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【专访】机器人逃不出他的“控制”——访智昌集团迟永琳博士

9月16日下午,中国机器人峰会执行主席甘中学博士担任董事长的浙江智川机器人工程有限公司于9月16日举行开业典礼暨浙江智昌实业有限公司与川崎机器人(天津)有限公司签约挂牌仪式。


这天上午,浙江智昌实业有限公司(以下简称“智昌集团”)的执行总裁迟永琳博士百忙之中抽空接受了科技日报、机器人大讲堂、Ofweek机器人网、机器人库、中国机器人峰会等五家媒体的采访,为记者深入浅出地讲解了智昌集团最新发布的锐智机器人控制器。


迟永琳简介


迟永琳,智昌集团首席科学家、执行总裁,和董事长甘中学博士已经共事多年,一起见证了中国机器人事业多年的发展,以敏锐的商业眼光和严谨的科研态度,创建了蒸蒸日上的智昌集团,让国际机器人巨头川崎机器人用上了“中国大脑”——智昌集团研发的性能可比肩国际的锐智机器人控制器。


迟永琳博士在在机器人行业从业十多年,曾亲历了世界顶尖的机器人企业在中国飞速发展的阶段,参与与控制器相关的产品和项目研发,并在机器人应用推广上也做了大量的工作。


后来甘中学博士响应国内机器人的发展需求,开始在国内带领团队自主创业,迟永琳博士也应心中激荡的热情,参加了甘博士的团队,带领整个智昌团队。


控制器优势:扎根于本土


对于智昌团队的研发成果,迟博士说道:“我们继承了现在国外先进控制器的优点,也立足于国内机器人需求,开发了具有完全自主知识产权的锐智机器人控制器,并在此基础上,完成了六轴机器人以及七轴单臂机器人、七轴双臂机器人等一系列产品的开发。”



锐智机器人控制器具有很多优势,并且和中国本土需求紧密结合,吸引了川崎与之展开深度合作。用智昌的控制器,控制川崎的机械臂,形成了很有特色的机器人产品系列。


国际机器人巨头用上“中国大脑”,这个机器人产品系列到底特色在哪里,又有哪些优势?迟博士非常详细地解答了我们的困惑。



此产品系列,一方面立足于川崎机器人本体的几十年经验积累,一方面利用了智昌控制器性能和智能上的优势,具有很高的性能和技术水平。智昌团队是一个扎扎实实的本地团队,和需求接得最近,特别是最近在智能、传感等多个领域的技术取得了快速发展,控制器能紧紧地抓住发展的潮流,结合本土的需求,推出了很多适应新应用、新开发的功能。和国外机器人比,在控制器的智能特别是特殊应用的开发和服务上,有很大的竞争优势,尤其是在本土的竞争上,不输于国际的一流品牌。


智昌机器人还有很强的服务优势。国外的企业在国内只卖机器人,研发离前端需求有一段距离,而智昌研发和前端的服务人员完全是一体的,能真正地基于用户的需求做好服务。


迟博士很有信心地说道:“我们的控制器和川崎机械臂结合的产品系列,是一个很强的会在中国精耕细作、生根发芽的产品系列。”


控制器特征:深度嵌入智能制造


现在的中国制造,正面临一个很好的发展机会和趋势,也就是普遍倡导的智能制造。然而,智能制造并不简单,远远不是说在现有的制造基础上加一点互联、加一点智能就解决的。


智能制造真正的含义需要深入到制造业的第一线需求当中去,深入挖掘在现代制造业中要克服的难点和重点问题。传统的制造业面对的是品种相对少但是批量很大的环境,比如汽车,同类车型生产线设计年产能往往都超过三十万辆。然而目前在制造业,品种多但每个产品批量少的发展趋势越来越明显。在这种发展需求的前提下,现有的制造模式肯定要做一些改变。


智昌集团开发的机器人系列,最突出的特征就是在机器人控制器层面深深地嵌入智能制造特征



在迟博士的介绍中,我们了解到控制器如何才能在智能制造过程中让生产线具有适应品种多、批量小的需求关键特征。


第一个特征就是适应产品多样性的运动智能。这就对控制器提出了一个要求,必须要有很好的基于传感的识别和补偿能力。人面对多样的产品很容易识别,用眼睛一看就明白,但现在的生产线或制造设备还远远没有这种程度。


所以智昌在控制器中嵌入了深度传感融合的功能,能和视觉、力觉、激光、加速度等多种传感器能做快速的连接,能快速识别生产线上的产品差异,去适应来料的差异。


第二个特征,就是工艺智能,即使产品来料种类和品质变化,机器人都能够自动识别和补偿这些变化和差异,保证最终产品的性能和一致性。


于是,智昌团队在控制器里面嵌入了大数据,能根据历史的制造过程中的大数据和当前来料产品的数据信息和传感信息,自动地去优化和改善整个制造工艺,确保即使产品来料变化,或者来料品质有一些细微的差异,也能自动地识别。这是在工艺上的智能。


众所周知,现在制造业竞争十分激烈,每个生产线需要有极高的生产效率。在多品种、小批量的制造环境要求下,制造生产线的生产调度和决策,可以说是决定生产线效率很关键的因素。


智昌控制器内置了分布式决策的智能,改变了传统制造业都是ERP、MES到工作站的层级式结构,机器人控制器既能采集和存储当前工作的海量信息,也能通过分布式数据方式访问生产线上所有关联的数据,根据这些全局的相关信息能在工作站或者机器人控制器这一级就做出相应的关键决策。


很多生产面临的最大困难是产品需求的快速变化导致产品生命周期短,生产订单的快速切换,,当产品切换时,决策要从ERP、MES到整个执行系统工程都要做一个切换,有时是很复杂的,所以现在很多工厂要么是以人为主,要么是有很多复杂的大系统。


有了分布式决策系统以后,最大的改变就是:事情在哪里发生,就在哪里做的决策,从底到上来确认切换的关键问题做出决策,而不是从上往下的决策模式。这是我们在控制器嵌入的很重要的生产决策的智能。


实际上智能制造最核心的是给用户带来价值。用户不仅需要一个标准的产品,还需要一些特殊的定制服务。智昌团队便在控制器以及以控制器为核心的整个制造系统中,内嵌了很多跟每个产品数据特征相关的大数据采集和记录功能。


这样生产制造完以后,每个产品的关键生产制造数据和服务的数据,都能集中在服务商那里;实际应用的产品也能通过互联网把用户的定制服务信息收集起来,就能真正给具有定制化服务的智能产品大批量推广提供了基础。


可以说智昌在控制器和系列机器人中为智能制造各个层级嵌入了多种新的方式和模式,为中国的智能制造和智能产品的快速发展起到良好的推动作用。



“对国产的关键核心部件,在我们的系统当中也提供了很多了接口和补偿的技术。能把使用国内部件机器人的整体性能和可靠性提升一个台阶。力争在机器人产品中即使用国内部件,也能拿到和国外部件相当的水平和性能。


“这样的话,整个中国的机器人行业就有真正能与世界各机器人大家族进行竞争的能力和本事。这是我们做这个产业的一种梦想。我们通过我们的控制器和长三角以及全国的机器人关键部件厂家做深度合作,把整个机器人产业给做起来。在中国要把我们的产业优势给发挥出来,形成真正的和四大家族同台竞争的水平,这才和我们的整个制造业大国地位相匹配,中国才能成长为为制造业强国。”



控制器研发思路:发源于问题,去解决问题


有记者问道:“传感器融合、嵌入大数据、分布式决策,这三个控制器突破性的研究是基于现有的技术集成,还是创新的模式?因为这三个融合起来达到的效果很大的,这样的产品研发有着怎样的一个思路?”



迟博士对此进行了解答:


传感器融合是适应发展潮流。现在做机器人研究都想把更多的传感器信息融入到机器人的各种控制和决策里,在这个方面,智昌做的最大突破、技术优点在哪呢?


一般的融合都是基于交互式的,或者在控制系统的应用层非实时的情况下。迟博士认为将来传感融合的突破是在实时响应上。人为什么说是最具有智能的呢?比如让火烫了一下,针扎了一下,大脑会立刻反应,翻译到控制领域这就是实时的反应。


获得了传感器信息,我们会在毫秒级,将来下一步会在微秒级去响应。这是我们在传感融合中做出的一个很大的突破,因为在很多产品产业的竞争中,大家最终竞争的性能和功能上的关键,就在响应的时间性能上。


“很简单的例子,你要机器人抓一瓶水,在控制设计上有两种做法。一种是传感具有单独的传感处理器,它把视觉信息或者处理完的位置信息处理完发给机器人,机器人控制器根据这个信息来决定机器人的下一个位置和运动,每一次的运动都是两个脑袋在交互,一个是传感处理器的脑袋,一个是控制器的脑袋。


“这种交互,一次一般都在在秒级和百毫秒之间,这种交互肯定是不能真正像人一样自然而流畅地来完成,如果我们想看到机器人真正像人一样自然反应的时候,一定要把传感融合运动的智能做到运动控制和规划的最底层,在响应上的时间进度上或者是响应的处理方式上做出突破。我们的这个突破是在业界现有的基础以及我们对运动控制底层的理解中产生的。”迟永琳博士说道。



另外一个是工艺上的突破,更多的是植根于智昌团队对整个产业的理解。因为在生产线上,特别是在中国的很多装配线或制造线上,最典型的突出特征是来料是有差异的。迟博士例举了一个比较贴近的例子——家用的断路器。


断路器组装过程中都是一堆零零星星的小部件,在中国的制造里就是四五个人坐一台桌子,在不到三十秒的时间内完成几十个部件的组装,动作飞快。在这个过程中,每一个来料的差异,人都会快地的甄别并组装好,但要机器人来做这些事情,现在的机器水平远远没有这个智能。迟博士团队接触过很多类似的需求,这些需求就带动了一个很核心的问题:机器怎么去适应这些东西。


这些东西的很多智能不是纯粹的运动问题,需要对所有的工艺过程和未知的零件有预先的信息和历史经验信息。只有把这些信息和运动过程深入地结合在一起,才能解决这些问题。所以迟博士团队把大数据和工艺的智能放在控制器里,就是为了解决零件有差异、工艺需要不断优化改进的情况。这是真正创造性的东西,来源于问题。


第三个分布式决策。现在制造系统越大越复杂,决策就越难,制造的成本也很高。如果在生产线底层换一个工作站,那么等于整个生产工艺都会发生很大的变化。传统的方式就需要这个工作站的所有信息,和这个工作站所有相关的东西都必须要快速发布到制造系统的最顶层,才能做出正确的决策。这种决策模式决定了生产线的柔性和适应性会达不到现在的一些需求。


面对这样的问题该怎么办?想想人的工厂,在某个工艺换了个人,有没有必要向上报告这里换了一个人?这个人可能是做不一样的事情,但没必要去做报告。因为新换的这个人在本地就能分辨零件的差异,他的班组长知道他这个人在做新的活,这些数据他没有必要层级报告。只要在本地做好这个决策就行了。


模仿以人为主的制造决策,智昌团队才想到了事情主体在哪发生就在哪做决策,建立这样一种制造系统的分布式决策架构。生产线的底层机器人控制器能够得到它的工作所需要的所有相关信息,自己知道当前的工作和下一步的工作,自我决策,并把决策结果报告给上层,让上层系统做总体协调就可以了。


现在的这种方式,每个人把在底层分布式的决策做好了的结果反馈给上层,上层根据底层的这种支撑性信息再去做决策。这种决策方式是更能适应现代的制造的灵活性和柔性的要求。所以智昌控制器的决策,是模仿人的组织社会的方式,做了一个决策上的变动,叫做“分布式决策”这样一种机制。


这几个创新来源不同,但都是力争解决在生产中迫切需要解决的问题。