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      智能機器人研發平臺

      時間:[2018-01-08]  來源:

      一、背景

      在智能制造技術高速發展的時代背景下,機器人技術與網絡技術、人工智能技術結合,新型態的機器人得到了飛速發展并進一步向網絡化、智能化發展。為了更好的完成各種任務,機器人需要逐步適應復雜外部環境,勝任多機協作和人機協作,為了實現以上要求,我們不僅發展傳統機器人硬件技術,更需要加強機器人軟件研制,機器人操作系統作為機器人大腦是重中之重,其研制意義重大,因此機器人技術研究平臺建設以支撐機器人操作系統及相關功能開發為重點。

      二、目標

      為了滿足智能制造工程研究院發展機器人和人工智能技術的需要,該平臺擬建設為“柔性平臺”。該平臺不僅適合開展基于機器人操作系統的研究,而且具備豐富的傳感器資源,可針對機器人操作系統上層應用模塊進行開發,如開發圖像識別、語音識別、文本識別、軌跡規劃、感知融合、深度學習、人機協作、多機協作等上層應用,使人工智能技術、互聯網技術與機器人技術相結合,同時結合大數據計算、云技術等提高機器人性能。

      三、總體框架

      機器人技術研究平臺的整體建設思路是:基于硬件資源、通信資源、軟件資源、計算資源,開展專項技術研究,服務于平臺上的用戶,主要應用于智能制造,醫療服務,云機器人、裝備健康狀態監控和預測等領域。同時在專業技術方面,機器人技術研發平臺主要開展人工智能技術、模擬仿真技術、通用功能模塊、機電液一體化、半實物仿真技術的研究。機器人技術研發平臺的主要研制方向為ROS操作系統研制及基于該操作系統的功能模塊軟件。整體平臺建設考慮通用化、模塊化、系列化,提高模塊復用,壓縮研發周期和成本,提高可靠性。 機器人技術研究平臺主要有三條主線:項目、技術、能力,以項目促進技術,以技術充實能力。建設平臺的同時,完善組織機構和平臺硬件,積累過程資產,整合外部條件,其中外部條件整合主要在打造校企聯盟,做好創新孵化,形成顧問團隊。

      圖1 機器人技術研究平臺框架

      四、服務對象

      主要服務對象為團隊用戶、企業用戶、個人用戶。其中團隊用戶主要為智能制造工程研究院及廣州大學其他學院的科研團隊;企業用戶主要為在平臺開展創業孵化的企業;個人用戶主要為廣州大學內部科研人員。

      五、資源

         (1)硬件資源

      表1 機器人技術研究平臺硬件資源列表

      序號 名稱 功能 數量(套) 備注
      1 雙臂智能協作機器人 重量(包含底座):137.7KG;高度(帶底座):1750mm;單臂展:1025mm;手臂與軀干接觸面直徑:330mm;自由度:共14個(每個手臂7個);底座占地面積:900*800mm;電源需求:90~264V AC;額定電流:6A;防護級別:IP50;適宜溫度:0-40攝氏度;末端執行器:電動夾持器、真空吸附器;可安裝ROS等開源操作系統,并支持二次開發 2 隨機配件
      2 單臂智能協作機器人 關節數:6;機械臂;工作半徑:850 mm;機械臂重量: 18.4 kg;負載重量:5 kg;工作范圍: 850 mm; 旋轉: +/- 360° 度; 最大速度: 180°/s TCP速度: 1 m/s;重復精度: +/- 0,1 mm; 自由度: 6 旋轉關節; 支持的通信標準: TCP/IP 100M兆通訊,適用IEEE 802.3u標準; 適用100BASE-TX通訊介質標準;以太網socket連接 和 Modbus TCP連接; 可安裝ROS等開源操作系統,并支持二次開發 2 隨機配件
      3 四足機器人 整機重量(帶電池):約22kg;負載能力:5KG;行走速度 :0.8m/s;爬坡角度:20度;電池重量:4KG;平地行走續航時間:3小時;電池容量:10500mAH*51.8V;最大允許充電電流:10A;電機編碼器分辨率:0.022度;足端力傳感器分辨率:約20g;;足端力傳感器維數:1;足端力傳感器數量:4;單腿自由度(電機數):3;整機自由度(電機數):12;平地行走功耗:200W 2 隨機配件
      4 iCub機器人 高度: 104CM;重量: 23-25KG;自由度: 54個電機,76個自由度;具有機器視覺和語音傳感器,具有位置和運動傳感器,以及外部皮膚傳感器。開源的軟件及硬件。開發平臺多樣性(LINUX、WINDOWS、OSX),不同平臺可移植 2 隨機配件
      5 通信設備 路由器2臺,交換機2臺(與無人機試驗平臺共用) 1 隨機配件
      6 輔助加工設備 3D打印機1臺,加工中心1臺,鉆床1臺,工作臺1個,夾鉗1個 1 隨機配件
      7 輔助仿真測試設備 Dspace仿真器2臺,萬用表2臺,示波器2臺,烙鐵風槍等(與無人機試驗平臺共用) 1 隨機配件

         (2)軟件資源

      目前機器人技術研究平臺主要有以下軟件資源:ROS操作系統、Rapyuta軟件、gazebo軟件、Matlab軟件、Solidworks軟件、inventor軟件、ansys軟件、Python軟件等。機器人技術研究平臺的主要產品基于ROS操作系統和Rapyuta軟件等開源軟件,便于后續產品的升級、共享和拓展。其余專業軟件主要包含軟件編程、結構電氣設計、結構和控制仿真軟件。

         (3)通信資源

      主要基于有線網絡和無線局域網進行通信,包含路由器2臺、交換機2臺,以上資源主要依托場地共性網絡資源,且此部分資源與無人系統技術研究平臺共享。

         (4)人員

      機器人技術研究平臺人員以機器人軟件功能模塊開發人員為主,機器人結構、電子、仿真人員為輔,構建復合人才隊伍,平臺人員既負責專業技術又承擔平臺管理職能。

      表2 無人系統研究平臺硬件資源列表

      序號 崗位名稱 主要工作職責 人數
      1 機器人硬件維護 負責機器人硬件維護、結構件加工、平臺硬件設備管理 2
      2 機器人仿真技術 負責機器人操作系統仿真/控制仿真 2
      3 機器人驅動及通信技術 負責機器人驅動及通信 2
      4 機器人軟件開發 負責機器人操作系統研發,及軟件功能模塊研發 8
      合計

      14

         (5)場地

      機器人技術研究平臺主要產地為大學城北城投樓三層實驗室,主要劃分有基礎加工區、人形機器人實驗區、雙臂機器人實驗區、單臂機器人實驗區,該場地與無人系統共用,同時便于與無人系統聯合試驗。

      圖2 場地裝修三維效果圖

      六、建設方案

      根據機器人技術研究平臺的整體框架,依托現有資源和人員,確認機器人技術研究平臺主要有三條主線:項目、技術、能力,以項目促進技術,以技術充實能力。以下從項目、技術、能力三個角度闡述。

         (1)項目

      滿足平臺進駐資格的企業、團隊和個人通過審批后,可在機器人技術研究平臺上開展研究項目,項目的開展主要集中在ROS系統的開發和功能模塊的開發。綜合利用平臺的物理資源、軟件資源、通信資源、高性能計算資源,開展機器視覺、語音識別、文本識別、深度學習、感知融合、運動規劃、多機協作、人機協作研究,應用于智能制造、醫療服務、云機器人、裝備健康和預測管理。

         (2)技術

      機器人技術研究平臺主要開展人工智能技術、模擬仿真技術、功能模塊開發、機電液一體化開發、半實物仿真技術,如圖1所示。主要集中再人工智能技術研究和軟件模塊開發,且技術開發過程中注重通用化、系列化、模塊化工作,提高技術成熟度和復用度。

         (3)能力

      機器人技術研究平臺具備以下能力:基礎加工、過程資產、創新孵化、校企聯盟、顧問團隊。形成項目積淀和基礎能力,同時整合外部資源做好校企聯盟、創新孵化、顧問咨詢。其中需著重做好組織過程資產管理,包含項目結題過程中的通用模塊評審、通用技術評審,在完成以上評審后,做好項目歸檔,提煉通用模塊和通用技術,便于后續項目的重用,壓縮開發周期。

      七、平臺管理

      機器人技術研究平臺的管理工作主要分為:設備管理、過程資產管理、軟資源管理、平臺管理,日常使用流程主要為:設計模擬評估、申請登記審批、過程監督管理、結題歸檔管理、反饋優化提升、整體環境建設。

      圖3 機器人技術研究平臺管理規劃

      平臺管理。包括用戶管理、工作管理、技術管理、技術服務。其中用戶管理工作要做好用戶準入審查及過程監管,以確保平臺利用率和產出。

      設備管理。平臺設備主要包括無人機、無人車、通信設備、測試儀器、備件和標準件、模擬設備、計算設備。以上產品管理需要做好臺賬和定期狀態核對和檢查。

      使用管理。平臺設備使用的管理流程為申請—核定—批準,其中申請為平臺的團隊或個人用戶根據技術設計需求,提出使用申請,后經平臺對應責任人進行核對,最后由部門主管領導進行審批。

      過程資產管理。項目執行后的組織過程資產主要包括項目日志,項目文件和管理規程。這些過程資產在項目結題后要進行總結評審,按照評審專家意見進行項目結題考評和結題歸檔,做好項目歸檔,豐富平臺知識庫,優化平臺管理流程。

      軟件管理。主要包括平臺周邊資源拓展和整合,涉及產學研政、顧問咨詢、創新孵化等。這些工作將提高平臺產出,提高平臺效用。

      八、總結

      在研究院的整體規劃下,機器人技術研究平臺建設主要集中于服務ROS操作系統和相關功能模塊開發,以通用化、模塊化、系列化推進相關技術成熟。在平臺的管理上,突出主要業務,整合周邊資源,統籌產學研政資源,打通技術上下游,突出人工智能技術與機器人傳統技術的融合。

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