在本届工博会上,具身智能与工业机器人的领悟正在成为企业主关注的焦点,在工业机器人的载体上,具身智能等新技能的快速融入已经产生极强的生产力。
微亿智造联合捷勃特就在本届工博会上,展示了最新具身智能工业机器人(EIIR, Embodied Intelligent Industrial Robot),供应一个具身智能赋能工业机器人的先行者案例,代表了当前工业机器人正加快进入到具身智能工业机器人的新阶段。

本次工博会展会现场,EIIR以互动展台的形式涌现,能通过不雅观察人类装置积木的动作和流程,进行任务拆解和学习理解并完美复现,同时,通过云端实现实时任务的传送和远程实行,实现人类装置成果的复现。

不少专业不雅观众感慨,在人工智能的加持下,该具身智能工业机器人只需看一遍、学一遍,就能批量化复制与实行该动作。
这就像是原来老师傅带徒弟,只需师傅教一遍、带一遍,聪明的徒弟通过算法能力学习一遍,就能做到一看就会,而且一次就能上手实操,并且越做越好。
这种能力意味着该机器人未来有望真正进入到实际工厂,通过这种学习能力快速理解任务并实行,更快匹配未来工业生产场景需求,帮助智能制造转型升级。

微亿智造CTO赵何博士先容,具身智能工业机器人是将传统机器人掌握算法与人工智能算法深度领悟,具备繁芜环境感知、强任务理解、实时动态方案、高速精准掌握等智能特性的下一代工业机器人。
在制造业场景下,人形机器人不是最适宜的办理方案。
而具身智能工业机器人具有通用根本智能,能够通过自然模态进行人机交互,实现生产任务理解,免编程、免示教支配,既能知足制造业的柔性切线哀求,又可以实现快速批量生产,是目前最相符制造业场景需求的具身智能办理方案。

一看就会只需人类师长教师傅带一次这个机械人就能学会模仿

▍具身智能带来工业新浪潮

成立于2018年的微亿智造是一家专注于工业AI+机器人掌握的做事商,从出身起一贯致力于将机器人技能更好地运用于工业制造。
得益于长期的制造业深耕和非标自动化履历,微亿智造在办理多个工厂任务的过程中创造,传统工业机器人受限于编程支配办法,大多只能在确认且封闭的空间中重复运动,任务泛化能力弱,而且无法具备柔性切线能力,自动化生产线须要花费大量韶光和人力成本来调度各个部件的精准度。

然而,随着中国制造业小批量、多品种,各种各样的新制造形态发展,企业越来越多的产品、越来越频繁须要换线生产,这种长尾的产线特性导致歇工停产切线已经成为显著问题。
例如微亿智造做事的一家消费电子领域的零部件配套企业,在5年前单一产品大批量生产的时候,该手机零部件产线日检丈量达到200万件,微亿智造当时采纳传统工业机器人与机器视觉的组合考试测验办理该难题,比较人工和模组构造要更加高效,一台设备最多可以代替16名质检职员。
但随着其手机厂商更新迭代,该企业面临切线换型难题,一旦改换产品,质检机器人就须要重新编程更新路径点位,传统工业机器人的柔性化就难以知足哀求。

这是一个非常范例的案例,在原来传统产线乃至支配工业机器人的产线上,换线后一旦工艺流程、来料情形发生变更,由于工件模型繁芜,机器人程序就须要重新调度,项目研发支配周期比较长,调度本钱高,企业投入也大,这从源头上限定了工业机器人在更多行业的遍及和运用。

由于自身在AI质检领域非标自动化的经历,在具身智能的浪潮下,微亿智造认识到,大模型行业运用已经掀起机器人的智能化浪潮,机器人产品的灵巧性和智能化需求越来越被凸显,以更低的本钱知足企业更多的需求,并让ROI在可承受的范围内,那么在传统工业机器人上融入具身智能将是一条可行路径。

赵何博士阐明道,不同于开放的生活场景,工业场景在宏不雅观上具有明确的边界,是高度可控的场景,这为具身智能技能的落地供应了有利的外部条件。
在微不雅观上,工业场景有更高的精度和效率哀求,这也是为什么在现有的自动化产线上有很多的工装和夹具对工件进行物理限位。
这种方法在知足精度和效率哀求的同时也极大提高了自动化产线的切线难度和本钱。
而具身智能工业机器人通过引入精准高效的感知技能办理微不雅观层面上的定位问题,淘汰产线须要对工件进行物理限位的哀求。
宏不雅观层面的工业场景边界为具身智能技能的落地供应了更大的可能性;而微不雅观层面的具身智能技能的运用供应了详细技能路径。

在近两年的摸索实践中,微亿智造通过客户需求调研确定了研发方向,并考试测验将原来的软硬件体系标准化、模块化,整合软硬件底层资源,率先将具身智能理论运用到工业场景,领悟感知、驱动、掌握、算法、云做事等技能于一体,创新性地逐步将产品形态归纳总结为新一代具身智能工业机器人(EIIR),从而使其能够更好理解温柔应繁芜的工业环境,帮助制造企业以一种通用的办理方案,轻松办理产线的灵巧性温柔应性问题,精准且高效地实行各种多元化任务,为工业制造供应一种更专业的新选择。

在微亿智造按照具身智能机器人的定义和规范中,首次将智能化观点引入到精准且高效的工业机器臂中,让机器臂具备足够多的智能和柔性以降落对物理限位的哀求,并用大模型梳理重构了机器人感知、方案、掌握方面范式,打通底层掌握接口,搭建了一整套模型的演习框架以及云边真个运行架构,真正做到了具身智能与机器人的领悟。

借助这套体系,机器人首先能够通过具身视觉模块,实时捕捉动态环境变革,进行毫秒级的实时舆图重修,确保机器人与外部环境交互的实时性,其次,借助认知大模型,机器人再无需传统示教及机器人编程,只需通过对图片、视频、动作等进行精确捕捉,结合工业垂类大模型,即可快速实现任务理解和拆分。
末了,通过具身视觉模块结合机器臂实时位姿,能够快速进行来料的三维位姿估计,将识别精度提升至1mm,采取基于优化和采样结合的方案,毫秒级完成点到点路径方案,实时天生间隔和速率最优轨迹,让机器臂的任务拆解和实行更加智能化、柔性化。

▍核心技能拆解

在微亿智造看来,工业场景的任务实质上可以大致分为宏不雅观和微不雅观两个层面,宏不雅观上指的是同等性单任务复现,微不雅观层面则是智能化应对产线多元化的来料问题,任务边界相对明确且清晰。

为此,微亿智造的做法是考试测验借助三个根本模型:感知根本模型、决策根本模型和操作根本模型,将任务进行更进一步细化拆解,并分别形成逻辑链和任务链,使其具备更强的具身认知与实行能力反馈回路,并在此根本上延伸出一定的环境、人类交互能力,确保在制造业产线高自由度的情形下,高准确性办理换线、换产、换工艺这类柔性化生产问题。

“在原来,机器学习存在一定的语义隔离,但大模型供应了一种全新且直不雅观的可能性,冲破了人机互换和交互模块到机器措辞的转化瓶颈,这使得机器人的任务理解与自主决策能力已经上了新的台阶。
通过完善任务关键步骤以及先后顺序的韶光和空间逻辑关系,即可让大模型节制微不雅观层面不可控变量的任务规律,感知后预测决策,带来更加完美的办理思路。
”赵何博士阐明道。

例如在机器人任务理解层面,在原来产线切线后,工程师须要根据最新的产线情形设计编程调度机器人作业轨迹,由人类充当柔性化实行的转化载体。
而如今,微亿智造采取多模态大模型,帮助机器人仅需借助措辞模型以及视频、图片等多模态大模型,就能对生产任务能有一个精确且直不雅观的理解,机器人无需人类赞助自动天生检测工具轨迹,通过提示或者微调,即可实现实行侧更高效的交付流程。

由于具身智能工业机器人(EIIR)本身具备一定通用的基本智能,能够通过视觉、传感器等多元件的领悟,将多模态信息处理、领悟与理解形玉成新机器措辞,配以工艺的SOP,仅需大略的工程师示范或者多模态演示,即可使得机器人对微不雅观任务有所全新理解,并下发自动串联,自动避障实行,自动学习天生全新的任务轨迹,让切线韶光缩短至小时级。

同时,EIIR的多模态学习包括语义理解、任务拆解等各层级,纵然在改换产线后,大模型也无需重新演习,仅需完善演习语料库细节,增强机器臂任务勾引,即可重构任务抓取和交互的思维链,实现动态信息印证。
随着数据量以及演习韶光的提升,该任务理解模型性能、决策实行可靠性会趋于稳定,仅需3个小时以内就能实现对付切线后陌生物料的处理。

在这个过程中,虽然传送带上来料的朝向、位置都可能存在偏差等问题,但机器人感知系统和运动系统实现了打通,通过具身视觉模块,且微亿智造自研了基于韶光最优的三阶约束轨迹天生技能,让具身智能工业机器人(EIIR)在繁芜环境感知根本上,合并成运动掌握根本模型,从而更加具备明确的任务导向。

可以创造,基于具身认知决策能力,机器臂在任务理解、思考的过程中,能够实现信息的领悟和打算,形成感知与实行闭环,更精准地获取工件位姿,并还可以采取基于优化和采样结合的方案,驱动和掌握机器臂的运动和轨迹,通过调动机械臂运动系统与视觉系统的位置移动,二次实时捕捉动态来料变革,自主决策与天生任务实行轨迹,担保终极任务实行的高效准确性,极大提升了繁芜工况下的识别成功率。

▍硬件底层改造

除了软件算法层面的巨大改造,微亿智造也创造,想要实现更加即时性的掌握以及预测,须要机器人、视觉、传感器等各种硬件的底层接口领悟。
为此,通过与计策互助伙伴捷勃特的深度互助,目前具身智能工业机器人(EIIR)已经从工业机器臂的底层掌握方法到软件设计理念层面完成了一次全新的改造,使其从封闭的掌握系统,优化成为能够进行反馈回路打算的开放性智能具身机器人,并供应了更加多元的接口。

这种底层架构的改造带来的意义不言而喻,通过开放底层架构,EIIR引入视觉伺服技能,具身视觉模块借助上层决策系统,能结合机器臂六轴实时位姿掌握本体姿态。
由于视觉相机像素精度达到5像素,机器臂末端能以均匀速率达到500毫米/秒,峰值速率达1000多毫米/秒的线速率水平运转,机器臂实时掌握频率为1KHZ,具身智能工业机器人(EIIR)能够以更高频更快进行目标物体的三维位姿估计,从而快速相应动态方案的轨迹,进一步提升了感知与实行系统的整体实时性和准确性,而且中间无需停顿,担保了环境感知和任务理解大模型的运行可靠性,也有了我们终极看到所见到的机器人能实现自主事情,并可以实时感知并识别位置,根据任务和姿势调度操作。

▍结语与未来

具身智能工业机器人(EIIR)的涌现,证明了在工业领域,大模型的技能能力特点深度契合新型工业化特色,结合机器人等技能,可基于感知预测和决策方案等能力在设计制造、产能优化、切线管理、生产运营等场景上全面助力工业领域降本增效。

具身智能工业机器人(EIIR)也表明,如今的智能制造已经不再是原来大略的端到端或者方案掌握等技能,机器人在工业场景的更大范围遍及落地,已经实行繁芜柔性化任务,必须有复合的智能化技能、底层软件架构颠覆性改造,才能担保功能的有效性和任务的完成度,知足质量管理体系的新哀求。

可以想象,在未来工厂,将工业机器人掌握算法与人工智能算法深度领悟的EIIR,已经不再只是扮演编程实行的自动化工具,而是进化为能够实时感知温柔应环境,能自动分解任务,并进行自主学习、自主决策及操作的智能体。
比较于传统工业机器人,EIIR具备自适应、自学习、免编程示教等上风特色,可承担各种工业现场的繁芜事情,并能在多个工业场景间实现柔性切换,极大提升生产效率,实现资源的最优配置,终极带来制造业的全新可能性。