-王世全能帮人类完成枯燥且危险任务的机器人应该长这样

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王世全能帮人类完成枯燥且危险任务的机器人应该长这样

上一周,马斯克在发布会上公布了“人形机器人”的研发计划,预期特斯拉将在未来制造出能够替代人类从事“重复、枯燥且危险”工作的机器人。

但其实在我们最近的当前,国内的许多工厂也已经有了配备新一代机器人的流水线。那么这些帮助我们更好地工作的机器人,是怎样被设计出来的呢?

王世全

上海非夕机器人科技有限公司

下面是从事机器人研发工作的王世全带来的演讲,一起来看:

大家晚上好!很高兴能有机会跟大家分享我们过去四年致力做的事情——研发新一代的机器人技术。

说到机器人,大家想象中的机器人可能是这个样子。

它能够灵活有效地为人类做各种各样的事情。

然而现实生活中的机器人,即便是最前沿的机器人,因为在开放环境下,它在工作的过程中只能以一个非常低效、缓慢的工作状态,去胜任局部的、有限的任务。

我们认为,这其中最核心的原因在于:目前的机器人很难适应现实环境中的不确定性,很难灵活地适应环境中的变化。

传统的机器人基本上是在重复的轨迹上进行重复的运动,或是通过视校的方式记录点位,或是通过编程的方式在比较确定的环境中工作。

如果配备了视觉,机器人可以有一定的适应性。但是,因为轨迹的计算效率其实不是那么地高。而且目前视觉还有很多局限,包括成本、打光,还有一些成像的精度和刷新的频率等,所以机器人的自适应能力仍然有限。

为了解决这个问题,我们重新开创了一个新的品类,并称之为“自适应机器人”,就是一种能够以更加类似人工作的方式去工作的机器人。

在我们的这项技术里面,机器人是基于底层的灵敏的力觉。我们开拓了一种新的传感技术,可以使得传感器从成本、精度还有稳定性的方面有量级的提升。

正如视频里面呈现的那样,它可以感知小于3g的力的变化,从而赋予机器人类似人的触觉的能力。

人另外一个本能是条件反射,基于力学就是说机器人怎样通过力学的方式快速地适应工作、完成工作。像视频里面展示的,我们从底层的软硬件一体化研发开始,比如说通过立杆的方式,使得机器人能够以5倍的效率、30倍以上的精度,完成抛光的任务。

我们的整个软件架构是基于任务而不是基于绝对轨迹的。它更多是以人的小脑的方式来运作的。比如像视频里面,让机器人能够用力学的方式让一个小球在盘子上面旋转,同时可以非常灵活地去适应实时环境给它的一些干扰。这也是我们的一个核心能力。

基于我们的底层的触觉、条件反射,还有全身的协调,我们才能够让人工智能机器人起到决策和判断的作用,从而构建我们称为层级式的机器人智能的技术。我们的底层设计是简单快速的、基于力的条件反射;而上层是复杂的、稍微慢一些的人工智能的决策。

对于这种技术的实际应用,我们以工业为例,在传统的工业生产线中,由于机器人本身的一个适应能力的限制,需要额外加上很多非标的工装治具、额外的设备,还有二次定位。所以呈现出来的整个线的形式是类似图中这样的比较复杂的方式。

而如果是基于我们的“自适应机器人”,就可以极大地简化周边的设备,使得整条线更加的柔性、简洁。

另外,这种复杂的基于力的工艺,在自动化层面能够直接配备人使用的普通工具,从而达到很好的抛光打磨的效果。

而传统机器人,则是配备了像六维传感器、浮动磨头这样的工具。所以总体上,它额外的维护成本以及解决方案的成本,其实是比较高的。

如果我们看过去十年基于机器人的解决方案的成本,其实这种通用化的机器人成本占比只在30%左右。我们的自适应机器人技术能够使得这一占比从30%提高到80%多,使得整条线更加柔性。

同时,它可以适应更多小批量、多品种的换线的功能需求,节约了三倍以上的换线成本。这无论是从战略层面上、还是在运营层面上,都可以更好地为企业提升效益。

也是顺应上海政府今年鼓励的智能制造工厂,我们目前筹办了一个基于自适应机器人的新的智能示范工厂,目前计划在第三季度开始正式运营。

从长远看,我们希望我们的技术能够逐步地减少和替代重复的、对人体有害的工作,并让更多的人专注于有创造性的工作,谢谢大家!

(本文未经造就授权,禁止转载。)

编辑 | 余冰妤

版面 | 魏婉莹

视频 | 唐盼盼