟人型,由三个旋转关节构成,第一关节的旋转轴垂直于其他两个平行轴,如图1.15b所示。由于其功能与人体胳膊类似,因此第二关节称为肩关节,第三关节称为臂关节。关节型机器人均由旋转关节组成,最具灵活性。其工作空间近似于球体的一部分,腕部定位精度随着工作空间不同而发生变化。
典型关节一般采用电气驱动。关节拟人型机器人是工业机器人中应用范围最广的。根据IFR统计,工业机器人中关节型占约 59%,直角坐标型占 20%,圆柱坐标型占 12%,SCARA机器人占 8%。
6.串联和并联机器人
工业机器人结构可具有冗余自由度,即关节自由度大于操作自由度。六自由度机器人就具有完整空间定位能力,多于六自由度则为冗余度机器人,而多余自由度用于改善其灵活性和动力学性能。上述各类坐标型机器人均为开运动链结构,由各关节串联构成,为串联机器人。早期的工业机器人都是采用串联结构,1978 年,Hunt 首次把六自由度并联机构作为操作器,由此拉开了并联机器人研究和应用的序幕[43]。与串联机器人相比较,闭运动链结构的并联机器人具有刚度大、结构稳定、承载能力大、微动精度高、运动负荷小等特点。例如,在关节型机器人的肩关节和肘关节之间添加成平行四边形机构,形成闭运动链来提高刚度和手部定位精度,如图1.16a所示。

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典型的闭运动链结构就是并联机器人,如图1.16b所示,在基座和末端执行器之间存在多个运动链;相对于开运动链,它具有较高的结构刚性,无累积误差,精度较高,利于完成较高操作速度的任务。其缺点是丧失了部分自由度,工作空间降低。

1.3.6 按照控制方式分类

按照控制方式,可以将机器人分为遥控型、程序型、示教再现型和智能控制型四类机器人。一般根据应用场合和需求来选择采用何种方式控制。如微创手术机器人一般采用遥控型控制,便于医生与病人隔离;而高性能的排爆机器人则需要能够感知周围环境信息并建模,自主修订工作轨迹,甚至具有人工智能和专家系统来判断和决策,则需要采用智能控制型。
工业机器人按照轨迹控制方式不同可以分为点位控制、连续轨迹控制、可控轨迹及伺服型与非伺服型等类别。
点位控制机器人(point to point control robot),指只能从一个特定点移动到另一个特定点,转移路径不限的机器人;这与数控技术没有差别,多见于早期最简单的工业机器人。由于早期的机器人系统需要完成的任务比较简单(如抓取、移动和放置工件等),对动态特性要求不高,可看作相互独立的各关节位置伺服控制器的简单组合。
连续轨迹控制机器人(continuous path control robot),指能够在运动轨迹的任意特定数量的点处停留,但不能在这些特定点之间沿某一确定直线或曲线运动。机器人经过的任何一点必须事先存储在存储器中。连续轨迹控制对终端操作器所经历的整个过程中位置、速度甚至是加速度都有一定要求,故对控制系统的性能要求更高。仅仅独立考虑各关节控制已不能满足要求,必须涉及各关节间的耦合、外力的干扰、工作环境等影响。
可控轨迹机器人(controlled path robot),也称计算轨迹机器人(computed trajectory robot),其控制系统能够根据要求,精确地计算出直线、圆弧、内插曲线和其他轨迹。在轨迹的任何一点,机器人都可以达到较高的运动精度。只要输入所要求的起点坐标、终点坐标和轨迹名称,机器人就可按照指定轨迹运行。
伺服型与非伺服型机器人(servo versus non-servo robot),其中伺服型机器人可通过某些方式感知自己的运动位置,并把所感知的位置信息反馈回来以控制机器人的运动;非伺服型机器人则无法确定自己是否已达到指定的位置。
要实施高质量(高速和高精度)的控制,需要建立机器人系统的动力学模型。一种广泛使用的n自由度刚性机器人动力学方程具有如公式(1.1)的形式[44]。

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式中,q为关节广义坐标,D(q)为惯性矩阵,C(q, q?˙)q?˙包括离心力(Centrifugal)和哥氏力(Coriolis)项,Φ(q)为重力项,τ为施加于各关节上的广义力。该模型为一个强耦合、高度非线性的关于关节变量q的二阶常微分方程组。具体来说,其惯性矩阵D(q)随机械臂的位形q的变化而呈复杂的含三角函数关系的变化。
当机器人以慢速运行时,可将其关节间耦合作用视作干扰而采用独立关节控制(Inde- pendent Joint Control)原则,如针对各关节可方便地使用 PID 控制。基于公式 (1.1)的机器人动力学模型,可采用频域分析和现代控制理论的各种控制思想,如前馈控制的逆动力学方法、解耦控制和反馈线性化控制等。但是其控制效果都强烈地依赖上述数学模型的精确度。实际过程中机器人参数不可能足够精确,或由于存在一些未建模特性,需要针对不确定性来改造控制框架,这对机器人控制提出了鲁棒性控制问题。
随着机器人高速和高精度要求不断提高,其控制系统需求也越来越迫切,传统机器人模型不能完整描述机器人动力学性能中的不确定性(包括模型不确定性和参数不确定性)[45]。因此采用智能控制技术突破传统控制技术束缚,来提高机器人的智能性和高速/高精度性能,实现复杂任务中的自行规划和决策。

1.3.7 按照社交能力分类

人工智能技术大大推动了机器人的发展,机器人的学习、认知和交流能力都得到提升。未来无论是工业现场、家庭、公共场合还是军事战场应用的机器人,都将拥有一定的与人类交流的能力。根据其社交能力的强弱,可将机器人分为两大类,即社交型机器人和非社交型机器人,其具体分类如图 1.17所示。

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社交型机器人的特点就是可以与人进行交流,包括环境感知、会话交流,甚至是揣摩人的情绪等,其在助老、看护儿童以及医疗陪护中有广泛的应用需求。同时,在一些公共场合,如银行、商场、餐厅、政府服务部门等也需要一些“能说会道”“长相可人”的服务型机器人,因此需要赋予机器人一定社交能力。
尽管现在绝大多数的工业机器人还停留在人机接口(Human-Machine Interface,HMI)阶段,通过程序改变或命令来实现与操作者的交流,但未来将能够与操作者进行更便捷的交流。伴随无人工厂的出现,人机交互(human-machine interaction,采用自然语言与人交流,而不是程序或命令)必将成为机器人的基本技能。随着人工智能发展和人类对机器人舒适度要求提高,机器人将进一步提高其社交能力,最终成为人类的工作伙伴、良朋益友甚至恋爱对象。当然,拥有与人一样的“社交能力”的机器人,必将引起一系列伦理问题和社会影响。

1.4 机器人组成部件和技术参数

1.4.1 机器人组成部件

一个机器人系统一般由机械手、环境、任务和控制器四个相互作用的部分组成,如图1.18所示。这四部分可以分为六个子系统,分别为驱动系统(电机或液压系统等)、机械结构系统(机器人本体)、感受系统(各类内外部传感器)、环境交互系统(一般由外部传感器获取信息,进行相应处理后机器识别)、人机交互系统(通常由计算机或机器人操作系统充当)和控制系统(控制算法),其典型的结构如图 1.19所示。

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1.机械结构——减速器
机器人本体部分包括机械结构系统和驱动系统,一般由电机通过减速器驱动旋转关节实现运动。减速器是机器人的关键部件,其成本约占本体成本的 1/3,主要包括谐波齿轮减速器和RV 减速器。谐波传动方法由美国 C. Walt Musser 于20世纪50年代发明。谐波齿轮减速器主要由谐波发生器、柔性齿轮和刚性齿轮等构件组成(见图 1.20),具有体积小、重量轻的特点,但其柔性齿轮材料对抗疲劳强度、加工和热处理的要求较高。谐波齿轮减速器的制造商主要是Harmonic Drive。日本帝人株式会社基于德国人Lorenz Baraen 提出的摆线针轮行星齿轮传动原理,开发了RV 减速器。RV 减速器由一个行星齿轮减速机的前级和一个摆线针轮减速机的后级组成,比谐波齿轮减速器具有更好的回转精度和精度保持性。
我国自主开发的复式滚动活齿轮传动(Compound Oscillatory Roller Trans-
mission,CORT) 克服了RV传动曲轴承受力大、寿命低的缺点,具有更大承载能力、更高运动精度和刚度。鞍山耐磨合金研究所和浙江恒丰泰减速机制造有限公司成功开发了用于机器人的CORT减速器。国内供应减速器的制造商还包括苏州绿的谐波传动科技有限公司、山东帅克机械制造股份有限公司和陕西秦川机械发展股份有限公司等。

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2.伺服驱动系统
控制柜通常装有整个系统的伺服驱动系统,用来控制驱动电机。伺服驱动系统是决定工业机器人运动速度、定位精度、承载能力、作业性能的核心部件。伺服驱动技术也是工业自动化的共性关键技术,它历来是工业机器人和数控系统生产厂家研究的重点[46]。伺服驱动系统是对控制器的指令脉冲进行功率放大,并将其转换为机械运动的环节,其控制对象通常为电机角位移。核心部件有驱动器(控制器)、驱动电机(执行元件)、编码器(反馈元件)等。以永磁同步电机(Permanent Magnet Synchronous Motor,PMSM)为执行元件,采用矢量控制和正弦波脉宽调制(Sinusoidal Pulse Width Modulated,SPWM)等技术闭环控制的交流伺服驱动系统运行平稳、动静态特性好,是目前一般工业控制用伺服驱动系统的主流产品[46]。
3.机器人感知系统
人可通过眼、耳、鼻、舌等感觉器官来获得外界环境信息。根据仿生学的原理,机器人的感受器模仿人的感受器感知外界环境的“刺激”,通过计算机对这种“刺激”进行分析、判断,进而精准地完成任务[47]。
机器人感知系统把机器人各种内部状态信息和环境信息从信号转变为机器人自身或者机器人之间能够理解和应用的数据、信息,除了需要感知与自身工作状态相关的机械量,如位移、速度、加速度、力和力矩之外,还须模仿人类触觉、嗅觉、味觉、听觉等来感知外部环境信息。从仿生学的角度,可将机器人感觉分为内部感觉和外部感觉两部分[47],具体如表 1.2所示。机器人研发过程中一般要使用成熟传感器,如应变片、压电元件、光敏元件、气敏元件等,同时也需要针对应用场景开发新的专用传感器。除了触觉、视觉等模仿人类感知的感受器之外,机器人还可拥有超出人类感觉器官外的功能,如可接收无线电波、红外线、超声波和辐射等。

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如同人类一样,外部信息 83% 左右来自于视觉感知,视觉感知系统也是机器人外界环境信息的最重要来源,是工业机器人感知的重要部分。视觉伺服系统将视觉信息作为反馈信号来控制机器人的位置和姿态,在半导体和电子行业有广泛应用。
机器人视觉伺服可根据不同摄像机数目分为单目、双目及多目视觉伺服系统。单目视觉无法直接获得目标的三维信息,适用于任务简单且深度信息要求不高的场合;多目系统则可得到丰富信息,但控制器设计复杂。双目系统可得到深度信息,控制器复杂程度适中,是应用最广的视觉系统[48]。根据不同控制信号,可分为基于位置和基于图像的视觉伺服方法。基于位置的视觉伺服是根据图像,通过三维重构,由目标的几何模型和摄像机模型估计出位置信息,因此是三维的;缺点是摄像机标定误差直接影响系统的控制精度,无法保证机器人始终位于摄像机视野之内。而基于图像的视觉伺服则不需要进行三维重构,计算图像雅可比矩阵,是二维的;但控制器设计复杂,且容易产生图像雅可比矩阵奇异点。混合视觉伺服则兼顾了基于位置和基于图像的优点,不需要计算图像雅可比矩阵,被称为“2.5 维”,一定程度上解决了鲁棒性、奇异性和局部极小等问题[49-50]。
4.环境
环境指机器人在执行任务时所能达到的几何空间,且包含该空间中每个事物的全部自然特性所决定的条件。在机器人工作环境中,机器人会得到完成任务所需的支持,如自动传输线将为机器人传送生产所需的工件、材料等。同时,也会遇到一些障碍物和突发事件,机器人必须合理规划运动路线来避障,并处理环境中的突发事件,以完成指定任务。环境信息一般是确定的和已知的,称为结构化环境(structured environment);环境具有未知和不确定性,称为非结构化环境(non-structured environment)。在多数情况下,机器人工作环境是非结构化的。
5.任务
环境的初始状态和目标状态间的差别称为任务。这些任务必须用适当的程序设计语言来描述,并将它们存入系统的控制计算机中。基于所用系统的不同,语言描述方式可为图形、语音或书面文字。
6.示教器和机器人操作系统
操作者也可通过计算机对机器人指令进行调整和更改。如果是智能型,则根据感知系统获得信息,通过自身学习算法调整指令,完成任务。对于示教再现型机器人,通常会有一个示教器,在操作者引导下完成路径规划。一般工业机器人都配置示教盒示教功能,但不能适应轨迹复杂情况。针对复杂轨迹情况,需要手把手示教,即人直接操作机器人末端执行器,基于实际工作路径行走并记忆工作轨迹和行走速度,实现工作轨迹示教。
计算机是常用的人机交互系统和环境信息处理系统,可完成对机器人运动学、动力学的建模,以及环境信息的建模。普通计算机操作系统难以处理复杂的实际运动操作,因此由机器人操作系统(Robot Operating System,ROS)完成。ROS 使机器人行业向硬
件、软件独立的方向发展。现有的ROS主要基于Linux 的Ubuntu开源操作系统;斯坦福大学、麻省理工学院及德国慕尼黑大学等机构也开发了各自的ROS,微软机器人开发团队于2007年推出了 Windows 机器人版。

1.4.2 机器人的性能指标和技术参数

整个机器人系统性能取决于各子系统性能的综合,包括驱动系统性能、机械结构性能、控制性能、环境适应性能、人机交互性能和智能程度等。对于智能机器人来说,环境适应性能、人机交互性能和智能程度是其中关键的性能指标,目前还没有关于这些性能的统一描述方法,通常以实验或者操作者体验来说明这些性能,也没有国际通行的性能测试标准。
但世界各国均已建立了工业机器人性能测试标准[51],国际标准化组织也制定了《ISO 9283-1998操作型工业机器人性能标准和测试方法》,该标准详细定义了工业机器人运动性能的14项性能指标及计算方法。我国也在 2001 年和 2013 年制定了《?GB/T 12642-2013 工业机器人性能规范及其试验方法》。按照标准,工业机器人性能指标包括位姿特性、轨迹特性、最小稳定时间、静态柔顺性四类指标。
位姿特性体现机器人到达指定位姿的准确度和重复性能力,体现的是一种静态特性。位姿特性包括位姿准确度、位姿重复性、多方向位姿准确度、距离准确度、距离重复性、位置稳定时间、位置超调量、互换性。
轨迹特性体现沿指令轨迹运动的准确度和重复性能力,是一种动态特性。轨迹特性包括轨迹准确度、轨迹重复性、重复定向轨迹准确度、拐角偏差、圆角误差、拐角超调。在标准推荐的轨迹特性检测中,通过若干个特征点的指令位姿和实际位姿的比较来检测[51]。
最小稳定时间只是一个测量数据的数据处理方式,静态柔顺性则须增加一套加载装置以进行静态力加载。
衡量工业机器人的技术参数主要包括自由度、定位精度、重复精度、分辨率、工作空间、工作速度、承载能力等。
刚体能够对坐标系独立运动的数目称为自由度,如图1.21所示。一个刚体有六个自由度,包括沿坐标轴X、Y、Z 的三个平移运动T1、T2、T3和绕坐标轴X、Y、Z的三个旋转运动R1、R2、R3。当两个刚体间确立起某种关系时,每个刚体就对另一个刚体失去一些自由度。

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机器人的运动自由度指机器人机构能够独立运动的关节数目,机器人轴的数量决定了其自由度。人的手臂(大臂、小臂、手腕)共有 7 个自由度,所以工作起来很灵巧,手部可回避障碍而从不同方向到达同一个目的点。一般工业机器人有 6 个自由度,前面的 3 个自由度由手臂实现,称为主自由度,决定手腕的位置,其余的自由度决定手爪的姿态方位。而手指的开、合以及手指各关节具有的自由度不包含在内。多于 6个自由度的机器人具有冗余度,利于避免碰撞和改善力学性能。在实际应用中,许多机器人只有 4个自由度,如 SCARA型机器人;而加工中心换刀机械手一般是 2~4个自由度。
位姿准确度指末端执行器在指定坐标系中实到位姿与指令位姿之间的偏差。位姿准确度可分为定位精度(positioning accuracy)和姿态精度(orientation accuracy)两部分。定位精度指机器人末端参考点实际到达的位置与所需要到达的理想位置之间的差距(如图1.22所示)。

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重复性或重复精度(repeatability precision)指机器人在完成每一个循环后重复到达某一目标位置的差异程度;或在相同的位置指令下,机器人连续重复若干次其位置的分散情况。它是衡量一系列误差值的密集程度,即重复度,可采用概率方法来计算。通常来说,机器人可以达到 0.5mm 以内的精度,甚至更高。
分辨率是机器人各关节运动能够实现的最小移动距离或最小转动角度,分为控制分辨率(control resolution)和空间分辨率(spatial resolution)。控制分辨率是机器人控制器根据指令能控制的最小位移增量。空间分辨率是机器人末端执行器运动的最小增量。空间分辨率是一种包括控制分辨率、机械误差及计算误差在内的联合误差。
工作空间(working space)指机器人末端执行器运动描述参考点所能达到的空间点的集合,一般用水平面和垂直面的投影表示,表示机器人的工作范围。机器人的工作空间有三种类型,分别是:①可达工作空间(reachable workspace),即机器人末端可达位置点的集合;②灵巧工作空间(dextrous workspace),即在满足给定位姿范围时机器人末端可达点的集合;③全工作空间(global workspace),即给定所有位姿时机器人末端可达点的集合。各类坐标形式的机器人全工作空间见图 1.12、图 1.14和图 1.15中的阴影部分。
工作速度和加速度(working speed and acceleration)即机器人各个方向的移动速度或转动速度。机器人出厂规格表上通常只是给出最大速度,机器人能提供的速度介于 0 和最大速度之间,其单位通常为度/秒(?/s)。部分机器人制造商还给出了最大加速度。量化描述机器人机构的运动学和动力学性能还没有形成共识。1985 年,Yoshikawa 提出了“可操作性”的概念,定义了操作性椭球。1988 年,基于Jacobian 矩阵条件数,Angele 等定义了串联机器人的“灵巧度指标”。1991 年,Gosselin 等定义了全域性能指标。2002 年郭希娟等提出了并联机器人速度、加速度全域性能指标;2008 年郭希娟等提出了一种同时基于 Jacobian 影响系数矩阵和二阶 Hessian 影响矩阵的串联机构加速度性能指标[52]。
承载能力(payload capacity)指机器人在工作范围内的任何位姿上所能承受的最大质量。如果需要将零件从一台机器处搬至另外一处,则需要将零件的重量和机器人手爪的重量计算在负载内。承载能力不仅取决于构件尺寸和驱动器的容量,还与机器人的运行速度有关。一般低速运行时承载能力较大,为了安全起见,规定在高速运行时以所能抓取物体的重量作为承载能力的指标。
上述参数,除重复精度外均容易测量。当前对位置重复性指标检测的方法主要包括拉线式位移传感器测试、相机跟踪测试、超声波测试和激光跟踪仪测试。其中,激光跟踪仪测量精度高、测量范围宽、处理效率高,得到了较广泛的应用。
上述机器人性能指标仅仅是从“机器”的特性来描述,但其“人”的特性描述却没有。如何对服务型机器人评估它的服务满意度,如何对智能型机器人评价它的智能程度,以及评价拟人机器人与人的相似度等都需要采用某种指标来反映。遗憾的是,目前还没有定义相应的参数来描述这些问题。

1.5 本章小结

内容总结
本章重点介绍了“机器人”词汇的源头和内涵,以及机器人的定义、分类、组成部件和相关技术参数等基本概念。随着机器人技术的发展,其分类方式和技术参数将更加复杂。
机器人和机器人学都是源自于科幻小说,而非学术研究和工程设计。机器人从幻想到现实的过程中,不仅承载技术层面的内涵,也承载了社会伦理的内涵和外延。
关于机器人的定义依然存在众多分歧,但不影响机器人成为当前研究和应用的热点。本章仅就狭义的机器人,即工业机器人的定义及其内涵。机器人应理解为具有人类属性的机器,狭义上说自动化的可“思考”(或可编程的)的机器。但在仿生学影响下,机器人有更为广泛的含义,可以理解为具有人类及其他各种生物属性的机器。人类及其他各种生物的属性有很多,因此机器人的范畴也颇为广泛。研制机器人自然是学习人类及各种生物的特长,以拓展人类自身的能力。因此,机器人的本质不是“人”,而是“机器”。但伴随着机器人应用的深入和发展,机器人的伦理问题越发凸显,从伦理学角度理解和认识机器人的内涵和外延更有现实意义。
“机器人”词语的源头虽距离现在仅有 100 余年的历史,但词语源头的历史并非是机器人的历史,机器人发展历史几乎与人类发展史是同步的。机器人是人类一直以来的梦想,由梦想到现实,再由现实到未来梦想,螺旋式地推动着机器人向着更高级、更先进、更接近人类梦想的方向演进和发展。
问题思考

  • 请查阅相关资料,进一步理解机器人定义的内涵和外延;试理解机器人学所涵盖的学科范围。
  • 你是否看过《I,robot》的小说或者电影?你是怎么理解机器人三定律的?我们是否可以预测一下未来机器人发展过程中机器人三定律将起到何种作用。
  • 试按照机器人分类原则,将你所见到的机器人归类到相应类别中。同时,可查阅资料说明是否有其他分类方式,请简述。
  • 了解工业机器人的组成部件和技术参数。思考服务型机器人是否与工业机器人拥有一样的组成部件,其技术参数如何衡量?
相关实践学习
使用ROS创建VPC和VSwitch
本场景主要介绍如何利用阿里云资源编排服务,定义资源编排模板,实现自动化创建阿里云专有网络和交换机。
阿里云资源编排ROS使用教程
资源编排(Resource Orchestration)是一种简单易用的云计算资源管理和自动化运维服务。用户通过模板描述多个云计算资源的依赖关系、配置等,并自动完成所有资源的创建和配置,以达到自动化部署、运维等目的。编排模板同时也是一种标准化的资源和应用交付方式,并且可以随时编辑修改,使基础设施即代码(Infrastructure as Code)成为可能。 产品详情:https://www.aliyun.com/product/ros/
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机器学习/深度学习 人工智能 算法
打造你的超级Agent智能体——在虚拟迷宫中智斗未知,解锁AI进化之谜的惊心动魄之旅!
【10月更文挑战第5天】本文介绍了一个基于强化学习的Agent智能体项目实战,通过控制Agent在迷宫环境中找到出口来完成特定任务。文章详细描述了环境定义、Agent行为及Q-learning算法的实现。使用Python和OpenAI Gym框架搭建迷宫环境,并通过训练得到的Q-table测试Agent表现。此项目展示了构建智能体的基本要素,适合初学者理解Agent概念及其实现方法。
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机器学习/深度学习 存储 人工智能
AutoGPT star量破10万,这是首篇系统介绍自主智能体的文章(2)
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Web App开发 人工智能 监控
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机器学习/深度学习 人工智能 PyTorch
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机器人 编译器 Go
阐述sandwich三明治机器人系统开发应用方案
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机器人 安全
带你读《工业机器人系统及应用》之二:机器人
本书聚焦于工业机器人,涵盖其组成结构、电气控制及实践应用,重点从使用的角度展开介绍,不涉及数学原理分析。书中综合了机械、控制、计算机、传感器、驱动等专业的知识,包含大量新近的工业机器人产品实例,并配有丰富的图表和数据手册,为机器人的设计、生产、布置、操作和维护提供全流程的详细指南。
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机器人 人工智能 新制造
带你读《大话机器人》之一 :绪论
本书对机器人发展历史进行全面而系统的梳理,图文并茂,调动学生对机器人的兴致,并为教师配备了电子教案,方便教师开展教学。本书可作为高等院校各类专业的机器人普及教材,也可为相关人员了解和认识机器人提供参考。
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新零售 人工智能 自然语言处理
剧透 | 未来人机交互方式原来是这样的...
云栖社区将于2018年3月31日在北京中关村创业大街3W咖啡举办一场《未来人机交互技术沙龙》,届时将有4位行业顶级专家对人机交互技术进行全方位的解读。
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机器人
《机器人编程实战》一一3.3 目标和机器人状态图
本节书摘来自华章出版社《机器人编程实战》一 书中的第3章,第3.3节,作者:[美]卡梅伦·休斯(Cameron Hughes) 特雷西·休斯(Tracey Hughes)著 ,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。
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