李丁丁,石秀敏,鄧三鵬,祁宇明,陳 偉,周裔揚,周旺發
(1.天津職業技術師范大學機器人及智能裝備研究院;天津 300222;2.天津市智能機器人技術及應用企業重點實驗室,天津 300352)
制造業作為實體經濟的重要組成部分,一直以來都是推動我國經濟發展的驅動力和重心,2015 年國務院在印發的《中國制造2025》中對當前我國制造業發展的形勢及其方向任務做了深入的分析,同時清晰的指出制造業的發展轉型任務是推進我國經濟社會的發展和國防建設的必要工作。因此,如何提高制造業中各項關鍵技術的創新能力水平及提高企業全員勞動生產率,是推動當前我國從傳統制造國家到現代化制造強國的關鍵[1]。2020 年由于全球新冠疫情的蔓延,越來越多的企業考慮通過使用機器人配合員工提高生產質量和降低人工使用成本。
協作機器人相比于傳統工業機器人也具有更加安全、簡單的工作優勢,具備較強的發展潛力[2]。協作機器人安全性和操作的簡潔性、靈活性不斷提高,優勢得到了充分發揮,在越來越多的領域得到了應用,包括焊接、無人零售、裝配、物流、醫療、教育等。隨著基于深度學習和多傳感器信息融合技術在協作機器人應用上的深入研究,協作機器人與外圍設備也在不斷進行技術融合,這進一步增強了協作機器人產業在下游應用場景中的競爭力。
協作機器人概念于1996 年被首次被提出,經過近30 年的研究發展,機器人硬件和傳感器技術水平都有了較大的提升,許多品牌機器人制造商開始對協作機器人投入研發,并推出各自的產品。2014 年庫卡公司推出LBR iiwa 重復精度士0.03 mm,采用全鋁外殼,具有7 個自由度[3]。2015 年ABB 公司正式公布YuMi 雙臂協作機器人,這在當時尚屬首例。發那科2015 年發售的CR-35iA,外部包裹軟護罩,還加載了視覺系統。安川公司2015 年推出HC10,可以根據工作場景切換為“協作模式”和“高速工業式”。國內協作機器人中具有代表性的有遨博的AUB0-i5 作業半徑886.5 mm、哈工大的輕型協作機器人T5 質量22.1 kg 作業半徑卻可達850 mm、大族的Elfin 單臂負載能力為5 kg,作業半徑達800 mm、新松的柔性協作機器人SCR5 在負載5 kg 的情況下,精度仍可以達到0.02 mm、達明的TM5 負載能力6 kg,自身質量僅為22.1 kg 等。
協作機器人較為創新的突破在于,機器人與人可以安全的在同一環境下工作,但是目前協作機器人的安全性與工作穩定性方面技術仍然不夠成熟[4]。現階段協作機器人對于碰撞檢測,主要有電流反饋碰撞檢測和附加傳感器檢測兩種技術,停止策略技術是在碰撞檢測技術的基礎上根據工作環境對碰撞檢測信息處理的一種方法[5]。
電流反饋碰撞檢測技術,是基于機械臂關節電機在不同轉速下電流變化區間穩定在一定范圍的原理,通過主控電路板對電機轉動速度與電流進行監測,并計算出電流變化是否在合理范圍內,從而判定是否發生碰撞[6]。檢測流程圖如圖1 所示。

圖1 電流反饋碰撞檢測
附加傳感器檢測技術,包括視覺檢測、力矩檢測兩大類,本文主要介紹不同傳感器技術的基本檢測方法。視覺檢測技術目前主要應用為基于微軟Kinect相機視覺檢測技術進行檢測。通過對工作人員深度信息檢測和骨骼跟蹤,判斷工作人員是否處在安全區域內、執行工作動作以便做出進一步的處理[7]。檢測流程示意圖如圖2 所示。力矩檢測技術目前主要電阻應變片傳感器技術進行檢測,電阻應變片放置于機械臂關節處,通過電橋電路、放大電路、濾波電路對數字信號進行處理,最后通過數模轉換傳輸給控制器,通過與設置的閾值比較判斷是否發生碰撞[8]。檢測流程示意圖如圖3 所示

圖2 視覺碰撞檢測

圖3 力矩碰撞檢測
根據ISO/TS15066 安全監控停止操作要求和靜態及動態壓力、壓強碰撞可接受程度閾值,協作機器人控制器可執行發出警告、機器人改變運動軌跡、停止操作等處理策略[9]。以在保證人員安全的前提下,最大程度維持協作機器人工作穩定性。這對于協作機器人系統應用方面具有重要的安全保障作用。具體安全處理策略見表1。

表1 協作機器人安全處理策略
協作機器人靈活性主要體現在安裝方式和模塊化設計兩個方面。在安裝方式上,由于協作機器人質量輕、體積小可以根據工作場景可以進行置地式、倒掛式、懸臂式等不同安裝方式,并且協作機器人內部結構緊湊,傳動穩定在不同安裝方式下均能滿足工作精度要求。
在運動范圍上,協作機器人的靈活性主要體現在采用模塊化設計。模塊化機器人經歷了較長時間的技術變革,已經較為成熟,內部采用諧波減速器、編碼器、驅動電路板一體化設計,這使得每個關節都具有獨立的運動范圍[10]。本文通過對模塊化機器人的硬件設計、模塊組合進行研究,分析協作機器人靈活性技術特點。協作機器人在驅動方式上協作機器人采用伺服驅動電路控制的中空直流伺服電機驅動,質量較輕,接受指令反應時間短,變速、變向迅速。在模塊組合上采用輸出法蘭、連桿、輸入法蘭進行螺栓聯接可以組成可變自由度的機械臂,滿足不同工作環境下的需要[11]。以遨博六軸機器人為例,每個關節都具有±175°的運動范圍,最大運動速度可達180°/s圖4 為協作機器人的關節運動示意圖及空間運動范圍,可見模塊化設計使得協作機器人相對于傳統工業機器人關節靈活性和運動范圍更大。
輕量化的設計主要體現在結構緊湊和材質輕便兩方面,在結構設計方面上文有過論述,機械臂材質上的改變使得協作機器人在應用成本可以大大降低,同時在應用場景上也更加廣泛。LBR ii WA 協作機器人使用鋁合金作為機械臂的主要構成材料,不僅減輕了機械臂的重量,同時提升了機械臂的強度。YUMI 協作機器人機械臂則是使用鎂合金,鎂合金在密度上遠小于鋼鐵材料,在強度上表現也比較出色,可以滿足協作機器人工作環境的應用要求[12]。在2017 年中科新松有限公司開發的一款工業用協作機器人,采用巴斯夫新型合成材料,這種材料相比于金屬材料密度更小,同時還有耐腐蝕、抗磨損的特點,使得協作機器人在輕量化方面更具優勢[13]。
工業機器人在實際應用中,程序的編寫與調試比較費時,時間生產成本增加。協作機器人相對于傳統工業機器人在示教編程方面采用更加便捷的拖動示教,即拖動機械臂機器人即可實時記錄運動軌跡點參數。示教器界面也采用更加簡潔的圖形化界面,指令和按鈕都更加直觀,降低了生產技術人員對于協作機器人的操作要求。
在操作與編程方面,協作機器人示教器基于Ubuntu 操作系統開發,將程序編寫方式進行優化,通過點擊某一類型指令即可放入程序顯示邏輯架構中,通過點擊邏輯架構中的某一指令即可修改參數,程序邏輯更加清晰直觀。同時對邏輯框架中的指令編輯也更加方便,增加移動、復制、粘貼功能,對邏輯框架內任意位置指令進行調整、優化。協作機器人示教器還增加機械臂仿真顯示模塊,在運行機械臂前可以通過仿真運行檢驗程序的正確性[14]。在編程方面協作機器人與工業機器人最大的區別在于,協作機器人可以獲取被引導的機械臂的運動參數生成機器人運動軌跡控制程序,完成被引導動作的調用和復現。被引導運動參數及軌跡生成控制程序流程圖如圖4 所示。

圖4 被引導運動參數及軌跡生成控制程序流程圖
針對目前的協作機器人在不同于工業機器人關鍵技術上改進的特點,分析協作機器人在一些典型應用上現狀,包括基于協作機器人安全性與穩定性方面開發的康復理療機器人、基于靈活性與輕量化方面的餐飲行業應用、基于操作與編程方面的車間運載機器人發展,簡單論述協作機器人的優勢與不足以及未來的發展趨勢。
2020 年9 月,在遨博新品發布會推出一款聯合秀域科技健康開發的按摩理療機器人。作為工作對象為人體的機器人,保證人身安全是工作的前提。該款機器人具有靈敏的力控反饋系統,當與人體接觸力超過人體承受安全閾值時機器人會觸發安全保護機制。同時基于靈敏的力矩控制傳感器,在進行按摩的時候更加準確的控制按摩力道。該款機器人還配備視覺系統,便于更加準確的找準按摩位置。但按摩機器人無法智能區分人體不同位置對于力承受等級的區別。其次,在按摩時用戶姿態調整過程中很容易觸發保護機制,造成機器人的意外停止。
基于協作機器人輕量化和靈活的機械臂,協作機器人逐步應用到餐飲行業。協作機器人緊湊的結構和模塊化設計,使得它非常靈活和柔順,可以順利的完成做菜需要的動作。規范化的操作保證餐品的味道,同時隔絕人員的接觸更加衛生。協作機器人在餐飲行業的應用上仍有很多不足之處,模塊化的設計使得關節運動中產生的熱量難以及時散發出去。協作機器人材質面對廚房復雜的酸、鹽、濕環境難以保證正常的工作壽命。
隨著工廠自動化改造,生產線上對于機械臂的應用也逐漸增加,應用方式也更加靈活,安裝在生產工位、或者搭載于AGV,完成生產裝配和物料搬運,協作機器人具有質量輕、安裝方便等特點,符合此類要求。基于協作機器人外力引導編程技術,只需拖動機械臂運動相應的工作軌跡即可,有利于協作機器人在工廠生產中使用。但不足之處在于,外力牽引下機械臂的運動速度和軌跡不夠流暢,尤其是面對裝配精度較高的工作場合時,可能難以滿足工作要求。
根據目前協作機器人應用上的不足和機器人相關技術發展,協作機器人未來發展主要集中于以下方面:
(1)智能化。協作機器人在未來發展過程中將融入多種感知技術于一體,提升機器人環境信息識別和自主決策的智能化,同時協作機器人還將與計算機控制技術和互聯網技術進行融合,使處在不同區域的協作機器人之間建立信息交換,共同完成工作任務[15]。
(2)多元化。模塊化設計進一步優化,內部軸承和電機設計中增加機械臂內部通風散熱和熱傳導機構等散熱設計[16]。同時碳釬維復合材料、3D 打印材料等新型材料,協作機器人在未來社會服務中可以發揮更多的作用,推動機器人在各個領域應用的技術發展,為協作機器人的多元化應用提供了更多思路。
(3)便捷化。外力引導編程是協作機器人編程的一大優勢,但是由于不能很好的控制引導編程軌跡的流暢性和穩定性,使得這一優勢無法很好的運用到實際工作中,隨著計算機技術和智能算法在協作機器人中應用,可以實現對編程軌跡自動優化。同時協作機器人在產業應用上還可以擴展外部視覺引導、智能柔性手抓等,提高抓取準確率和裝配準確性,使得協作機器人的入門要求降低,使用更加便捷。
隨著其他傳感器技術、互聯網技術、大數據技術、深度學習等技術的不斷發展,將進一步提高協作機器人的安全性和智能性,進而推動協作機器人在更多領域的應用。