机器人制造技能:从概念到工业部署
参考来源: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0736584515000575
由于制造业的总体转变范式由大规模生产走向大规模定制和可重构的自动化技术,所以，机器人成为必须的发展趋势。为了在全球市场更好地竞争,未来的工厂将需要完整的生产线,包括在需要的时候，自动化技术可以毫不费力地重新配置或改造。我们目前通用的概念是self-asserting机器人制造技能，它主要展示一组相对较小的技能是来自当前工人指令,和如何转移到这些工业移动机械手。一般机器人技能通过使用简单的任务级别的编程方法可以直观地连接到程序执行各种任务的机器人。我们验证的结果通过一些部署完整的机器人系统在运行生产设施的工业合作伙伴。它遵循从这些实验,包括机器人的使用技能,和相关的任务级别的编程框架。引入机器人,可以直观和动态被编程来执行新任务由工厂工人，是一个可行的解决方案。
为了在全球化的环境下保持竞争力,制造企业需要不断发展他们的生产系统和适应不断变化的市场需求。机器人将是可变形的未来工厂的主要推动者之一，然而达到要求的灵活性的机器人,或更普遍的移动机械手,需要能够自主移动,并且在应对不确定性与人类互动和部分已知的环境中,处理各种不同的任务,并且能够被重新编程快速non-robot专家在工厂发生当一个新的任务。与传统机器人相比,我们的技能具有一般性,他们可以处理各种各样的对象，包含前置和后置条件检查。最后,这个技能对于一个给定的行业可以从仔细分析自然提取的工业标准操作程序(SOP)。
如前所述,移动机械手可以是机器人技术的推动者之一,适应未来的工业生产对灵活性的需求就越高。我们认为,机器人的使用技能是实现这个目标的关键。我们将开始通过展示机器人技术已确定从当前的工作程序。定义的能力依赖于行动和感知序列,但动作本身是适应特定的任务的一组参数,从而使通用的技能在一定范围内。每个技能都有一个或多个直观的参数作为输入,这与所有的工厂工人有关，而这些参数对象的相关技能,和执行的技能是密切基于该参数的。
在执行阶段,机器人执行预定程序的感知和行动操作根据输入参数完成技能。这些操作在理想情况下应以这样一种方式实现,由指定的技能集成器来处理所有与参数相关的工厂。此外,重要的是，内部的操作技能并不是盲目地执行,而是依赖于传感器的反馈,以确保稳定,例如运动期间规划避碰运动。操作员是从未接触过内的个人操作技能,但只有与完整的技巧和其直观的参数。
在现实世界中，每个技能用于检查程序之前都有关联的一组前提条件和预测其执行的结果。这些根据不同的条件可以从相关的世界模型验证或通过特殊感应操作来获得。此外,随着技能STRIPS-like配方先决条件和预测上启用任务规划技术领域,只有任务规范所需的目标状态,考虑到机器人都有一个关联的世界模型,从中可以提取当前状态的规划问题。
定义的能力依赖于行动和感知序列,但动作本身是适应特定的任务的一组参数,从而使通用的技能在一定范围内。每个技能都有一个或多个直观的参数作为输入,这是所有的这些工作都集中在开发机器人系统适合明天的设想可变形的工厂。一个概念模型object-centered机器人被提出，它是类似于抽象层次使用的技能指导任务时对人类工人，它展示了如何结合我们的任务级别编程机器人的概念技能。这种组合有效地充当一个更高的抽象层,让用户不必指定细节,如笛卡儿坐标参考框架,或行动的具体参数。技能应用于对象,加上条件检查在我们的技能,可以使用非常直观HRI接口,如动觉教学和手势的定义的教学任务。因此,技能的概念包括我们描述和测试它的工作方式,允许non-robot专家直观地与和程序复杂机器人系统交互,如一个工业移动机械手,只有轻微的训练。最后,正如其他系统用于工业使用,机器人配备我们的技能已经被部署和测试在实际工业场景中,显示他们的鲁棒性和有效性。相信我们的机器人技能将成为现可变形的机器人的重要举措,最终,可以提高制造企业的竞争力。
