淺論電氣工程及自動化在機器人方面的應用

摘? 要：隨著經濟的發展和科技進步，機器人在我們的日常生活中應用越來越廣泛。不只是出現在工廠和實驗室中，也出現在我們的身邊。如有些飯店使用機器人代替人作為向客人提供服務，商場中機器人被用于導引顧客等等。在機器人技術的發展過程中，電氣工程及自動化專業通過改變機器人的硬件及運算程序，使機器人具備更強的能力，從而使得其用途更加廣泛。

關鍵詞：電氣工程;自動化;機器人

中圖分類號：TP242? ? 文獻標識碼：A ? ? ? 文章編號：1671-2064（2019）24-0000-00

0 引言

機器人技術是一種典型的多學科交叉領域，需要綜合各方面的知識，如機械、電氣、自動控制、計算機等等都有比較重要的應用。機械設計關系到機器人的執行部分，必須具有良好的強度和剛度使之能夠適應所要工作的環境，可以承擔所需的載荷。機器人涉及到的電氣工程及其自動化有關知識主要涉及到下面幾方面的內容，包括自動控制功能所需的集成電路以及配套的傳感器、供電電路等電子元器件的組合。即便是計算機編程軟件，也要基于電氣元件來實現。因此除了機械構件外，電氣工程及其自動化專業涵蓋了機器人技術的關鍵性技術。

1 目前機器人技術的發展

在工業生產過程中，使用機器人可以大大提高生產效率。雖然該類機器人已經出現了數十年時間，但技術一直在不斷進步，尤其隨著智能+的AI時代來臨，目前的工業機器人多采用高精度的伺服機構，如伺服電機、氣動執行機構等，提高操作精度。配合各種傳感器可以進一步改善操作穩定性。

在飛行機器人方面，隨著電池容量和嵌入式芯片性能的提升，以無人機為代表的飛行機器人具有更長的續航時間，除了完成航拍、在指定位置起降、運輸物資等基本功能外，還能夠通過復雜的控制算法與其他無人機實現協同編隊，共同完成復雜的任務。

在類人機器人方面，之前無法取得重大突破的一個重要原因是硬件的處理能力有限，而人類從事的工作往往是相當復雜的，需要大量經驗知識的積累儲備，并對于快速變化的情況做出迅速反應，還可以在不斷地練習和經歷中學習，進一步優化技能。因此目前已比較成熟的機器學習和大數據技術可以為類人機器人提供算法支撐，從而使得這種機器人逐漸成為現實。目前有些商場已經采用這種機器人進行導航，有些飯店也使用機器人作為服務員，可以通過語音和接觸與機器人進行互動，實現問路、點菜等較為復雜的功能。

2 機器人上常用的電氣技術

2.1 機器人的感知能力

機器人的一個重要功能是其能夠感知外界環境中的信息并做出相應的決策，這是電氣技術在機器人上的一個重要體現，這里我們從兩個比較常見的“感覺”入手對機器人的感知能力，包括機器人的“觸覺”和“聽覺”。

觸覺是生物感知外界環境的一種復雜的感覺，可以感受目標的溫度、壓力等多種相關物理量。相關研究人員提出了一種“柔性”觸覺傳感器的概念，使得傳感器具有一種類似于皮膚的特性，提高傳感器對表面比較復雜的物體的感知能力。美國MSI公司最早對這項技術進行研究，并廣泛應用于類人機器人的設計和研制中。伊利諾伊大學的研究學者后來也開發出了一種基于聚肽亞胺和金屬薄膜的柔性觸覺傳感器，聚肽亞胺對于外界物體具有良好的貼附能力，提高了觸覺傳感器的性能。隨后，NASA甚至開發出了一種非接觸式的柔性皮膚，能夠適應更加惡劣的使用環境。在觸覺傳感器的設計中，敏感材料的選擇是一個相當重要的因素。這種柔性傳感器早期使用的材料為對聚偏二氟乙烯，這種材料相比普通的金屬薄膜具有良好的柔性和韌性。后來又有學者改用聚二甲基硅氧烷，傳感器的使用壽命得到進一步提高。除了材料的改進外，還可以在一個觸覺傳感器上集成眾多傳感器單元形成陣列，通過擴大規模的方法來提高精度。

機器人具有的聽覺可以理解為機器人接收到外界的聲音信號后，具有一定的信號處理能力，可以提取聲音信號中所包含的信息，篩除掉無用的噪聲信號，并依據該信息做出一定的決策。實際實現過程中，先對聲音信號進行平滑濾波，再根據已有的語音庫進行匹配，進而確定聲音種類。如果是人聲還可以提取其中的語義，如果是物體的聲音可以判斷發出聲音的物體種類及其性質。當然也可以通過聲音判斷物體的位置，這些都取決于機器人所規定的功能。

2.2 多傳感器信息融合技術

從前的機器人一般只會采用一種或簡單幾種傳感器，且采集的信息往往是較為簡單的物理量，包括位移、力、加速度等等。但隨著科技的發展以及功能要求的不斷提高，這些簡單傳感器已經無法滿足實際使用，還需要更高級的傳感器。如視覺傳感器、氣味傳感器等等。當然，傳感器的簡單組合不能實現所需的功能，還需要高效的信息融合算法。將分散的傳感器信息進行整合，得到環境特性的全面展示。這些信息不僅可以提供給人使用，也能夠用于機器人的自動控制。如在移動機器人的導航和定位方面，一般采用自帶傳感器與GPS定位相結合的方式，以自帶傳感器為主，GPS信息用于地理信息的修正。這樣的配置主要是考慮到GPS通訊在室內或封閉條件下不夠準確，誤差較大，無法實現精確定位的問題。而在空曠環境中，GPS的精度要高于自帶的傳感器。高性能移動機器人的自帶傳感器一般采用超聲波傳感器以及高精度的光纖陀螺，超聲波傳感器用于探測周圍的障礙物和目標情況，從而實現對路徑的提前判斷與預測。光纖陀螺用于目前位置的確定，提供位置信息。通過信息融合可以有效地提高位置信息的準確性。

實現數據融合的前提是搭建一個優秀的信息處理平臺，常見的是加強版的嵌入式DSP芯片。如德國Vision Component公司研發的VSCBC4018圖像處理芯片，具有400MHz的工作頻率，能夠實時處理攝像頭經I/O傳輸的圖像信息，從而實現目標追蹤、人臉識別等復雜功能。

過去由于算法不夠成熟以及處理器處理能力有限，實現信息融合需要多種算法的共同參與，如模糊算法、小波變換等，但現在只需要深度學習和強化學習等高級神經網絡算法就可以實現。多層神經元的神經網絡首先通過無監督學習提高對于對象的泛化能力，迅速捕捉目標的重要特征，再通過監督學習對特征進行提取匹配。在不斷的學習過程中可以為神經網絡積累經驗，使之對常見的目標具有更好的處理能力，性能不斷優化。這也是神經網絡技術相比于其他信息融合算法的顯著優勢。

采用多信息融合的方法也能夠保證機器人所獲取的信息具有一定的冗余度，可以提高機器人的容錯性，也能夠提高機器人的抗干擾能力。舉例來說，有一種“拜占庭將軍”理論，即有些傳感器節點會干擾其他正常傳感器工作，這種干擾傳感器數量為m，設總傳感器數量為n，此時需要傳感器節點數至少為（3m+1）個。由于實際情況的復雜性，為提高系統可靠性，我們不知道哪些傳感器節點會誤動作并干擾正常傳感器工作，因此需要盡量多設置一些傳感器。當然這些不同類型的傳感器也有利于對環境情況的全面判斷，有助于提升機器人的整體性能。

3 結論與展望

電氣工程及自動化技術在機器人技術中可以應用各種不同的領域中，不僅是傳感器以及自動控制算法等。可以說，機械技術是機器人的骨架，而電氣技術是機器人技術的靈魂所在。沒有靈魂的機器人不具備實現各種預設功能的條件，只有對應的執行機構是不行的。在近幾十年的發展過程中，也正是這些電氣及控制技術發展得最為迅猛，而結構設計方面往往只是起到相應的配套作用而停滯不前。隨著以智能+為代表的AI時代來臨，人工智能技術作為電氣及自動化技術的重要組成部分必將大放異彩，具有廣闊的應用前景。

參考文獻

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收稿日期：2019-11-11

作者簡介：胡鴻豪，男，重慶人，研究方向：工學類。