有传感器、软件和云的更智能的机器人抓取

在机器人技术中，末端执行器是橡胶与道路接触的地方。机器人“手”是每一件产品或零部件的最终接触点。智能工厂和仓库只有在所有系统都是智能的并为整个企业增加价值的情况下，才能实现工业4.0所设想的敏捷、互联和协作环境。因此，机器人的抓取手需要比一般人更聪明。

机器人抓手的硬件和软件进步有助于实现更安全，更紧密的人机协作，易用性和灵活性，以处理各种形状和尺寸。即插即用的特性使它们更容易集成和实施，特别是对于需要进行日常转换的中小型企业。集成传感器将3d视觉、触觉和力感放在我们的手掌上。算法将其编排成一个可以学习的智能解决方案。云共享、人工智能机器人正在自学如何更智能、更好地抓取。

智能协作抓手

机器人抓手变得更聪明的方法之一是学会与人类友好相处。自动化已经不再是取代人类。现在，更多的是人类与机器人同事分享生产责任。协作机器人是这场运动的核心。这是将更多的注意力集中在协作抓取解决方案上。

Schunk GmbH & Co KG自20世纪80年代初以来一直致力于设计和生产机器人夹具。他们看到了协作抓取器的巨大潜力，可以实现与人类的直接互动和交流。Co-act代表协作执行器，是Schunk公司生产的协作抓手系列。该系列基于该公司的抓握技术，并进行了修改，以限制力，并防止与人密切合作时的其他潜在危险。该公司采用了标准的电动双指平行抓手，并在其周围建造了一个圆角保护外壳，以消除尖锐的边缘和夹点。

Co-act EGP夹持器是力限制的，符合技术规范ISO/TS 15066:2016机器人和机器人设备-协作机器人．该技术规范于2016年发布，为人机协作系统的设计师、集成商和用户提供了数据驱动的指导方针，以评估和降低风险。ISO/TS 15066的附件A包含了一项关于人体不同部位(包括手和手指)疼痛阈值的研究数据。它提供了最大允许压力和力的阈值。

“标准的EGP抓手和我们在协作机器人上使用的EGP抓手的最大区别在于，我们将力安全限制在140牛，”北卡罗来纳州莫里斯维尔市Schunk Inc.的自动化组经理马库斯·沃尔德里奇(Markus Walderich)说，“我们还确保，如果电源出现问题，峰值力不可能超过140牛。”

即插即用准备好了

Co-act抓取器系列与市场上的各种协作机器人兼容。

“我们的抓手是即插即用的，”Walderich说。“你不需要任何转接板，而且已经提供了电气连接，所以你可以直接在手腕上连接它。你不需要沿着手臂上的电缆将其连接到控制器上。”

Schunk的Co-act抓取器有不同的机械和电气连接，使它们即插即用，为不同的机器人品牌做好准备。Walderich说，这种夹持器易于集成和控制。

“我们使用离散信号来控制它，简单的24v信号，”他解释说，通过使用离散信号，不需要软件驱动程序。“你只需要一个信号就可以打开手柄，一个信号就可以关闭。每个机器人都有一个数字输出，可以打开和关闭我们的抓手。”

Co-act EGP-C还具有集成的LED状态环，可提供抓手状态的视觉指示。不同的颜色将表示正确的握持或错误的状态。

沃尔德里奇说:“从视觉上看，如果有什么问题，你可以马上看到。”“集成的传感器反馈会告诉你抓手是打开还是关闭。”

该Co-act抓手是最适合的材料处理，机器护理，和简单的组装任务。这家制造商正在自己的工厂里使用它们，以增加产能并避免工人受伤。在其标志性的夹持器的大部分手工组装过程中，Schunk使用配备Co-act夹持器的协作机器人在锋利的提取板上刮擦组件，以去除残留的密封材料。

沃尔德里奇说，夹持器的主要限制是操作力有限。但如果你从一开始就消除了人与手意外接触的可能性呢?这开启了一个充满可能性的世界。

更多的传感器，更多的协作

精密的传感器将为Schunk Co-act夹持器家族带来新的智能水平。Co-act JL1原型是一个“技术载体”，用于演示可能在未来协作抓取器中使用的功能。该原型机在2017年汉诺威工业博览会上获得了创新工业技术爱马仕奖。

Walderich说:“我们在这个原型中加入了许多我们今天所知道的可能的技术，使它成为一个安全的、协作的抓手。”“我们将利用我们所学到的知识，开发出具有更高有效载荷的未来Co-act抓取器。协作抓取器的下一个进化将是更大的力抓取器，它可以检测抓取区域是否有人类的手指或手，然后它不会施加超过140牛顿的力。”

Co-act JL1原型夹具有一套传感器，用于跟踪人类的接近程度，并触发规避动作，以避免与人类直接接触。一个电容式传感器在抓手周围产生一个电场，当任何含有大量水的东西进入这个电场时，它就会被探测到。这样，它就可以区分工件和人体部位。它可以在20厘米的狭窄半径内做到这一点。如果有人的手靠近，抓手会自动切换到安全操作模式。

力力矩传感器检测意外的力效应，如碰撞或故障。它还允许手动引导，定位和教学。指尖上的触觉传感器使抓手具有触觉。然后，它可以确定作用在物体上的确切夹持力，允许它对易碎物品施加适当的力。

原型夹具内置3d摄像头，以帮助检测工件。机载触摸屏提供与抓手的教学或切换操作模式的直接通信。两种不同的夹持类型，平行夹持和角度夹持，使JL1能够处理各种几何形状的物体。

这些先进的功能将有助于实现工业4.0及以后所需的敏捷制造环境，在这些环境中，人类和机器人可以协同工作。

方便中小企业使用和灵活

机器人抓取器的设计考虑了协作应用。该公司表示，其夹持器是为“即插即用”自动化而制造的。这对于需要在需求变化时保持敏捷的小批量、高混合生产的中小型企业尤其有利。

电动双指平行抓手通过软件实现车载智能功能。这不仅限制了力在人机协作应用中的使用，而且使伺服夹具易于集成和实现。

总部位于丹麦欧登塞的On Robot A/S公司北美销售副总裁克里斯蒂安·胡尔加德说:“除了安全之外，使用也很方便。”“当我们出去演示产品时，它可以在5到10分钟内挑选和放置物品。我们从安装中节省了大量的工程和编程时间。这是使它具有协作性的重要原因。”

Hulgard说，计算机数控(CNC)加工空间对协作机器人来说是一个巨大的市场，协作机器人经常被用来装卸机器。这些公司大多是小型到中型的夫妻店，生产计划通常每天都在变化。

“他们一天生产200个零件，第二天生产300个零件，”Hulgard说。“有了我们的智能抓取器，灵活性来自于能够用不同的力量抓取不同大小的物体。你只需要输入你想抓的东西的大小和你想要用多大的力，然后你就可以走了。改变夹持器功能的选项将改变游戏规则。投资回报大约是3到4个月。很容易看出其中的价值。”

软件支持的智能抓握

“你可以把我们的夹持器安装在任何你想要的机器人上，它都可以工作。但我们看到的价值在于如何在软件中控制抓手，”Hulgard说。“目前，该软件仅适用于优傲机器人，但未来我们将为其他机器人品牌推出该软件。”

操作员使用协作机器人附带的触摸屏平板电脑输入命令。

“当你把我们的软件安装到机器人上时，你无法分辨它是第三方软件，”Hulgard说。“它成为Universal Robots PolyScope软件的一个组成部分。就像你教协作机器人一样，你也可以教抓取器。它会帮你做很多工作。一旦你通过按下屏幕上的“关闭”按钮向抓手展示要拾取的部分，它就会测量该部分。只需点击一个按钮，就可以将该大小应用到程序中。在同样的编程过程中，你插入你想要施加到零件上的力。”

Hulgard解释了如何根据你正在处理的物品的性质设置不同的力值。如果它是一个数控机床抚平应用程序，你可能会施加全力，以确保你有一个强有力的金属部分的抓地力。对于一个易碎物品的包装应用，你需要小心不要压碎产品，你会施加一个小的力。

电气连接直接连接到工具法兰上，因此没有电缆从机械臂到控制器的长度。这种直接连接也使UR协作机器人可以在不被电缆缠绕的情况下进行无限旋转。

双抓手配置可用于两种有效载荷模型。使用双夹持器，可以在将新零件装入机器进行加工的同一道次中从数控机床中卸下零件。这通过减少周期时间来提高生产率。

“在同一周期内，我们的项目时间从单夹具的29秒左右减少到双夹具的17秒左右。几乎有一半的时间是这样。”“如果我们谈论的是大批量生产，时间就是金钱，那么在双重设置上的额外投资就很有意义。”

通过将协作机器人安装在移动基座上，客户可以轻松地将机器维护站从一台数控机床移动到另一台数控机床，并处理各种形状和尺寸的部件。值得注意的是，在这个数控机床维修应用中没有使用机器视觉。On Robot的夹持器能够通过检测零件的不同宽度来确定它是在夹持零件A、B还是C。

Hulgard表示，他们的目标是根据与硬件、软件或与产品相关的任何其他方面相关的反馈继续改进。

“我们根据客户的建议增加了深度补偿。由于我们的手指以弧形的方式握握，我们需要补偿手指呈弧形的高度。如果你必须抓住桌子上很平的东西，比如一枚硬币，那么你需要在抓取的同时让机器人向上移动，这样手指就不会碰到桌子。”

经过大量的开发和一些调整，软件正在使抓手变得更智能、更熟练。

可靠piece-picking

在离哈佛大学常春藤盟校大厅不远的地方，另一家初创公司可能因其创新的抓手而受到关注。不过，值得注意的是，肌肉背后的大脑。

right - thand Robotics借鉴了几种先进技术，在仓库和电子商务履行中心自动挑选个人物品。他们提供了一种硬件软件解决方案，结合了创新的抓取、先进的传感器和人工智能，以提高内部物流中自动化“拣件”的范围和可靠性。

RightPick解决方案是一个手掌突出吸盘的三指机器人手，它可以快速准确地从霍尼韦尔智能展台的垃圾箱中拾取物品。如下面的视频所示，RightPick正在挑选各种各样的东西，从瓶子、管子甚至罐头汤，到盒子、袋子和收缩包装。

right - thand Robotics, Inc.

在4月份的MODEX供应链活动中，在五个参展商展位上运营的RightPick工作单元在展会期间挑选和放置了131,072件商品。RightPick系统在各种各样的物品中实现了高达每小时1000件的拣货率，其中包括系统从未见过的产品。

它的可靠性在几年前几乎是不可想象的。

“在展会期间，我们可以挑选出和你在一个小仓库里一天挑选的一样多的机器人，”马萨诸塞州萨默维尔(Somerville) RightHand Robotics公司的联合创始人之一雷夫·詹托夫特(Leif Jentoft)说。“对我们来说，这真的是关于系统的可靠性。我们的系统已经准备好迎接黄金时段。”

通过云巧妙地抓取

RightPick拣件解决方案依赖于一系列智能硬件和软件技术。在3d深度摄像头和其他传感器的帮助下，一只带有吸盘的柔性橡胶手指可以抓取各种物品。手指有助于固定物品，因此您可以实现更快的循环时间和挑选较重的物品。计算机视觉帮助系统找出如何抓住物品。随着时间的推移，人工智能，特别是机器学习，被应用于提高掌握能力。数据通过云与其他机器人共享。

机器人拣件系统能够抓取以前从未见过的物品，并在云端与其他机器人分享它学到的东西。由机器人工业协会/右手机器人公司提供[/caption]

这三位大学研究人员最终与iRobot公司合作，为DARPA机器人挑战赛开发一种末端执行器。这项工作导致了iRobot iHY欠驱动手，该手后来赢得了比赛。

“我们有这些柔软、柔顺的手指，其机制使抓取物品变得更容易。自21世纪初以来，我们一直在哈佛大学罗布·豪(Rob Howe)的实验室研究这些问题。”“我们使用触觉感应。每次你选择一件物品时，你都会得到传感器反馈，告诉你什么可行，什么不可行。”

Jentoft和Tenzer还共同创立了TakkTile LLC，生产触觉传感器。他们正在申请专利的技术使用微机电系统(MEMS)，在坚固的外形因素中提供廉价的克级传感。

多式联运内部物流解决方案

从他们的博士后时代开始，Jentoft和他的同事们重新设计了夹持器的机制，使其更工业化。他们还对其进行了精简，使其更具可重复性和可负担性。

“需要注意的是，我们是一家硬件驱动的软件公司，”Jentoft说。“即使你在构建大脑，你也需要合适的硬件来进行抓取。在过去的五年里，随着3d打印和所有这些现成的传感器已经为手机行业开发出来，制造生产级硬件的成本已经降低了很多。硬件总是很难。但现在越来越容易了。”

Jentoft说，视觉技术也是如此。“在过去的几年里，我们已经在市场上推出了很好的深度传感器。我们使用现成的传感器，但整个视觉堆栈是内部的。我们可以用这些3d图像来弄清楚如何捡起我们从未见过的东西。当我开始读研究生时，这是一个价值1万美元的问题。当Kinect问世时，”他指的是微软在2010年作为Xbox 360视频游戏系统的附加组件发布的深度传感器，“它成了一个价值150美元的问题。”

Jentoft强调了在精度和速度之间找到平衡的重要性。他们的目标不是以牺牲循环时间为代价来达到完美。他们称之为3r——范围(range)、速率(rate)和可靠性(reliability)。

“亚马逊紧盯着每个人的脖子，这不仅仅是你做对了吗?而是你做得快吗?”Jentoft说。“你能扩大规模吗?”在市场劳动力严重短缺的情况下，你能做到吗?20%的旷工现象非常普遍。我们谈的是一个年营业额达到300%的仓库，这也很正常。”

RightHand Robotics专注于提供他们的RightPick解决方案，将其集成到现有的仓库技术和工作流程中，包括自动存储和检索系统(AS/RS)倾向、分拣感应、自动装袋感应和配套。他们与其他内部物流和电子商务系统供应商合作，提供整个解决方案。潜在的最终用户包括电子商务仓库、零售商仓库和第三方物流提供商。

RightPick。人工智能软件与机器人无关。虽然我们通常看到右手机器人的抓取器与UR协作机器人合作，但硬件软件解决方案可以与其他协作机器人或传统工业机器人一起使用。抓取系统的设计目的是抓取2公斤或更少的物品，这是在这些电子商务和内部物流应用中处理的典型产品类型。

把握合作的未来

智能机器人抓取已经成为一个多学科的研究课题。解决方案来自工程师工具箱的各个角落。机电一体化、软机器人、传感器技术、直观软件，以及现在的人工智能和云机器人——所有这些都在产生影响。未来将是各个层面的协作。

Tanya M. Anandan是《纽约时报》的特约编辑机器人工业协会(RIA)和机器人在线．RIA是一个非营利性行业协会，致力于通过机器人技术和相关自动化提高北美制造业和服务业的区域、国家和全球竞争力。这篇文章最初出现在RIA网站上．RIA是推进自动化协会(A3)的一部分，该协会是CFE Media内容合作伙伴。克里斯·瓦夫拉编辑，制作编辑，控制工程， CFE传媒，cvavra@cfemedia.com．

原创内容可在www.robotics.org．

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