由于我们的恐惧,自动化制造设施充满了物理障碍——守卫和围栏。自动化系统,尤其是工业机器人,能够快速且出人意料地移动,从而危及靠得太近的人。围栏是一种合理的预防措施。然而,帕特里克·索巴尔瓦罗指出,围栏作为安全措施远非完全有效。


也就是说,因为我们完全合理的恐惧。人们敏捷而聪明,通常在寻找物理障碍的解决方法方面非常有效。他期待有一天人们可以在没有围栏的情况下与强大的机器人一起安全地工作,因为视觉技术和人工智能 (AI) 提供的安全性比物理障碍所能提供的更安全。


而这一天可能会在今年到来。


Sobalvarro 博士是马萨诸塞州剑桥市Veo Robotics的联合创始人之一,一家致力于开发协作机器人或“cobot”系统的公司,该系统不是基于力和速度限制(当今使用的协作机器人的典型特征),而是基于使用 AI 和先进视觉技术可靠实现的速度和分离监控。他说,Veo 的“Freemove”系统可以让任何机器人协作,使机器人能够在不威胁到人的安全的情况下靠近人操作。


现有的机器人安全标准,包括 ISO 10218、ISO/TS R1506 和 IEC 61508,都认可该系统实现操作员安全的方法,而且 Veo 现在有面向市场上生产设施的商业版 Freemove。该系统满足了人们对协作自动化日益增长的需求,而如今最常用的协作机器人无法单独满足这一需求。


他说,协作自动化“让你可以选择在循环中加入人”,而这种选择——与完全自动化相反——正变得越来越有价值。制造业的各种趋势使全自动化越来越成问题,包括大规模定制、更短的产品周期和更严格的质量要求。“对于越来越多的制造产品,在必须改变流程之前,您永远不会摊销完全专用自动化的成本,”他说。相反,在这些情况下具有经济意义的选择是部分、可重新部署的自动化与人类一起安全运行。协作自动化是实现这一目标的方法。


视觉技术和人工智能联合可以让机器人协同工作吗?


然而,协作机器人通常通过以低于可能造成伤害的速度和力量水平运行来实现这种安全性,从而将包括协作机器人末端执行器在内的最大有效载荷限制为 10 公斤。Sobalvarro 博士指出,只有一小部分工业机器人应用涉及这么轻的负载。Veo 的系统旨在让速度快、功能强大到足以严重伤害人类的机器人受到控制,从而变得协作。


他说,实现这种可能性的视觉技术是在过去五年内才出现的。它最早的用途之一是视频游戏。当然,安全不是游戏,但 Veo 使用的运动跟踪视觉功能是 Xbox Kinect 游戏配件使用的那种运动感应的工业、远程版本。


观察遮挡


Sobalvarro 博士解释了依赖这种传感技术的系统是如何工作的。Veo 的协作自动化采用四个或更多安装在机器人上方的具有重叠视野的视觉摄像头。每个摄像头通过红外反射重复发送红外闪光以映射其视野中的每个物体。Veo 开发的相机的分辨率足够精细,可以在 10 米处分辨出人的手指。协作系统每秒 30 次,通过结合所有摄像机的数据来绘制机器人附近的地图。他说,在这个组合领域内,系统正在寻找遮挡。


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也就是说,系统正在寻找它无法看到的每个空间体积,因为有东西挡住了它的视线。任何比一条面包稍大或更大的遮挡物都被假定为能够容纳一个人(意味着可能是一个非常小的人),并且对这些遮挡物的分析用于检测安全问题。通过每秒 30 个样本记录的相变跟踪任何遮挡的进展。


如果遮挡物的运动过程可以为人类进入工作区并进入机器人范围提供间隙,则该空间被视为被遮挡物“感染”,系统会相应地做出响应。从这个遮挡的当前位置,然后,Freemove 软件会根据机器人可能的移动和可疑人员以每秒 2 米的假定(快速)速度进行的可能移动来比较未来状态。如果这两个角色的事件视界导致人类与机器人接触的任何可能状态,那么机器人就会减速或停下来。


Sobalvarro 博士说,至关重要的是,该系统采用了人工智能,而不是机器学习。机器学习是概率性的,相关安全标准明确规定不允许触发安全措施的统计方法。“即使是非常好的机器学习也可能有 10,000 次失败,这对于制造环境中的人类安全来说太大了,”他说。相反,人工智能需要根据模型识别结合分类进行遮挡分析的快速计算。


后一个组件分类使遮挡分析更有效。根据视觉数据,该系统可以识别机器人、夹具和工件,将它们排除为可疑的遮挡物。这种分类还有助于使系统快速安装——这是一个宝贵的附带好处。不需要精确定位摄像头,因为一旦安装了摄像头,系统就可以通过定位机器人的底座来将自身“归零”。


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人类动机


为什么这个人工智能系统比围栏更安全?Sobalvarro 博士说,因为围栏容易受到人类智慧的影响。人类遵循使他们处于危险之中的相互冲突的动机。“在制造业工作的人的职业生涯涉及大量安全培训,但它涉及更多关于保持生产运转的重要性的培训,”他说。一瞬间,这两个优先事项可能会发生冲突。丢弃掉在安全围栏后面的物品的工人可能会拒绝为了取回该物品而中断生产。


那个工人可能会看到如何妥协或移动到围栏上方或下方——这一瞬间做出的举动可能会被证明是有害的或致命的。相比之下,没有类似的方法可以通过一瞬间的不良冲动击败视觉和人工智能系统。如果工作人员试图通过覆盖相机来做到这一点,那么这将产生会导致系统响应的遮挡。有了视觉和人工智能系统,就没有可以跳过的围栏。


之前已经有非接触式系统用于机器人的速度和分离监控。例如,光幕。然而,诸如此类的设备只能是保守的,将触发障碍保持在远离机器人触及范围的地方。它们不允许协作,因为人类和机器人可以轻松地近距离一起工作,因此自动化不必完成每一个细节。


事实上,Sobalvarro 博士指出,Veo 系统并没有特别适合机器人。该公司的最终希望是,任何自动化工业机械都可以由这样的系统管理,生产无人看守的工厂车间,人们可以在其中自由、安全、无所畏惧地移动。


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