|
來(lái)源：貿澤電子 1996年，美國西北大學(xué)的兩位教授J.Edward Colgate和Michael Peshkin率先提出了“協(xié)作機器人”的概念。他們希望探索一種能夠在確保工人安全的前提下，還能與之和諧共事的機器人。雖然他們的構想因當時(shí)的技術(shù)局限性未能實(shí)現，但這種人機協(xié)作的理念將人機交互推向了機器人技術(shù)發(fā)展的前沿。 經(jīng)過(guò)多年的技術(shù)革新，終于在2004年，KUKA發(fā)布了全球首個(gè)協(xié)作機器人——LBR，隨后2008年，優(yōu)傲機器人（Universal Robots）的UR5首次實(shí)現了協(xié)作機器人的商業(yè)成功。自此，協(xié)作機器人也在全球范圍內的嶄露頭角。 而今，協(xié)作機器人已經(jīng)成為了制造業(yè)中不可或缺的關(guān)鍵幫手，它不僅大幅提高了生產(chǎn)效率和靈活性，還徹底重塑了工業(yè)生產(chǎn)的面貌。而且隨著(zhù)成本和技術(shù)的持續優(yōu)化，開(kāi)始走向更為豐富的商業(yè)場(chǎng)景。 
圖1：協(xié)作機器人歷史（圖源：AUGMENTUS） 從robot到cobot人機交互的的跨越 協(xié)作式機器人（collaborative robot）簡(jiǎn)稱(chēng)cobot，是可以和人類(lèi)在同一工作空間中協(xié)同作戰，并實(shí)現近距離互動(dòng)的機器人。從機器人（robot）到協(xié)作機器人（cobot），人機交互實(shí)現了巨大的跨越式發(fā)展。 傳統機器人是按照預先編程進(jìn)行自動(dòng)作業(yè)，或者是在有限的導引下進(jìn)行作業(yè)，缺乏主動(dòng)避讓人類(lèi)的安全功能。若需與人共享同一工作空間，傳統機器人就必須配備安全防護裝置，通過(guò)人機隔離以保證工人的安全，這自然也就隔斷了人機之間的互動(dòng)可能。 相較之下，協(xié)作式機器在互動(dòng)性和安全性方面表現出色，能與人類(lèi)更密切的合作。機器人發(fā)揮其效率和準確性?xún)?yōu)勢，而人類(lèi)則發(fā)揮智慧和創(chuàng )造專(zhuān)長(cháng)。兩者人機協(xié)同，可讓生產(chǎn)制造環(huán)節在創(chuàng )新和生產(chǎn)力之間取得更好的平衡。
圖2：人機協(xié)作（圖源：Mechanical Engineering） 工業(yè)4.0時(shí)代，制造業(yè)需要更快速、主動(dòng)地響應不斷變化的消費者需求。對于某些定制產(chǎn)品而言，其制造流程和工藝可能都是根據客戶(hù)的個(gè)性化需求量身定制的。這種大規模定制化的制造趨勢，給工廠(chǎng)的裝配工作提出了更高的要求。 據相關(guān)數據顯示，在新時(shí)代工業(yè)制造中，裝配工作約占總工作量45%，占總生產(chǎn)成本的20%-30%。而協(xié)作機器人的出現，可以大幅提升裝配線(xiàn)效率、精度等，更適合定制化的產(chǎn)線(xiàn)作業(yè)，是當前及未來(lái)工業(yè)制造中不可替代的“生產(chǎn)工具”。 Brimind是一家汽車(chē)類(lèi)傳感器制造商，其傳感器產(chǎn)品尺寸非常小，重量也很輕，非�？简灆C器人的識別精準度和夾持力度。為了提高裝配效率，減少人為失誤造成的損失，Brimind在裝配線(xiàn)的三個(gè)站點(diǎn)引入了ABB的GoFa協(xié)作機器人。實(shí)際結果表明：開(kāi)始時(shí)人工純手動(dòng)方法實(shí)現了接近90%的OEE（Overall Equipment Effectiveness，設備綜合效率），而引入協(xié)作機器人后，裝配站目前的OEE達到了97%。 另一個(gè)案例來(lái)自寶馬汽車(chē)：汽車(chē)差速器的裝配對于精度要求極高，需要將各個(gè)部件實(shí)現分毫不差的組裝。然而差速器的殼體重達約5.5kg，因此對于裝配人員而言操作困難、耗時(shí)較長(cháng)，且裝配精度難以保證。在引入了KUKA公司的LBR iiwa輕型協(xié)作機器人后，就可以人機協(xié)作實(shí)現錐齒輪的靈敏接合，現在差速器和殼體的接合整個(gè)過(guò)程耗時(shí)不到半分鐘。
圖3：BMW使用協(xié)作機器人進(jìn)行變速器組裝（圖源：KUKA） 據Yano Resarch的預測，2032年全球協(xié)作機器人的出貨量將從2021年的44,204臺增加至約432,514臺；市場(chǎng)規模從9.94億美元增長(cháng)至70億美元。 中國是制造業(yè)大國，對于協(xié)作機器人的市場(chǎng)需求也是逐年增加。據高工機器人產(chǎn)業(yè)研究所（GGII）數據，2022年我國協(xié)作機器人銷(xiāo)量約為3.5萬(wàn)臺，整體市場(chǎng)規模達到了36.05億元。如此大的市場(chǎng)和未來(lái)增長(cháng)前景，吸引了全球協(xié)作機器人企業(yè)的爭先涌入。
圖4：全球協(xié)作機器人出貨量變化與預測（圖源：Yano Research） 更好的前景也吸引了資本的紛紛入局，2022年中國協(xié)作機器人市場(chǎng)共發(fā)生13起，總規模超過(guò)50億元人民幣的融資案例。其中節卡機器人于2022年7月宣布完成約10億元人民幣D輪融資，創(chuàng )下了協(xié)作機器人領(lǐng)域融資金額新高。 交互能力的實(shí)現：感知、計算和HMI缺一不可 協(xié)作機器人要與人類(lèi)在實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)環(huán)境中無(wú)縫合作，需要具備強大的交互能力。通過(guò)這種交互能力，協(xié)作機器人得以準確快速地理解人類(lèi)意圖、有效溝通并適應動(dòng)態(tài)環(huán)境。 而這種交互能力的實(shí)現，需要感知、計算和人機界面（HMI）等多個(gè)功能模塊的協(xié)同工作。
圖5：協(xié)作機器人框圖（圖源：英飛凌） 感知能力是協(xié)作機器人順利執行任務(wù)的基石。具體而言，感知部分分為環(huán)境感知和機器人自身感知兩大類(lèi)。環(huán)境感知主要依靠傳感器來(lái)收集周?chē)h(huán)境的信息，從而判斷是否滿(mǎn)足工作的條件。而機器人自身感知則通過(guò)一系列傳感器，如位置傳感器、力矩傳感器、視覺(jué)傳感器、壓力傳感器以及3軸陀螺儀或IMU等，來(lái)確保機器人的動(dòng)作精準無(wú)誤，同時(shí)實(shí)時(shí)監測人體位置，有效避免任何潛在的相互干擾。 在計算部分，協(xié)作機器人的每個(gè)運動(dòng)軸通常都配備了獨立的微控制單元（MCU）來(lái)負責電機的精準控制。而對于機械臂整體智能的協(xié)調，比如傳感信號的采集、視覺(jué)信息的處理、工業(yè)互聯(lián)及人機界面（HMI）等復雜任務(wù)，則需依賴(lài)功能更強大的微處理器（MPU）、系統芯片（SoC）或中央處理器（CPU）來(lái)實(shí)現。這些核心的計算與控制功能，有時(shí)直接集成于協(xié)作機器人中，但更多情況下是通過(guò)外部的獨立控制器來(lái)完成。 至于人機界面（HMI），常見(jiàn)的形式包括觸控屏、交互式按鈕、語(yǔ)音識別系統等。這些界面同樣依賴(lài)傳感器與MCU的配合，以實(shí)現直觀(guān)且高效的人機交互。
圖6：協(xié)作機器人應用框圖（圖源：英飛凌） 那什么樣的器件才能夠滿(mǎn)足協(xié)作機器人的感知、計算和HMI應用需求？接下來(lái)我們一同探究。 為電容/電感傳感而生的MCU 電容傳感技術(shù)適用于那些需要觸摸按鈕、滑條、旋鈕、觸控板以及觸摸屏等交互界面的應用場(chǎng)景。相較之下，電感傳感技術(shù)則是一種既可靠又經(jīng)濟的方案，它不僅能與現有的用戶(hù)界面無(wú)縫集成，還能用于檢測金屬或其他導電物體的存在。 英飛凌（Infineon Technologies）提供了先進(jìn)的CapSense電容傳感和MagSense電感傳感產(chǎn)品，而且還提供了更易與這兩類(lèi)傳感器結合的PSoC4系列MCU產(chǎn)品。
圖7：PSoC4電感應用框圖（圖源：英飛凌） PSoC4系列微控制器基于A(yíng)rm Cortex-M0架構，這不僅保證了較低的能耗，而且其主要特色在于其內置的混合信號架構。該架構配備了豐富的模擬和數字資源，特別是為CapSense和MagSense量身打造的專(zhuān)用模塊，大大簡(jiǎn)化了與電容和電感傳感器的接口設計，提高了信號處理的效率。 關(guān)于PSoC4系列我們推薦的具體型號為CY8C4024LQS-S411，詳情可在貿澤電子官網(wǎng)上查詢(xún)。
圖8：PSoC4參數表（圖源：英飛凌） 賦予機器人聆聽(tīng)的能力 在人機交互領(lǐng)域，語(yǔ)音互動(dòng)無(wú)疑是實(shí)現自然溝通的關(guān)鍵手段之一。機器人能夠通過(guò)內置麥克風(fēng)捕捉人類(lèi)的語(yǔ)音指令，并通過(guò)揚聲器進(jìn)行即時(shí)反饋，從而實(shí)現雙向的語(yǔ)音交流。 對于構建高效的語(yǔ)音用戶(hù)界面（VUI），英飛凌的XENSIV™ MEMS麥克風(fēng)系列是不錯的選擇。這一系列的麥克風(fēng)擁有高達105dB的動(dòng)態(tài)范圍，即便在嘈雜的環(huán)境或高聲壓級下，也能以極低的自噪聲和微小的失真保持音質(zhì)純凈，確保對音頻信號的精準捕捉。 推薦產(chǎn)品型號為IM67D130AXTSA2，詳細信息可在貿澤電子官網(wǎng)上查詢(xún)。
圖9：XENSIV™ MEMS麥克風(fēng)（圖源：貿澤電子） 探索未來(lái)：自然人機交互的新紀元 協(xié)作機器人的人機交互正逐漸邁向其終極目標：打造一種如同人與人交流般自然流暢的互動(dòng)模式。在這種理想的互動(dòng)中，哪怕是微妙的眼神和肢體語(yǔ)言都能成為信息傳遞的載體。技術(shù)的不斷進(jìn)步，尤其是在自然交互與情感表達方面的突破，為我們揭示了這一愿景的實(shí)現之路。 隨著(zhù)大語(yǔ)言模型（LLM）技術(shù)的興起，將其與協(xié)作機器人進(jìn)行結合正變得越發(fā)可行。展望未來(lái)，人類(lèi)將能夠借助自然語(yǔ)言與協(xié)作機器人進(jìn)行溝通，而非局限于預設的固定語(yǔ)音指令。得益于語(yǔ)義分析能力的加持，協(xié)作機器人在自然學(xué)習方面的潛力將得到極大拓展；相比之下，傳統的軌跡學(xué)習能力不過(guò)是冰山一角。曾經(jīng)高大上的手勢識別與追蹤等功能，也將成為協(xié)作機器人的標準配置。 此外，如何強化人們對機器人的信任感也是人機交互研究的重要議題。機器人意圖的可視化表達是增強信任的有效手段之一，這可以通過(guò)變換LED燈光顏色或利用顯示屏演繹面部表情等多種方式實(shí)現。 而要實(shí)現更深層次的無(wú)縫協(xié)作，我們可以考慮將虛擬現實(shí)（VR）技術(shù)與協(xié)作機器人相結合，甚至通過(guò)腦機接口等尖端技術(shù)實(shí)現人與機器共融，從而達到真正的無(wú)縫協(xié)作。
圖10：有表情的Sawyer協(xié)作機器人（圖源：Rethink Robotics） 隨著(zhù)技術(shù)的不斷進(jìn)步與創(chuàng )新，我們正向著(zhù)實(shí)現更加自然、無(wú)縫的人機協(xié)作關(guān)系的愿景穩步前行。協(xié)作機器人的交互不僅僅是技術(shù)進(jìn)步的體現，更是人類(lèi)生產(chǎn)方式、工作環(huán)境乃至生活方式的一次深刻變革。這一切的努力，都旨在打造一個(gè)人與機器人能夠和諧共處、互助互補的未來(lái)世界。 |
