Будущее промышленной робототехники: изучение мира промышленных роботов и автоматизации

Рост промышленной робототехники революционизирует бизнес-операции, а также повышает гибкость, точность и творческие прорывы в шпионской отрасли. Эти сложные машины теперь служат основой новой промышленной революции, а не просто работают как инструменты автоматизации. От логистики до производства, эта новая партия автоматизации претерпевает неустанную эволюцию машин. Интересно, как автоматизация меняет производственные линии? Или, может быть, хотите догнать последние разработки в робототехнике? Независимо от этого, этот блог покажет, как эта передовая робототехника помогает изменять промышленные проблемы и современные возможности.

Какие существуют типы промышленных роботов?

• Шарнирные роботы: роботы этого типа оснащены вращающимися сочленениями, что позволяет использовать их для выполнения самых разных задач, таких как сварка, сборка и погрузка-разгрузка материалов.
• Роботы SCARA: эти роботы самые быстрые и точные и в основном используются для операций по подъему и перемещению, сборки и упаковки.
• Декартовы роботы: известные как линейные роботы, они работают по трем прямым осям и подходят для 3D-печати, обработки на станках с ЧПУ, а также для базовых задач по подъему и перемещению.
• Роботы Delta: эти роботы легкие и быстрые, поэтому они в основном используются для высокоскоростной упаковки и сборки пищевых и фармацевтических продуктов.
• Коллаборативные роботы (коботы): эти типы роботов созданы для работы с людьми и предназначены для выполнения таких задач, как базовая сборка и контроль качества.

Промышленное применение и использование шарнирных роботов

Обычно известные как роботы с сочлененной рукой, шарнирные роботы являются одними из самых гибких и популярных типов роботов, используемых в промышленной автоматизации. Эти в основном вращающиеся роботы обладают несколькими сочленениями, которые могут двигаться по различным осям, что дает им возможность выполнять сложные и замысловатые задачи. В зависимости от применения шарнирные роботы могут иметь от 2 до 10 или более сочленений (или осей), что позволяет им выполнять сложные процессы, такие как сварка, сборка, покраска и обработка материалов.

Объем мирового рынка сочлененных роботов в 12 году составил около 2022 миллиардов долларов США, и, по прогнозам, среднегодовой темп роста к 9 году составит более 2030%. Факторами этого роста являются усовершенствования в области автоматизации, высокие темпы внедрения в автомобильной и электронной промышленности, а также увеличение в этих отраслях использования роботов для выполнения повторяющихся и опасных задач.

Шарнирные роботы выделяются своей ловкостью — широким диапазоном движений, который соответствует подвижности человеческой руки, что позволяет им выполнять сложные задачи в ограниченном пространстве. Они широко используются в автомобильном производстве для сварки и сборки деталей автомобилей с идеальной точностью. Шарнирные роботы также работают в электронной промышленности, где они собирают микроэлектронику и паяют печатные платы на уровне, далеко превосходящем способность любого человека к воспроизведению.

Более того, шарнирные роботы объединяются с более сложными технологиями, такими как машинное зрение и искусственный интеллект (ИИ). Это позволяет им выполнять интеллектуальные задачи, такие как адаптивная обработка ошибок, распознавание объектов и контроль качества. Например, шарнирные роботы с искусственным интеллектом теперь используются компаниями для автоматизации упакованных товаров в процессах цепочки поставок, а также для сортировки и управления запасами.

Несмотря на многочисленные преимущества, сочлененные роботы обладают некоторыми ограничениями, такими как более высокие затраты на установку и сложная конфигурация по сравнению с более простыми системами, такими как декартовы или дельта-роботы. Предприятия, учитывающие эти факторы, часто находят компенсирующие затраты в сочетании с повышенной производительностью, снижением частоты ошибок и экономией эксплуатационных расходов с течением времени.

Адаптивность, точность и постоянно растущие технологические усовершенствования подтверждают, что шарнирные роботы окажут сильное влияние на развитие промышленной автоматизации в различных областях.

Как роботы SCARA улучшают бизнес-операции?

Роботизированные манипуляторы SCARA Selective Compliance Assembly известны своей эффективностью, скоростью, точностью и общей полезностью в автоматизации промышленных процессов. Они служат определенным целям, таким как процессы размещения и подбора, сборки и упаковки, которые являются общими для электронного и фармацевтического бизнеса. Одним из факторов, повышающих производительность манипуляторов SCARA, является время их цикла; некоторые модели выполняют более двухсот циклов в минуту в зависимости от сложности задачи.

Недавние отчеты показали, что роботы SCARA вызвали значительные изменения в сокращении времени цикла ручных операций, что стало повышением производительности при одновременном снижении затрат. Миниатюрная конструкция позволяет устанавливать их на производственных линиях с ограниченным пространством, сохраняя при этом эффективность. Более того, лучшая интеграция машинного обучения и датчиков SCARA улучшает их адаптивность в изменяющихся условиях. Благодаря таким возможностям роботы SCARA являются производительными рабочими лошадками для множества различных видов приложений.

Роль дельта-роботов в автоматизации

Дельта-роботы играют важную роль в автоматизации, предлагая высокую скорость, точность, компактность и специализированные приложения в таких отраслях, как упаковка, электроника и фармацевтика.

Ключевой момент	Описание
Скорость	Высокий
Точность	Прекрасно
Дизайн	Компактный
Области применения	Упаковка
Отрасли	Электроника
Случаи использования	Фармацевтика
Обслуживание	Низкие усилия
Эффективность	Оптимизированный
Адаптивность	Высокий

Как коллаборативные роботы преобразуют отрасли?

Коллаборативные роботы, также известные как коботы, автоматизируют многочисленные секторы, дополняя человеческие усилия для повышения эффективности и безопасности. Они лучше всего подходят для монотонной и напряженной работы, которая повторяется в рамках бизнеса, позволяя персоналу решать более сложные вопросы, требующие творческого мышления. Адаптируемые ко многим типам простых работ и доступные по цене, коботы легко программируются, поэтому их может использовать бизнес любого масштаба. Производство, здравоохранение, логистика и даже сельское хозяйство являются основными потребителями коботов и получают огромные выгоды благодаря их точности и производительности. Их способность адаптироваться к операционным процессам, где необходим человеческий контакт, значительна, помогая создавать более гибкую и эффективную рабочую силу.

Понимание коботов и их применения

Работая совместно с людьми, их называют коллаборативными роботами или коботами. Повышение производительности и оптимизация операционных процессов — это цели, которым они служат в промышленности. В отличие от традиционных промышленных роботов, которые работают сами по себе, коботы созданы для работы вместе с людьми. Динамика рынка указывает на заметный всплеск внедрения коботов. Недавний отчет MarketsandMarkets подтвердил, что рынок коллаборативных роботов, как ожидается, вырастет с 1.2 млрд долларов в 2021 году до 10.5 млрд долларов к 2027 году. Это будет означать совокупный годовой темп роста (CAGR) в 43.4%. Все это благодаря их многочисленным областям применения, безопасной эксплуатации, неинтрузивной стоимости и более низким затратам на интеграцию по сравнению с обычными роботами.

Использование коботов стало частью инновационных подходов в промышленности. Например, в производстве коботы используются при сборке, транспортировке материалов и контроле качества. Точность производства значительно повышается, поскольку эти роботы снижают частоту ошибок при выполнении повторяющихся задач на 90%. В логистике коботы используются для сортировки и упаковки, что делает цепочки поставок более эффективными. В сфере здравоохранения коботы помогают при хирургических операциях и других видах терапии, что помогает пациентам.

В сельском хозяйстве фермеры замечают преимущества коботов, особенно в задачах, требующих адаптивности и точности, таких как сбор урожая и мониторинг урожая. ABI Research опубликовала отчет, в котором подсчитано, что к 500,000 году в сельском хозяйстве будет работать более 2030 XNUMX коботов. Коботы, которые могут работать вместе с людьми, помогают разделить рабочую нагрузку, чтобы снизить нагрузку и повысить эффективность.

Использование передовых технологий, таких как ИИ и датчики, позволило коботам функционировать в меняющихся ситуациях и быстро осваивать новые навыки, расширяя свои возможности. Эти роботы, вместе с функциями безопасности, такими как технология ограничения силы, обеспечивают безупречное взаимодействие между людьми и машинами. Это стимулирует инновации в различных отраслях. Потрясающий потенциал коботов выходит за рамки преобразования бизнес-операций и создания новых возможностей.

Преимущества совместных рабочих пространств

В различных отраслях промышленности внедрение совместных рабочих пространств вместе с роботизированными технологиями (коботами) приносит замечательные преимущества. Прогнозируется, что мировой рынок совместных роботов будет расти на 32% CAGR с 2022 по 2030 год благодаря автоматизации и достижениям в области искусственного интеллекта. Эти рабочие пространства способствуют повышению эффективности, поскольку и люди, и роботы могут работать одновременно. Например, в автомобильной и электронной промышленности, а также в электронной промышленности эффективность рабочих процессов возросла на 40% благодаря использованию коботов.

Благодаря передовым функциям безопасности коботов, встроенным датчикам и механизмам ограничения усилия, безопасность на рабочем месте также улучшилась. Коботы показали снижение травматизма на рабочем месте на 25% по сравнению с традиционными автоматизированными рабочими местами. Таким образом, люди-работники могут сосредоточиться на творческой и плановой работе, выполняя при этом утомительную, тяжелую работу, выполняемую коботами.

Более того, совместные рабочие пространства используют анализ данных в реальном времени с помощью функций машинного обучения, встроенных в коботов, тем самым обеспечивая более инновационные решения проблем. Повышенная скорость решения проблем и улучшенная настройка в сочетании с превосходным качеством продукции гарантируют компаниям сохранение конкурентного преимущества на меняющемся рынке.

Меры безопасности для коботов

Я отвечаю за обеспечение безопасности при внедрении коллаборативных роботов. Я сосредоточен на использовании передовых датчиков и технологии принудительного отключения звука для предотвращения травм во время взаимодействия, а также на проектировании рабочего пространства для снижения риска получения травм. Я также слежу за тем, чтобы рабочее пространство соответствовало стандартам безопасности, таким как ISO 10218 и ISO/TS 15066. Все требует периодического обслуживания и обновлений. Обучение персонала уверенному взаимодействию с коботами и проведение регулярных учений также важны. Поскольку безопасность на первом месте, я стремлюсь к оптимально интрузивным средам, которые обеспечивают безопасное и эффективное сотрудничество робота и человека.

Каковы преимущества промышленной робототехники?

Роботы, используемые в промышленных условиях, имеют различные преимущества, такие как улучшенная точность и аккуратность выполнения работы по сравнению с людьми. Они повышают эффективность за счет ускорения рутинных монотонных задач, сокращения ошибок в работе и отходов. Роботы также снижают риски ручного труда на рабочем месте, делая рабочее место более безопасным. Кроме того, промышленным роботам не нужны перерывы, что позволяет им работать непрерывно, не уставая, поскольку они работают непрерывно. Их эффективность также способствует более широкому внедрению промышленных роботов, поскольку предприятия стремятся повысить производительность, достигая при этом все более четких целей роста.

Повышение производительности с помощью роботизированных систем

За последнее десятилетие отрасли смогли использовать передовые роботизированные системы для автоматизации задач, которые напрямую влияют на производительность и эффективность. Международная федерация робототехники (IFR) сообщила, что только в 517,000 году по всему миру было установлено около 2021 XNUMX промышленных роботов, что свидетельствует о прогрессе и важности робототехнических технологий в обрабатывающей промышленности и других отраслях. Эти системы позволяют предприятиям автоматизировать бессмысленные функции сборки, сварки и обработки материалов, превращая их в бесшовные процессы, требующие минимальных человеческих усилий.

Роботизированные инновации быстро внедряются из-за их потенциала сокращения простоев. Например, роботы способны работать круглосуточно практически без надзора. Такая форма автоматизации выгодна для производства компании, поскольку не требует дополнительных рабочих часов. Чтобы удовлетворить огромный спрос своих клиентов, Amazon ввела в эксплуатацию более 520,000 XNUMX роботизированных систем на своих складах для оптимизации логистики.

Внедрение передовых бизнес-технологий, таких как искусственный интеллект (ИИ) вместе с машинным обучением, значительно повышает производительность роботизированных систем. Эти технологии позволяют автономным роботам адаптироваться к новым распределенным задачам, обнаруживать узкие места системы, а также неэффективность и изменять рабочие процессы на лету. McKinsey & Company утверждает, что в следующем десятилетии роботизированная автоматизация вместе с ИИ может увеличить темпы роста производительности во всем мире на 0.8% - 1.4% в год.

Приобретение роботизированных систем приводит к резкому росту производительности и уменьшению количества ошибок и несоответствий в продукции, что радикально повышает общее качество. Системы с такими возможностями особенно полезны для предприятий, работающих на быстро меняющемся рынке, поскольку они помогают им сохранять конкурентное преимущество.

Предотвращение ошибок с помощью автоматизации

В различных областях автоматизация показала себя важным средством смягчения человеческих ошибок. Согласно исследованию IBM, предприятия, внедряющие системы на базе ИИ, отметили снижение операционных ошибок на 23%. Использование автоматизации помогает справляться с высоко повторяющимися и утомительными процессами, которые влекут за собой множество человеческих ошибок. Например, в недавних отчетах отмечалось, что автоматизированные системы распознавания дефектов на производстве способны выявлять и исправлять недостатки с точностью 95%.

Инструменты RPA, применяемые в финансовом аудите, также гарантируют согласованность всех данных, гарантируя, что ни одно соблюдение правил не будет упущено, что сводит к минимуму штрафы и пени. Инструменты принятия решений Google с улучшенным ИИ, AutoML, демонстрируют, как ИИ может быстрее справляться с задачами, принимать обоснованные решения и избавляться от значительного количества ошибок и задержек. С этими изменениями автоматизация, очевидно, будет важна не только для повышения производительности, но и для повышения ожидаемых стандартов качества и надежности во всех приложениях.

Экономическая эффективность промышленных роботов

Сегодня современные производственные роботы играют решающую роль в оптимизированной автоматизации, обеспечивая значительный потенциал экономии затрат в нескольких секторах. Недавние оценки указывают на впечатляющий рост внедрения промышленных роботов, при этом рынок, по прогнозам, достигнет 70.84 млрд долларов США к 2028 году, увеличившись на CAGR 10.5% с 2021 года. Они способны выполнять повторяющиеся задачи с обучением, повышая скорость и уменьшая количество ошибок.

Сохраняя эффективность работы, одним из важных преимуществ сокращения расходов является отсутствие необходимости в перерывах. Производительность может постоянно повышаться в любое время. Это преимущество было задокументировано в одном исследовании, которое показало, что некоторые производители способны значительно сократить свои эксплуатационные расходы, с максимальным наблюдаемым снижением в 30%. Кроме того, достижения в области ИИ, похоже, обучают промышленные машины выполнять новые задачи, которые ранее выполнялись людьми, делая их умнее и более гибкими. Другие источники также утверждают, что инвестиции в промышленных роботов приносят прибыль менее чем за два года, что еще раз подтверждает их финансовую надежность.

Контроль расходов, повышение производительности, улучшение качества и устранение отходов одновременно возможны только с использованием промышленных роботов. Поскольку их стоимость продолжает снижаться с ростом автоматизации, появляется более острое конкурентное преимущество на международном рынке. Постоянное развитие робототехнических технологий обеспечивает большую окупаемость инвестиций, что является благом для отраслей промышленности по всему миру.

Как системы технического зрения повышают производительность роботов?

Внедрение этих систем в роботов повышает их производительность, позволяя им видеть и интерпретировать свое окружение. С помощью камер и других датчиков роботы способны принимать решения в реальном времени и распознавать, а также определять местоположение объектов на основе ситуационных изменений. Это повышает точность, эффективность, гибкость и надежность роботов при выполнении сложных задач, таких как сборка, контроль качества и обработка материалов.

Передовые сенсорные технологии с роботами

Использование современных датчиков, таких как LiDAR, ультразвуковые и инфракрасные, произвело революцию в работе современных роботов. Эти датчики становятся все более популярными из-за улучшенного восприятия и взаимодействия с окружающей средой. Например, датчики LiDAR используют лазерный свет для создания точных трехмерных карт, помогающих автономным роботам во время навигации и обхода препятствий. Недавние отчеты также предполагают, что существует быстрорастущий рынок датчиков для роботов с годовым темпом прироста (CAGR) 10.5% в период с 2023 по 2030 год в ответ на спрос на автоматизацию в логистике, здравоохранении и производстве.

Обработка данных теперь может осуществляться в режиме реального времени благодаря использованию мобильных и сенсорных датчиков, что позволяет выполнять более сложные роботизированные задачи. Например, роботы, оснащенные датчиками силы и крутящего момента, способны тщательно захватывать легко повреждаемые объекты, такие как электронные детали. Теперь промышленные роботы могут использовать алгоритмы глубокого обучения на основе ИИ, что улучшает их способность распознавать закономерности, анализировать аномалии и совершенствовать процессы, что делает операции более эффективными и менее затратными.

Более того, существуют роботизированные носимые устройства, такие как экзоскелеты, которые помогают пользователю с помощью биосенсоров отслеживать движение и биометрических данных, которые активно поддерживают и снижают нагрузку. Установка этих передовых сенсорных технологий выводит робототехнику на новый уровень функциональности, тем самым расширяя возможности для инноваций в различных секторах.

Важность систем зрения в робототехнике

Системы машинного зрения стали неотъемлемой частью робототехники, поскольку они позволяют роботам воспринимать и анализировать свое окружение с большой точностью. Они состоят из камер, датчиков и технологий искусственного интеллекта, что позволяет роботу получать и обрабатывать изображения и анализировать их до того, как будут выполнены какие-либо действия. Например, ожидается, что рынок машинного зрения вырастет с тринадцати целых двадцати трех миллионов долларов США в двадцать третьем году до двадцати семи целых двух миллионов долларов США к двадцати тридцатому году, увеличиваясь с годовым темпом роста в десять целых восемь десятых процента.

В производстве автоматизированные системы зрения помогают в автоматизации путем обнаружения ошибок, руководства сборкой и даже обеспечения контроля качества. В робототехнике визуально управляемые роботы помогают в хирургических операциях для лучшей визуализации и точности. Технологи-робототехники используют системы зрения LiDAR и камеры, чтобы помочь избегать препятствий, читать дорожные знаки и обеспечивать безопасность пассажиров при обнаружении и интерпретации дорожных знаков.

Роботизированное зрение быстро совершенствуется с использованием камер высокого разрешения, обработки в реальном времени и моделей глубокого обучения. Эти автоматы теперь можно программировать для выполнения функций с использованием методов компьютерного зрения, таких как обнаружение границ и распознавание объектов, которые ранее были доступны только людям. Это развитие не только трансформирует робототехнику, но и подпитывает производительность и инновации в нескольких отраслях.

Как роботы и ИИ формируют будущее промышленной робототехники?

Повышая точность, производительность и гибкость, робототехника и ИИ преобразуют промышленные процессы. С помощью ИИ алгоритмы позволяют интерпретировать сложные наборы данных, распознавать развивающиеся закономерности и продвигаться через сложные задачи с минимальным участием человека. Они помогают операционным процессам в секторах производства, логистики и здравоохранения, обеспечивая большую эффективность и сокращение затрат. Коллаборативные роботы с поддержкой ИИ, или коботы, также повышают безопасность, работая с людьми и управляя монотонными или опасными задачами. Эти разработки ведут к более продвинутым решениям, адаптированным для современных меняющихся рынков.

Расцвет автономных мобильных роботов

AMR — это автономные мобильные роботы, способные перемещаться и выполнять задачи в различных секторах без какой-либо помощи человека. AMR отличаются от автоматически управляемых транспортных средств (AGV), которые следуют заданным маршрутам, поскольку они оснащены сложными датчиками, камерами и ИИ, что позволяет им сканировать окружающую среду и создавать карту в режиме реального времени. В недавнем исследовании рынка глобальный рынок AMR был зафиксирован на уровне 0.70 млрд долларов в 2023 году и, как ожидается, будет расти со скоростью 25.7% CAGR, достигнув 8.70 млрд долларов к 2030 году.

AMR значительно повысили производительность в таких секторах, как электронная коммерция и производство. Например, Amazon использует AMR на своих складах для более эффективного управления запасами и выполнения заказов, что повышает производительность на целых 30%. В больницах AMR постоянно доставляют расходные материалы, лекарства и еду, что помогает персоналу сосредоточиться на пациентах, улучшая общий уход. Эти многофункциональные роботы включают в себя передовые системы навигации LiDAR (Light Detection and Ranging) и системы принятия решений на основе искусственного интеллекта.

Развитие AMR обещает многообещающие результаты в преодолении нехватки рабочей силы, повышении эффективности и рабочих процессов, а также сокращении расходов во многих отраслях. Благодаря достижениям в области машинного обучения, а также в области сенсорных технологий, растут ожидания в отношении AMR, поскольку они должны стать более быстрыми, более интеллектуальными и адаптируемыми автоматизированными решениями.

Развитие искусственного интеллекта в мире робототехники

Инновации, сделанные искусственным интеллектом в робототехнике, позволили рабочим машинам выполнять еще более сложные задачи с большей скоростью и точностью. Согласно имеющимся данным, ожидается, что к 42 году робототехника на основе технологий ИИ получит мировые инвестиции в размере 2028 млрд долларов за счет усовершенствования глубокого обучения ИИ, а также обработки естественного языка. Одним из наиболее важных изменений является внедрение алгоритмов ИИ, к которым теперь имеют доступ приложения робототехники для анализа и внесения изменений в реальном времени в свои планы и адаптации для улучшения своих избирательных действий и осведомленности о ситуациях в окружающей среде.

Например, использование систем машинного зрения на основе ИИ дает роботам возможность обнаруживать и классифицировать объекты с большей точностью даже в активных средах. Эти системы очень важны на всех заводах, где точность и надежность являются незаменимыми факторами. Они также повышают производительность в других областях, таких как технологии, строительство и даже медицина. Кроме того, роевая робототехника на основе ИИ продемонстрировала впечатляющий рост в логистике и управлении цепочками поставок. Ожидается, что роевая робототехника будет расти с годовым темпом прироста (CAGR) в 37 процентов к 2025 году. MarketsandMarkets демонстрирует важность роевой робототехники для предприятий в масштабируемости инструментария при выполнении сложных задач упорядоченно и быстро.

Еще одной отличительной тенденцией является развитие стратегий обучения с подкреплением, которые позволяют роботам «учиться, пытаясь выполнять задачи». Эта стратегия уже была реализована в самоуправляемых роботах-доставщиках, где ИИ использовался для энергоэффективного планирования маршрутов. Достижения, достигнутые с помощью ИИ, позволяют роботам хорошо работать в контролируемых и неконтролируемых средах, таких как фабрики и города соответственно.

Практические примеры решений для роботов с искусственным интеллектом

Важным примером робототехники ИИ являются складские роботы Amazon. Работающие на основе сложных алгоритмов, эти роботы повышают эффективность работы за счет автоматизации сбора, упаковки и управления запасами. Как заявляет Amazon, внедрение роботизированных систем сократило время обработки на 50%, а точность повысилась. Их технология использует ИИ с зрением и машинным обучением для идентификации и перемещения объектов во время быстрых операций с высокой точностью.

Еще одна важная разработка от Boston Dynamics — робот Spot, который используется во все более сложных ситуациях, таких как строительные площадки и зоны стихийных бедствий. Эти места оснащены передовым ИИ с возможностью обследования окрестностей с помощью камер и датчиков для обнаружения изменений и сбора данных. Эта технология была принята в промышленности, чтобы сделать ранее рискованную работу человека более эффективной в сборе данных.

Starship Technologies — еще одна компания, которая использовала технологии ИИ при развертывании небольших роботов-доставщиков. Системы ИИ теперь используются для оптимизации маршрутов, обходя препятствия и принимая решения в режиме реального времени во время доставки. Эти роботы стали все более популярными, осуществив 5 миллионов доставок к 2023 году, что свидетельствует о растущем доверии к этим машинам. Теперь они оснащены способностью адаптироваться к дорожному движению, дорожкам, используемым пешеходами, и доставлять посылки без необходимости участия человека.

Эти и другие примеры показывают, насколько далеко может зайти ИИ в робототехнике и как с его помощью добиться удобства, безопасности и простоты в работе, которые раньше казались невозможными.

Справочные источники

1. Эффективная калибровка промышленного робота с помощью нового алгоритма Левенберга-Марквардта с переменным размером шага и встроенным фильтром Калмана без запаха (Ли и др., 2023, стр. 1–12)
   • Ключевые результаты:
     • По сравнению с современными алгоритмами калибровки точность калибровки разработанного UKF-VSLM на 19.51% выше, чем у самого точного алгоритма LM, измеренного по максимальной погрешности.
   • Методология:
     • Разработан новый алгоритм Левенберга–Марквардта (VSLM) с переменным размером шага для решения проблем локального оптимума, с которыми сталкивается стандартный алгоритм Левенберга–Марквардта (LM).
     • В предлагаемый алгоритм VSLM включен неароматизированный фильтр Калмана (UKF) для подавления шумов измерений в процессе калибровки.
     • Оценили предложенный алгоритм UKF-VSLM на промышленном роботе HuShu Robotics JR680.
2. Стратегия планирования пути на основе адаптивной маневренности для промышленных роботов-манипуляторов (Шен и др., 2023, стр. 1742–1753)
   • Ключевые результаты:
     • Предлагается новая стратегия планирования пути на основе оптимального быстро исследуемого случайного дерева (RRT*), основанная на манипулируемости, которая может значительно повысить вероятность успеха и эффективность планирования без потери других характеристик.
   • Методология:
     • Введен механизм регрессии для предотвращения чрезмерного поиска в конфигурационном пространстве.
     • Внедрен механизм адаптивного расширения для постоянного улучшения достижимой пространственной информации путем уточнения граничных узлов в пространстве суставов.
     • Удалось избежать ненужной итерации решения прямой кинематики роботизированного манипулятора и его трудоемкого обнаружения столкновений в декартовом пространстве.
3. Интеллектуальная диагностика неисправностей подшипников промышленных роботов в различных рабочих условиях на основе глубокой адаптации состязательного домена (Ся и др., 2022, стр. 1–13)
   • Ключевые результаты:
     • Предложен новый метод глубокой перцептивной адаптивной состязательной области (DPADA), который может повысить стабильность состязательного обучения и превзойти методы на основе CNN и CDAN при диагностике неисправностей подшипников промышленных роботов в различных условиях.
   • Методология:
     • Предложена новая перцептивная потеря, которая позволяет добиться одинакового распределения целевой области и исходной области, что повышает стабильность состязательного обучения.
     • Разработан метод скрининга вибрационного сигнала на основе сопоставления временных меток для повышения эффективности предварительной обработки данных при диагностике неисправностей промышленных роботов.
4. Ведущий производитель и поставщик сварочных роботов в Китае

Часто задаваемые вопросы (FAQ):

В: Какие задачи выполняет промышленный робот на производственном участке?

A: Промышленный робот выполняет несколько производственных задач, таких как сварка, паллетирование, операции по захвату и размещению, а также сборка. Он использует повторяющиеся производственные процессы для повышения производительности и эффективности в заводских условиях.

В: Как промышленный робот выполняет свои обязанности в автоматизированной среде?

A: Промышленный робот работает в областях автоматизации, используя набор датчиков, приводов и контроллер робота для выполнения заданной задачи. Он имеет программируемую структуру и может быть оснащен различными приложениями автоматизации с различными конечными эффекторами.

В: Опишите роботизированную промышленную руку и ее функции в промышленной робототехнике.

A: Роботизированная рука — это манипулятор, который можно запрограммировать на выполнение движений и задач с большой точностью. Роботизированные руки доминируют в промышленной робототехнике для таких функций, как сварка, покраска и сборка, составляя неотъемлемую часть решений по автоматизации.

В: К какой категории промышленных роботов относятся цилиндрические роботы?

A: Как подкласс промышленных роботов, цилиндрические роботы отличаются цилиндрической рабочей зоной. Они более эффективны при выполнении задач, требующих вертикального подъема, и являются одним из компонентов промышленных робототехнических систем.

В: Каким образом исследования в области робототехники улучшили применение промышленных роботов?

A: Исследования в области робототехники были сосредоточены на промышленных роботах и ​​значительно улучшили их автоматизацию. Фокус на точности, адаптивности и сотрудничестве (совместная работа с людьми в качестве коботов) придал больше ценности промышленным роботам.

В: Какие факторы чаще всего способствуют внедрению роботов и коботов в промышленных условиях?

A: Использование роботов в промышленности растет из-за систем автоматизации машин, которые могут повысить производительность, одновременно повышая безопасность и снижая затраты. Они особенно полезны при выполнении монотонных, опасных и высокоточных повторяющихся задач с непоколебимой точностью.

В: Что можно сказать о первых роботах, появившихся в сфере промышленной автоматизации?

О: Первые роботы промышленной автоматизации заложили основу современных решений в области автоматизации и показали миру, на что способны программируемые машины в производственных процессах и процессах экономии труда.

В: Каким образом промышленные роботы управляют грузами и каковы некоторые из наиболее распространенных вариантов их использования?

A: Промышленные роботы управляют грузами, поднимая, перемещая и даже позиционируя объекты с помощью своих роботизированных рук и рабочих органов. Распространенные области применения включают обработку материалов, сборку и упаковку, которые требуют точности и повторения задач.

В: Какое значение имеет моделирование роботов при внедрении промышленных роботов?

A: Моделирование робототехнических систем помогает инженерам в проектировании, тестировании и оптимизации робототехнических систем в виртуальной среде перед внедрением. Это повышает эффективность и устраняет потенциальные проблемы, что делает его критически важным для развертывания промышленных роботов.