聚焦机器人技术,助力制造业升级发展——访北京航空航天大学研究员、博士生导师陶永

时间:2023-10-03 11:05:06 来源:网友投稿

文/ 本刊记者 喜崇彬

随着智能制造潮流到来,企业的生产系统和物流系统向着更加柔性、智能、高效的方向进化成为趋势,其中智能机器人技术和设备的应用成为智能制造系统的核心构成因素之一。北京航空航天大学研究员、博士生导师陶永长期深入研究机器人智能化技术,并努力通过产学研结合进行探索创新与实施应用,助力制造业升级发展。

陶永北京航空航天大学研究员、博士生导师

陶永研究员主要从事智能机器人控制与集成、工业机器人工艺应用集成开发、航空发展战略等领域研究;
研制了具有自主知识产权的搬运工业机器人数字化设计平台、发动机配件打磨/去毛刺工业机器人工作站、人机协作机器人“感知—决策”智能控制方法、智能康复机器人系统等;
在期刊和国际会议上发表论文80余篇,其中SCI收录30余篇,EI/ISTP收录30余篇,申请国家发明专利30余项,已授权16项;
出版专著2本《机器人学及其应用——导论》和《智能机器人创新热点与趋势》;
参加编写《嵌入式系统设计与实例开发——基于ARM微处理器与μC/OSⅡ实时操作系统(第3版)》、《嵌入式系统原理与应用——基于XScale与Linux》等教材。

随着智能制造发展,制造业加速转型升级,很多制造业的生产工艺和运作流程也都进一步发展,以便更好、更及时地满足下游客户或消费者的需求。相关智能化技术和设备的应用日益受到重视,其中最典型的就是智能机器人技术。

陶永现为北京航空航天大学研究员、博士生导师,北航航空科学与技术国家实验室办公室副主任,兼任航空发动机研究院战略发展部部长,中国机械工程学会机器人分会专家委委员、全国机器人标准化技术委员会(SAC/TC591)委员、中国电子学会嵌入式系统与机器人分会专家委员会专家、中国计算机学会智能机器人专业委员会专家委员、中国通信学会工业互联网委员会委员、中国机电一体化技术应用协会标准化工作委员会专家委员。

陶永研究员,作为项目第一负责人完成了科技部863计划重点项目“工业机器人数字化设计平台”、国家自然科学基金青年基金项目“具有生物体肌肉特性的可变刚度弹性驱动机械臂”;
作为项目第一负责人,正在开展国家机器人重点研发计划“工业机器人工艺应用程序集成开发平台”重大项目的研究。他还先后参加了工信部智能制造新模式应用项目“中医药产品智能制造新模式应用”、国家支撑计划“工程机械大型关键结构件智能焊接生产线”、北京市科委“物流机器人成套系统关键装备研发与整线集成”等重大项目研究。在机器人先进控制技术与集成应用研究方面,陶永研究员参与研制了具有自主知识产权的搬运机器人样机及嵌入式控制器,并在自动化生产线、发动机缸盖生产线进行测试和应用;
他还研制了面向飞机机身对接装配的柔性轨道钻孔机器人,并在飞机装配制造企业进行测试。

在学生眼中,陶永研究员是诲人不倦的良师益友;
在制造行业和物流行业,他是极具洞见的行业专家。在2022年,陶永牵头完成的科研成果“异构物流机器人关键核心技术研究及其在中医药智能工厂的集成应用”获得2022年机械工业科技进步奖二等奖(排名第一),“面向智能物流生产线的机器人关键技术研究及示范应用”获得中国物流与采购联合会科技进步一等奖(排名第一),并且在同仁堂健康药业集团等企业的智能工厂成功进行了中医药生产、分拣、储运全流程的系统集成与示范应用,创造了极佳的社会价值和经济价值。在科研和项目落地期间,陶永研究员和团队,包括他指导的学生,都获得可观的科研成果,成为产学研良性促进的典范。

记者:您是如何接触到智能机器人相关科研课题并深入研究下去的?如何开始具体项目的?研究领域涉及哪些类型的机器人?

陶永:因为最早在我读博士期间,科研的主要方向是服务机器人,如助老助残智能机器人、智能轮椅等,这对我后来转做面向智能制造的工业机器人研究打下了很好的基础。因为服务机器人和工业机器人在技术上有相通性。笼统而言,机器人动作的整个过程是先对环境进行感知,这需要通过传感器,如视觉、激光、红外、超声等传感器感知环境并获得信息,然后将信息传递到机器人的控制系统,控制系统再根据获得的感知环境信息,通过算法优化的过程,最终决定机器人怎样动作,并最终由机器人的执行系统完成。

科研工作的重要目的之一,是支持社会中实际的生产生活,因此作为科研工作者要时刻关注社会的需求和变化。如今,推动制造业高质量发展,是我国经济发展中的重大战略任务。机器人是助力制造业智能化升级的核心装备之一,物流业是制造业发展的载体。这几年,智能制造、物流行业发展都很快,对无人化、智能化技术和解决方案的需求特别迫切,再加上政策的大力支持,如工信部、科技部、北京市科委对智能制造专项研究课题都有支持政策,这都进一步促进了我们在这个领域进行深入科研的动力和决心。我作为项目负责人,在2013年时承担了国家863项目——工业机器人数字化设计平台的科研项目工作。具体来讲,数字化设计平台就是运用三维设计、根据机器人运动学和动力学的原理建模仿真,做一个设计平台,支持工业机器人的设计和开发工作。

我在科研工作中接触最早的物流工业机器人是搬运码垛机器人,当时的研究课题包括机器人码垛堆放优化问题,混线生产中的机械手臂对货物的识别和拣选问题等。这些研究成果在如今工作中也有很强的应用价值,如同仁堂的项目,生产现场有很多智能机器人,包括装箱机械人、并联机器人、封箱机器人、检测设备等。我们需要围绕这些设备完成整个系统的自动化集成,构成自动化的物流机器人生产线,其中就应用到了之前的研究成果。

这些年,我们更多是围绕协作机器人做研究,例如3C混线生产线、机床上下料的机器人的研究;
物流作业线中的分拣和包装的机器人的研究等。这些系统设备主要的核心部件之一是工业相机,研究重点方向是工业视觉、力觉传感器和机器人相结合的课题,通过工业相机的功能增强提升机器人的智能性。此外,很多同行还在做无人叉车的控制研发工作,就是将原来由人员操作的叉车加上激光传感器,实现无人驾驶和操作,这也是一个比较热门的研发方向

记者:您的研究项目和成果能够为制造企业解决哪些实际问题?带来怎样的价值?

陶永:以我们最新完成的科研项目——“异构物流机器人关键核心技术研究”为例,该项目的研究成果已经成功在北京同仁堂健康药业股份有限公司落地示范应用,为我国中医药产业的振兴发展提供了高新技术助力。

这个项目中具体的研究内容包括:1.研究面向中医药智能工厂的异构机器人动态自学习的抓取技术,解决生产过程中的中医药特征标识困难、识别率低等问题;
2.面向中医药智能工厂的AGV移动机器人的环境建模与路径规划,解决中医药的柔性生产线的产线场景变化、人机共融环境易干扰的问题;
3.研究高安全性的机器人一体化关节及控制方法,满足中医药生产中的小批量、多品种对人机混线生产的安全性要求。经自主技术研发,解决了小批量、多品种生产环境中的多项关键技术问题:(1)异构机器人动态自学习抓取,(2)AGV环境建模与路径规划,(3)高安全性的机器人一体化柔顺关节,(4)中医药自动化物流生产线集成工艺与示范应用等。

该项目针对中医药智能工厂对物流机器人关键技术及装备的迫切需求,攻克了小批量、多品种生产环境中的异构机器人动态自学习抓取、AGV环境建模与路径规划、高安全性的机器人一体化柔顺关节、中医药自动化物流生产线集成工艺与示范应用等关键技术难题,主要创新点包括:(1)发明了一种面向中医药多品种的智能机器人抓取系统,提升了机器人动态抓取的可靠性和稳定性,提高了复杂形态的中医药产品的识别成功率和药品抓取的平面定位精度。(2)攻克了可变刚度一体化关节PID+SMC相融合的控制技术,研制出一种可变刚度的柔性机器人一体化关节,提高了机器人的安全性和柔顺性。(3)提出了基于激光导航与磁点导航复合的机器人全局路径规划方法,研制了面向中医药车间复杂环境的机器人高效地图绘制系统,提高了移动机器人的重复定位精度和移动速度。(4)提出了基于多帧工件图像聚合分割的检测识别方法,攻克了MES与AGV作业自动调度系统的互联互通与交互集成技术,研制了面向中医药智能工厂的药品生产、分拣、储运全流程的物流配送系统,并在同仁堂健康药业等中医药企业中实现集成应用,提高了生产效率和产品质量。

在面向中医药智能工厂的中医药生产、分拣、储运全流程的集成工艺与示范应用,中医药生产实现全周期自动化运行;
提高了生产效率,降低了不良品率。科研成果方面,该项目获授权国家发明专利11项、软件著作权7项,制定国家标准2项、团体标准3项,发表学术论文19篇,出版专著2本。

参观调研同仁堂健康药业的自动化物流车间与AGV

该项目已通过科技查新,并召开了专家鉴定会,以杨华勇院士为组长的鉴定专家组给予高度评价,鉴定专家组认为“该项目技术难度大,创新性强,实现了面向中医药生产的自动化物流生产线的物流机器人关键技术的突破,并在同仁堂健康药业等中医药企业实现了示范应用,项目总体技术达到国际先进水平,其中在基于柔性关节的复杂形态中医药产品抓取技术、中医药产品的分拣和物流储运集成应用技术等方面达到国际领先水平。”

记者:通过自身经历,您认为如今科研和教学工作的最新发展趋势是怎样的?作为科研项目带头人和培养人才的园丁,研究员和博导应该体现怎样的作用?

陶永:结合自身的经历和体会,我认为在大学的教学科研中,尤其是理工科的教学科研中,科研工作会越来越凸显重要的作用。以北航为例,现在在本科教学和研究生教学阶段就推出了相当课时的科研课堂的教学活动,鼓励本科生或低年级的研究生在学习基础理论的前提下,更多进入到实验室,接触和了解科研工作。

像智能制造、智能机器人、物流机器人生产线的相关研究,都是多学科交叉的课题,涉及学科包括机械、计算机、人工智能,自动控制、微电子等,甚至还有更多。并且,机器人的技术现在也在快速迭代发展,相关的科研课题和前沿技术,不可能完全从书本中获取,需要研究人员,包括学生在更多的实践中去体会和探索。例如,我们做复合机器人和移动操作机器人的相关研究工作,对于机器人环境建模、建立地图、定位、路径优化的课题,都可以在科研课堂的相关活动中体现出来,让同学有更直观和深刻的理解和认识。

在这个过程中,导师的引导作用是非常重要的。作为导师,需要对大的宏观环境更敏感,对最前沿的科研成果和情况更了解。如今,国家的政策引导对机器人领域的科研工作,对物流自动化的科研工作是十分有利的。如国家“十四五”规划中提到物流的发展规划,国家对智能制造的高度重视等。根据对社会需求、政策指引和国际研究前沿的综合分析,我们现在主要做复合机器人、协作机器人等领域的科研攻关,大的方向就是把最新的信息技术、人工智能技术、传感器和微电子技术、自动化技术等集成到机器人上面来,研究机器人向柔性化、智慧化、低成本、高效率发展。

产学研的合作方式可以是多种多样的。根据双方的合作协议和约定,相关的科研成果可以转让,也可以授权使用,最终目的是更高效地利用科研成果,挖掘它的价值,服务社会。

记者:您认为怎样才能创造良好的产学研模式?

陶永:我认为,良好的产学研模式需要产业界(企业)和学术界(高校)建立良好的沟通互动渠道,找到适合的合作模式,这样的产学研合作才能形成多赢局面。从企业的角度看,规模比较大、实力比较强的企业,能够有较大的财力投入到研发工作当中去。而一些中小规模的企业,在新产品开发等方面,更应该依靠或利用现有的其他科研体系或成果,例如高校的研究成果,可以购买一些解决方案模块,做集成开发或创新,这样更有利于企业在资金和研究力量有限的情况下做创新发展。

从高校的角度看,企业的需求对我们确定科研方向和课题也起到很大启示和指引的作用。企业到底需求是什么?通过与企业的合作,能够找到实际生产或商业运作中真正的难点问题。了解到企业需求之后,我们的研究团队就可以更好地确定科研方向,进行攻关。

另外,由于与企业有紧密合作关系,我们的科研成果,如相关的技术和算法,都有很大机会在企业的产品和运营中去应验,最终进一步反馈和提升我们的成果。这样,学术科研工作就与企业的研发和经营工作形成了一种互补的关系。

我认为,产学研的合作方式可以是多种多样的。根据双方的合作协议和约定,相关的科研成果可以转让,也可以授权始终,最终目的是更高效地利用科研成果,挖掘它的价值,服务社会。除了和企业合作,高校的科研还经常与相关机构合作,或为权威机构做技术支持。如,我们的机器人技术科研团队正与国家机器人检测认证中心合作,为第三方做认证和检测工作。通过这种检测认证的工作,服务这个领域的相关企业或客户。

记者:怎么保证研究成果具备适合市场需求的经济性和适用性?

陶永:高校做相关的研究,一般有两种方式:

第一种方式是先不计成本地将性能做到极致。例如,使用最先进的传感器、更复杂的算法,总之就是要先试验设计的方式方法是否能实现功能,验证研发的道路是否可以走通。然后,再在保证实现功能的前提下,通过各种优化的方法提高性价比,进行适应市场需求的调整。例如,可以试验把已开发的算法移植到普通低成本的传感器上,看是否能达到功能需求。

第二种方式是通过降低核心部件,如伺服驱动电机、控制器、外部传感器的价格,降低设备或系统的整体成本。如今的微电子技术发展很快,很多先进传感器的制造成本正在快速下降,这使得先进传感器的应用越来越普及,越来越得到市场的认可。

但我认为,对机器人智能化提升更重要的因素是设备后端的算法和软件系统,这是体现研发水平的核心部分,也是体现企业核心竞争力的地方。总的来说,我认为通过校企结合,充分发挥双方各自的特点和优势,是做好工业自动化科研,做好智能机器人研发比较好的方式。

记者:最后请您介绍一下智能机器人技术未来的发展趋势,有哪些研究的热点?

陶永:谈到具体的研究课题,我们正在做的一个研究课题是移动机器人的避障问题,即使用激光移动机器人如何识别和避开玻璃幕墙类的障碍物。这对原有的激光传感技术是个难题,我们通过算法优化,提高激光的识别能力,让它能够把玻璃幕墙类的障碍物识别出来。这样的技术方案不用增加太多的设备和成本,实用价值很大。

我们另外一个重点研究方向是复合移动机器人的研发,就是一个移动底盘上面加上一个机械臂,机械臂上面也有小的视觉识别设备,末端还可以设置不同的抓手。传统的机械臂机器人都是固定位置作业的,增加了移动功能后,这种复合机器人的应用场景就大大增加了,例如可以在3C行业机床上下料的工艺环节中应用。这个环节之前几乎都需要人力来操作,如果实现复合机器人的应用解决方案,这个过程就可以实现无人化,从而进一步提高3C产线的工作效率。

从大的趋势上看,各种机器人,包括物流机器人的技术越来越成熟,使用场景会越来越多,智能机器人的理论和技术将在更广泛的场景中得到验证和优化。

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