（原标题：珞石机器人任赜宇：柔性协作机器人为何是机械臂的未来趋势）
柔性协作机器人技术,即是在机器人的应用过程中,解决机器人与环境接触交互问题的有效解决方案。而在和人类频繁交互的应用场合,为了提高机器人使用的安全性与智能性,柔性协作机器人应运而生。
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协作机械臂的技术背景
协作机器人(Cobots),是设计和人类在共同工作空间中有近距离直接接触的机器人。当前大部分的工业机器人是设计自动作业或是在有限的导引下作业,因此不用考虑和人类近距离互动,其动作也不用考虑对于周围人类的安全保护,而这些都是协作式机器人需要考虑的机能。
早在1994年,在美国“通用汽车计划”中,人与机器人安全协同的需求就被提出,在此后的1996年西北大学的J. Edward Colgate和Michael Peshkin正式将协作机器人的概念提出。
2003年德国宇航局的经典款蓝色LWR III问世,该机器人可以说是协作机器人中的经典款,奠定了当今诸多协作机器人的技术基础。
2008年,Universal Robots推出了市场占有率较高的协作机器人UR5协作机器人,该款机型也为UR日后强大的市场占有率奠定了基础。再往后就是美国的Rethink Robotics于2012年推出了双臂协作机器人Baxter。最后是2013年德国KUKA iiwa的发布,该款机型可以说是当时协作机器人的技术巅峰。
可以这样来说,2013年以前可看作协作机器人发展的初级阶段,从2013年之后,国内和国外协作机器人的厂商与其相应机型就如雨后春笋般爆发出来。如果我们从外力测量的方式来分类,协作机器人可以分为如下几类:
基于电流环的外力检测,如UR5;
基于集成应变片的力传感器进行外力检测,如KUKA iiwa;
通过磁和编码器的方式观测外力,如Baxter带有串联弹性驱动器和内置传感器。
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协作机械臂的性能需求
相比运用在大负载、相对规则的生产环境中传统的工业机器人,协作机器人是可以与人类进行近距离接触的,其工作环境非结构化程度较高,具体体现于人类的高度参与和复杂的工作空间,如科研领域、医疗领域、商业领域和工业领域等环境。
那么不同的场景对协作机器人有着不同的需求。
首先是在人类高度参与的环境中,协作机器人就要有较强的人机交互能力,具体体现在协作机器人的安全性和易用性两方面:
其次针对复杂的工作空间,就要求协作机器人有着较强的空间适应能力,具体有以下三点:
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协作机械臂及其关节的设计
在分享关节&臂的设计之前,我们先对前面几款典型协作机械臂关节&臂的特性进行一个总结:
1、类UR关节
在UR的关节中,从左到右依次是输出法兰、谐波减速器和用于中空走线的中空套筒;UR关节一个很大的特点是将无框力矩电机的外壳与输出连杆做成了一体;再往后是无框力矩电机和高低速的双编码器,它的测量原理是把输出端的低速通过中间的传动轴传到电机的尾部,然后在电机的尾部和电机的高速端一起做高低速的位置测量,这样有较好的集成性;最后是整体关节的驱动器位于高低编码器的尾段,然后是插针式抱闸,基于此原理的抱闸会造成制动后在电机端存在一个约60°角的晃动,即使说通过一个高减速比谐波减速器,在末端仍然会有比较大的偏差。
2、KUKA-iiwa关节
KUKA-iiwa关节最左端是类似杯状的力矩传感器,因为较薄的外壁导致其成本控制相对较难,然后是输出端的编码器,不同于UR,iiwa就是将编码器置于输出端进行测量;接下来是用于径向抗弯支撑的交叉滚子轴承和谐波减速器;再接着是电机模块,其包含了无框力矩电机+电机端编码器+抱闸,集成度是非常高的,且用了紧凑型侧向读数头;紧接着是关节的功率转换板、电机控制板和电源板,最后是用于散热处理的风扇,末端是外壳连杆。
3、类Sawyer关节
Sawyer关节与UR5和库卡最大的不同是在谐波减速器后集成了一个弹性体编码器,其通过测量两个端面的偏角再乘以抗扭截面系数得到关节的力矩,其中这个偏角是通过磁环+编码器的方式获得。这种方式致使关节的整体高刚度、低成本实现、力矩高测量精度这三个性能不能兼得。
4、珞石GIA
在做协作机器人前先做关节是因为伺服关节的力控性能是协作机械臂整体力控表现的基础,从测试的结果来看,关节力控难点体现在三方面:一是对谐波减速器传动特性引起的纹波的抑制;二是因引入谐波减速器的摩擦力精确建模与补偿;三是对基于应变片的力矩传感器噪声与对称性的处理。
那么接下来是对典型协作机械臂整机设计小结:
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协作机械臂的当前应用
经过诸多协作机器人厂商的尝试与推广,当前协作机器人的应用主要集中在工业场景、科研场景、医疗场景与商业场景等领域,针对每个场景的具体应用demo可参见如下:
工业场景
科研场景
医疗场景
商业场景
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协作机械臂的未来发展
未来协作机器人在本体设计方面的设计发展趋势,主要还是关注紧凑化、洁净度与提高负载自重比等,总体来说,协作机器人在本体设计与控制方面,原理性的技术都已经相对成熟,当前更多的精力可能还需要聚焦于产品的定位、提高产品可靠性与降低价格等:
而在应用场景的发展上,协作机器人以“更轻、更安全、更好用”的底层逻辑是正确的,但量大的刚需场景仍在探索中,下图是一些可能会需要应用到协作机器人的场合,供大家参考:
本文来源：大众新闻
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