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數控車床加工機器人領域
2019-04-04

美國麻省理工學院(MIT)一直是數控車床加工機器人科技研究的先驅,這個實驗室曾研究出獵豹、Atlas等轟動世界的軍事數控車床加工機器人。那么,隨著DeepMindAlphaGO、Atlas等前沿人工智能技術的發展,數控車床加工機器人領域的研究會出現哪些新的趨勢呢?在CCF-GAIR全球人工智能與數控車床加工機器人峰會數控車床加工機器人專場上,MIT數控車床加工機器人實驗室主任、IEEE、AAAIFelloW、美國國家工程院院士DanielaRus就此作了報告演說,講述世界數控車床加工機器人領域十二大前沿技術趨勢:
數控車床加工
  數控車床加工機器人領域的“摩爾定律”
  也許大家覺得這張圖未來主義,但事實上我們一定程度上已經實現了,數控車床加工機器人可以應用于送包裹、清理環境、貨物整理、自動駕駛、生活輔助等等場景。此外,我們也已經看到一些公司,他們已經發明了兩種單臂協作的數控車床加工機器人,并應用于生產。
  這些例子告訴我們的是,數控車床加工機器人確實已經從科幻轉為當前的科學現實。我們能夠讓數控車床加工機器人更加有能力,更加的有智能。
  值得一提的是,數控車床加工機器人領域也存在類似于“摩爾定律”這樣的顛覆性規律。包括制造工具、設計工具等領域,互聯網性能的顛覆速度每隔6年就會發生變化。同樣,工廠數控車床加工機器人的數量也是每隔5年就會翻一番。目前,我們暫時已經驗證了這一事實,而我相信未來這個顛覆的頻率會更高。
  未來這個世界,每個人都有可能擁有數控車床加工機器人,數控車床加工機器人就像是在路上跑的汽車一樣常見,我把它稱之為“泛在數控車床加工機器人”的世界。
  這些數控車床加工機器人將能夠與人類協作完成許多任務深圳五金加工利用數字化的信息對機床運動及加工過程進行控制的一種方法。當然,現在我們還沒有到達這樣的階段,因為還有很多技術問題需要解決。比如數控車床加工機器人怎么樣跟人互動,怎么樣自我推理解決問題……以及,我們怎么樣快速、低成本地制造新的數控車床加工機器人?
  接下來,我跟大家分享一些技術的趨勢,這些都能夠幫助我們解決上述的問題。
  十二大數控車床加工機器人技術趨勢
  軟體數控車床加工機器人
  之前的數控車床加工機器人都是鋼體的,但這樣的結構并不能很好地適應各種環境。軟體是指把數控車床加工機器人的結構制造成柔軟靈活的,像人體結構一樣。一般來說,軟體數控車床加工機器人的身體結構利用軟硅膠制造的,增強其適應性,能夠適應不同的未知環境。
  基于肌肉運作的原理,我們發現這樣的構造讓數控車床加工機器人更加敏捷,能過更快速地完成某些特定任務。除了軟硅膠,我們還可以用水或是空氣去驅動軟體的結構。比如這個(放大版)數控車床加工機器人,它外形像一條蛇,而表面這些泡泡可以通過放大和縮小的動作來驅動數控車床加工機器人的活動。
  我們可以看到,把數控車床加工機器人放到管道當中時,它就可以自動去檢測周圍的環境,塑料型的適應性是鋼體數控車床加工機器人不可比擬的。
  同理,我們也可以去創造機器魚。它像實際的魚一樣可以活動,能夠90度的轉彎,可以快速地躲開捕獵者。全靠其軟體尾部,機器魚能夠在水中上下游動。
  我們已經看到了軟性機體的重要性,一本新的期刊《軟體數控車床加工機器人》期刊已經出來兩年了。通過這本期刊我們知道,軟體數控車床加工機器人在數控車床加工機器人學科當中的重要性排名最高,也就是說大家對軟體數控車床加工機器人的關注度是最高的。
  Manipopulatetion:靈活操作
  除了軟體數控車床加工機器人,另外一個改良和提升數控車床加工機器人的技術是:靈活的抓取、搬運操作。
  鋼體的數控車床加工機器人只能夠看清楚物體的大小,瞄準每一個指頭放在哪里才能抓取物體,但人不是這么操作的。我們要拿一個東西時,伸手、抓取以非常連續的動作完成,不需要思考大小還是運用哪個手指。正因為要對手指頭的位置的精準要求,讓數控車床加工機器人抓起行為有了很大的局限性,它們沒有辦法應對不規則的物體。
  而軟性搬放就應運而生。因為不需要仔細地看這個物體放在哪個位置,也不會受到形狀的控制。比如,它可以抓取雞蛋、紙條。正因為這個數控車床加工機器人有非常柔性的結構,它可以自由地應對各種不確定因素。
  我們還可以通過嵌入一些簡單的傳感器,來讓數控車床加工機器人擁有辨別實際物體的能力。當然,這其中還不能百分百做到,某些場景中的識別正確率偏低。橫向或者是使用兩個指頭拿成功率會高些,因為橫向抓取積累了更多的數據,知道怎么抓;而兩點抓取的信息就比較少了。
  語言交流
  就算有軟體結構,有的時候數控車床加工機器人也會失敗。為什么呢?如果數控車床加工機器人抓不住,它可以告訴人出現什么問題,但它不能。
  通過觀察可以發現,數控車床加工機器人在執行一個任務時,人類一點點干預也會完全改變它的計劃數控車床加工機床為機電一體化設計,須經培訓后才能操作機床。怎么樣提升人機協同互動性呢?如果數控車床加工機器人能過簡單說一句“幫幫我,我卡住了”,這也能解決問題,但目前它還辦不到。除此之外,如果數控車床加工機器人還可以自省,根據自己的數據計算出新的決策行動,從而避免這個故障。
  因此我們希望賦予數控車床加工機器人這個能力。我們開發了一個程序規劃系統,數控車床加工機器人可以通過這個規劃系統思考自己的行動過程――卡住時可以想一想“為什么卡住,怎么樣可以擺脫這個障礙”,或者把這個想法和人類溝通――“請把桌子搬起來”。
  所以想象一下,數控車床加工機器人必須要有溝通能力,非常清晰明確地與外界溝通。否則,它只能說“幫幫我”的話,人類過來還得檢查看一看它到底有什么問題,這樣效率就很低了。
  云端大數據幫助學習
  我們知道,數控車床加工機器人也需要學習。但是,我們人類從出生起每天可以接受大量的數據,從而進行學習,而對于數控車床加工機器人來說,數據儲存就容易內存不滿足。一輛自動駕駛汽車一個小時就有1TB的數據,很難分析。所以,我們需要把抽象度提升,使得收集的數據能夠達到較高階的程度,降低儲存壓力和計算量。
  舉個例子,左邊是一個GPS的數據流,如果對于這個GPS的數據流我們能夠建立起有意義的結構,就能過從中歸納出一些能提取的信息,然后做高階的推理。比如自動駕駛到了某一個位置,就知道要執行什么任務。
  從數據流當中提取數據,進行抽象處理,并歸納出有意義的信息――這是接下來要分享的核心級技術――通過一個算法,在大數據當中分析一些小的數據集,這些小型數據集能夠反映出整個數據運算結果。
  同樣一個例子:我們利用Coresete的方法,通過對視頻的分析得出數據集數,然后把不同的色彩進行集中,從中可以用分析出更多更復雜的視頻。電影畫面里面16500幀,我們只需要用1152個Coresete數據點就可以展開分析。
  多數控車床加工機器人系統
  只有一個數控車床加工機器人時,能夠完成的任務有限,我們需要許多個數控車床加工機器人組成一個自動化系統。所以,第五個趨勢就是多數控車床加工機器人系統。
  當幾個數控車床加工機器人組合到一起時,每個數控車床加工機器人都有各自負責的工作。當然了,假如現在在建一座小木屋,其中會有一個數控車床加工機器人負責搬零件,而另外的數控車床加工機器人會負責其他的工作。所以,我們可以看到這四個數控車床加工機器人在協作。
  數控車床加工機器人必須要能夠互相的交流、協調,才能夠知道要在什么時候配合同伴執行任務。這是個挑戰。它們需要了解自己的任務,又要知道整個集體任務的情況。
  按需制造
  我們的目標是,讓一個數控車床加工機器人可以通過3d打印機直接打印出來,但是這不是一般的外殼打印,在3D打印機當中要有驅動機制,我們可以看到里面的電子結構。這里其實是一個非常復雜的機制。
  大眾化
  讓所有人都能夠設計自己的數控車床加工機器人。這個想法很瘋狂嗎?有了數據庫、編程工具、3d打印等技術的基礎下,雖然不是說所有數控車床加工機器人都可以自動完成,但確實很多步驟是可以自動完成的。
  而與此同時,數控車床加工機器人事實上具有非常廣泛的用途,可以滲透到我們生活中的方方面面。比如,如果誤吞了微型物體,我們可以做一個微型折疊數控車床加工機器人,將其送進腸道,讓它通過折疊型來把異物包起來并從體內帶出,從而幫助我們免去微創手術;又或者說,可以利用微型數控車床加工機器人來給人類提供胃部治療。
  提早學習數控車床加工機器人
  讓學生提早開始進行數控車床加工機器人學習,用編程工具創造出各種各樣的數控車床加工機器人。我們希望達到的目的是,用數控車床加工機器人的魔力吸引學生――不僅是數控車床加工機器人外殼,也需要學會編程等軟能力。讓學生兒童愉悅地進入數控車床加工機器人的世界,逐步投入到數控車床加工機器人行業當中。
  學術界與工業界的合作競爭
  我們現在面對的是一個前所未有的計算機行業變革。我們需要有學術界有前瞻性或是異想天開的想法,也需要工業界的配合來把這些想法做成產品。與此同時,政府也應該參與其中,提出正確的執行方案,讓數控車床加工機器人能夠真正發揮作用。美國DARPA就是一個很好的案例。
  一年前,豐田汽車找到麻省理工。該公司表示,駕駛是充滿危險的,現在每年全世界因交通事故而喪生的人達到150萬。通過產學合作,把學術的智慧運用在產業界的困難當中,這樣才能更好地研發智能駕駛汽車。
  自動駕駛
  麻省理工也在進行智能駕駛汽車的研發,于2010年中新加坡提出這樣一個方案。智能駕駛與自動約車服務的結合,為城市提供自動汽車網絡。
  然而一般來說,我們只能在簡單的環境當中駕駛,以真正駕駛環境中還有很多的障礙需要克服。
  商業投資和創業
  現在這個世界也紛紛意識到了數控車床加工機器人領域的機遇。近年來,數控車床加工機器人領域發生了大規模的投資,2015年就有大約20億美元規模的投資并購交易。
  中國的革新性
  中國確確實實要在數控車床加工機器人方面引領變革。我在此提出一個愿景,未來的工廠會有更多的數控車床加工機器人跟工人并肩工作,未來數控車床加工機器人會比現在的更加先進。
  事實上,我們需不需要擔心數控車床加工機器人取代我們呢?事實上我們更應該擔心的事,我們建造數控車床加工機器人的速度還不夠快。在中國,到了2050年就只有20%的人仍處于工作年齡,所以更應該加速數控車床加工機器人的生產制造以彌補勞動力的短缺。
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