柔顺控制；力觉；柔性机器人；工业机器人
传统工业机器人的优势与短板
传统工业机器人由电动机器演化而来，和人工的比较优势是负载能力大、速度快、位置精度好，劣势是应对环境不确定性的调整能力差，智能化程度低。协作机器人在传统机器人基础上通过降低结构重量，并限制电机功率和速度，实现与人在同一空间工作的安全保障，本质是传统机器人的一个分支。传统机器人（包括协作机器人），都是控制机器人位置，一般采用示教-执行的开环过程，这种方式只能应用于严格结构化的场景，对场景中出现的不确定性不能很好处理。比如零部件装配，零部件公差配合的精度远高于机器人位置控制的精度，只靠位置控制完不成装配。而人工凭借力觉和手臂柔性，以及学习决策能力，可以轻松完成装配动作。所以目前工厂需要大量工人在零部件装配环节，传统机器人在这方面也做了大量应用尝试，但效率很难pk人手。
如果把机器人的应用场景扩展到商业、医疗康复等广义生产活动，比如康复理疗，传统机器人在这些场景下相对人类手臂更是完全处于弱势。医生更多靠手臂力度帮助病人完成护理动作，而人类手臂的肌肉控制柔顺特性，传统机器人很难实现。目前传统机器人仍然有大量的人工替代存量场景，但对于工业装配、广义生产活动，真正pk人类手臂的能力才是机械手臂的下一阶段目标。柔性机器人有什么区别，带来什么好处
虽然传统工业机器人也可以通过末端加力传感器的方式实现力觉控制，但受限于面向位置的控制体系结构，力觉闭环经过的环节多，反应迟钝，节拍很慢，很难比拟人手。柔性机器人与传统工业机器人不同的软硬件体系结构：每个关节都配置力传感器，并且底层控制体系结构由原来的位置控制，转变为力和位置融合控制，使机器人兼具高精度位置控制和高动态力控制。 所谓高动态力控，即力的闭环频率相对工业机器人提升了一个到两个数量级，力觉反应更灵敏，同时实现模拟人类手臂肌肉控制的柔顺特性，使机器人具备了处理环境不确定性的能力。比如在零部件装配场景，可以通过控制相应方向的主动柔顺，模拟人手顺应位置偏差，进行柔顺装配。再比如复杂曲面打磨，柔性机器人在前进方向进行位置控制，在打磨压力方向进行力控制，并通过机械臂的柔顺调整，自适应曲面的弯曲变化，这和人工操作的特性是一致的。
依靠高动态力控技术，可以全面升级目前协作机器人的特性：比如通过灵敏力感知，实现更轻便的拖动示教，甚至可以直接拖动机器人写毛笔字，使机器人更易用。通过高灵敏度外力碰撞检测，使人机协作更安全。 另外，如果把AI比作人类大脑决策，则机械臂运动控制类似小脑和肢体控制，只有位置控制的肢体是不协调的。而力觉和柔顺特性的加入，给上层智能提供了更强大平台支撑，可以加速AI在广义生产活动中的落地。 通过以上核心技术特性，柔性机器人可以解决生产装配等传统工业机器人的应用短板，同时可以使其可以拓展至辅助医疗和商业服务等更广泛的场景中。柔顺控制就是从力传感器取得控制信号，用此信号去控制机器人，使之响应这个变化而动作。
发展现状
目前，柔性机器人被主要分为了两类，一种是工业柔性机器人，还有一种是生物柔性机器人，它们因为领域应用的不同，其定义也相去甚远。 其中工业柔性机器人是从制造业的角度定义的，专指运用机器视觉的六轴以上工业机器人，而生物柔性机器人则是从生物学角度来讲的，主要指模拟生物柔性与灵活性创造的仿生机器人。 现有的柔性机器人虽然有着诸多优点，但由于大多处于实验室阶段，不少的产品还是半成品。比如有的产品在材料上仍在使用刚性材料，有的产品只是多个硬质单元组成的简单结构，有的产品在外表柔软性和连接平滑性上还存在诸多不足等等。总而言之，柔性机器人当前只是提供了一个行业发展的价值方向，未来还有一很长段道路需要走。
中科大发明可“拧瓶盖”的柔性机器人。可进行开门、开抽屉、擦玻璃、拧瓶盖等一系列操作。
难点
从工业柔性机器人来看，首要的技术难点可能是材料。因为要保障工业机器人的柔性化作业，打破人机关系间的“工业围栏”，促进人机交互的安全、顺畅进行，传统的刚性连接器和外壳就无法继续使用，通过3D打印等方式寻找新材料或是首要任务。 而从生物柔性机器人来看，驱动可能是主要难点，其次还有材料。仿生机器人主要模仿的不只是生物外形，还有材质、结构和运动方式，这既需要利用一些特殊材料来打造皮肤、肌肉等构造，也需要新的驱动方式来让这些材料运动起来，相比于工业柔性机器人来说，其需要面对的难点更多更大。 但不管对于何种柔性机器人分类来说，对于新材料的研发探索都是必不可少的，可以说柔软的材料就是机器人柔性化实现的基础，未来能否在材料的寻找上取得突破，将决定着柔性机器人的发展能否走向成熟。
若有收获，就点个赞吧
0 人点赞
