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创新精密驱动技术,助力企业数字化转型 ——知行驱控一体化柔性自适应末端执行器

导语:  近年来,机器人的发展及应用使得高可靠性和高精度的柔性机器人末端的需求也越来越多。现有的末端执行器并不能完全满足多样化的场景需求,灵巧手的售价太高不适合工业领域应用。机器人抓取系统广泛应用在产品装配、仓储物流、检测等领域,因此对机器人末...

  近年来,机器人的发展及应用使得高可靠性和高精度的柔性机器人末端的需求也越来越多。现有的末端执行器并不能完全满足多样化的场景需求,灵巧手的售价太高不适合工业领域应用。机器人抓取系统广泛应用在产品装配、仓储物流、检测等领域,因此对机器人末端的灵活度、精确度、柔性有更高的要求。如在大部分电子产品装配还都以人力为主,工厂的装配线分布在劳动力成本比较低的亚洲国家。随着用工成本的增加,人力成本已经在这些国家不再占据优势,更灵活可靠的机器人级自动化系统已经成为解决问题的关键。机器人末端执行器的柔性是整个机器人系统应用的技术瓶颈之一。

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  根据Global Market Insights.Inc研究报告显示,机器人末端执行器市场的收入在2018年超过25亿美元,预计到2025年将达到65亿美元,到2030年将超过100亿美元的市场。2019年至2025年期间,年增长率达14%。全球每年消耗的夹爪数量超过3000万个,并且全球前15强的末端执行器厂商无一中国企业。

  2021年4月知行机器人加入阿里云加速器,作为阿里云加速器“智能制造”赛道的代表企业,与阿里云达成共识后,快速展开了上云用云合作,并作为案例企业入选阿里云加速器《2022机器人产业图谱及云上发展报告》,受邀参展2022年云栖大会。

  知行机器人虽处于初创型企业,但是处于机器人及人工智能这一兴新产业,在未来五年,公司致力于为智能制造领域提供“灵活、可靠、安全、智能的机器人系统解决方案”,解决智能抓取系统中灵活末端执行器、精确控制及通用智能算法等核心技术问题,开发出具有市场竞争力及成本优势的智能装备。通过对细分行业的生产自动化及仓储自动化,创新运营实现颠覆性发展。

  知行机器人坚持持续的自主创新,全面提高公司团队的研发能力和技术水平,集中精力做好企业产品的研发和生产,并结合工程应用和市场需求,力争建设机器人手领域的世界级的研发中心和生产基地,打造机器人领域的领军团队,推进新产品开发和技术创新,成为世界一流的智能抓取产品供应商和系统解决方案提供商。

  一、柔性机器人末端及智能抓取系统,实现制造领域生产及流通自动化

  中国于2015年印发《中国制造2025》,提出智能化制造目标,并于其后出台了《“十四五”机器人产业发展规划》等一系列针对制造业的扶持政策,尤其指出要推动工业机器人及其相关行业的发展,鼓励制造业向自动化转型升级。

  制造业自动化转型是推动工业机器人行业发展的最大动力,在市场和政策的助力下,未来很长一段时间内机器人行业都将会有持续的增长,而复产复工让汽车行业、3C电子、新能源锂电等行业的需求恢复,也给了机器人行业更多的发展空间,尽管从短期来看,疫情大环境下机器人行业还是免不得会受到影响,但从长远看,这一成长型行业的发展潜力依然可观。

  知行机器人旨在研发柔性机器人末端执行器及智能抓取系统,并将其应用于制造领域生产及流通自动化,如3C、半导体、锂电、新能源、汽车电子等的装配、检测、上下料、搬运、分拣等领域,提高机器人灵活操作力,降低生产和装配劳动强度,克服工厂面临人员短缺等问题,提高各领域的生产效率。知行机器人创始人白国超表示:“不管是流通性物流还是生产性物流,由智能机器人替代人工作业,进行高效拆零出库,逐渐成为趋势。知行机器人集合先进的AI+3D视觉识别技术,机器人运动规划及自动标定技术系统性解决行业痛难点。”

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仓储(箱子拆垛)

  据了解,知行机器人创始人来自海归博士,帝国理工博士后,而其核心研发团队来自帝国理工、交大、哈工大、复旦大学、东南大学、苏州大学等,为其在工业自动化装备发展空间的拓展中,提供了广阔且扎实的技术、产品、和研发基础。

  二、工业生产正在由粗糙走向精细,末端执行器市场的广阔蓝海已经清晰可见

  智能末端执行器可应用于工业装配、上下料、仓储搬运、物流分拣等领域,不仅节约了投资成本、用工成本,降低生产和装配劳动强度,克服工厂面临人员短缺等问题,还能提高各领域的生产效率,满足多样化的生产需求,促进智能制造领域技术更新、产业升级。

  随着多样化生产需求的扩大,工业生产线也越来越繁杂,对于大型重力物体的抓取来说,具有通用特性同时又拥有大负载抓取能力的末端工具是工业生产制造急需的产品。

  知行系统化、标准化的自适应末端执行器通过创新机构设计实现自适应物体形状,通过精确力控实现自适应抓取力;同时,多传感器融合实现自适应物体位置,其优点是,轻、中、重载全系列,标准协议接口,即插即用,精确位置、速度、力控制。

  公司现已开发的大负载电动机器手包括60kg级三指重型模块手和120kg级六指重型模块手,负载能力强,能够根据客户需求调整夹持力,实现对不同形状和尺寸产品的平稳抓取。模块化设计三指、六指独立驱动可对不同形状和尺寸的物体进行自适应精确抓取,具有更高的智能性和灵活性,提升了知行机器人手在各种应用场景的使用效率。

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  如今,知行机器人自主研发的大负载电动机器手,能够解决物流、工业等领域重型物体的抓取需求。而大负载电动机器手在酿酒行业已实现项目落地,用于仓库内部的拆垛码垛环节,产品已平稳运行,并在同行业进行广泛推广,受到多家企业的认可与好评。

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  重载搬运系统

  在具体产线解决方案上,知行专注于实现AI+工业制造和AI+职业教育

  1.仓储出入库系统:上游来料输送线运输装载产品的托盘到机器人工作站,Al3D视觉拍照定位产品,根据要求,引导机器人抓取指定个数的产品到下游输送线或者直接码垛,完成机器人拆零出库作业。

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  2.立库智能出入库系统:智能库位自动管理,实现精准定位、智能库存管理、精准出入库。机械臂与智能立柜无缝对接,自动存取、系统集成订单、WEB、导出/打印功能,支持PC端、安卓系统端等。

  3.黄酒自动化产线:工业级,自适应多指手,无人化仓储搬运,自动堆垛机,AGV托盘搬运,无人化仓储码垛搬运。

  4.重载移动搬运系统:机器人及人工智能技术突飞猛进的发展,在医药、电商、食品等领域的应用正逐渐兴起,不管是流通性物流还是生产性物流,由智能移动机器人替代人工作业,进行高效搬运、出库等逐渐成为趋势。

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  围绕柔性机器人末端及智能抓取系统,知行积极融入生态,发展合作伙伴,联合技术研发,构建细分行业壁垒。知行机器人累计服务客户超过200家,与国内50余家企业建立合作,积累多个行业智能制造及自动化成功案例。在传统与新兴行业(工业制造、仓储物流、新能源、半导体、生物医药、航空航天等)有着广泛应用。

  知行机器人创始人白国超表示:“随着自动化、智能化的发展,工业生产正在由粗糙走向精细,末端执行器市场的广阔蓝海已经清晰可见,同时我们也在正大力推动知行机器人在资源共享、科技创新、成果转化、人才培养等方面与高校开展长期的多层次合作”。

  三、成长在阿里云:“云边端”一体化架构让生产更加柔性和智能

  从知行成立之初,就开始部署与阿里云的合作。

  随着新型数字技术在机器人领域的深入应用,机器人终端采集的数据信息量越来越大、种类越来越多,机器人企业对数据传输、存储的需求呈现几何式增长。

  对于云端技术方面,知行将标准品加上5G/4G的网络模块,来实现远程的信息采集。其中,有网络方面的布局,合作企业也是以做模块模组的企业为主。目前知行的新能源电池的逆向物流监控监管的大数据展示平台是由企业自行开发,而阿里云作为企业的云平台,主要服务物联网领域数据的采集应用。

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  在“云-边-端”协同一体化的架构中,知行通过部署,全方位采集机器人关节末端的力控与视觉传感器反馈的运行数据,并将不同品类工件的质量、体积、空间形态等信息以及其对应所需的力控、角度等抓取数据进行存储,基于海量的样本数据在云或边端对机器人进行模型训练,增强机器人应对多品类场景的自适应能力,进而推动生产线的柔性化生产。

  对机器人训练使其更智能化的这些数据,放入云端去存储和处理。目前知行把机械臂和夹爪的一些功能性能信息参数传到云上。不仅如此,云端存储和计算,对于实现更智能抓取功能的研发非常具有帮助。因为手是跟物体直接接触的媒介,机械手上可以加很多传感器,通过把手抓取物体的数据、抓取力的信息在云上做存储和计算,从而推进未来机器人向更加智能化演进。借助阿里云可以获得基于云的运营工具与开发工具等,从而享受基于云上服务的计算、存储、网络资源、云上软件等,将公司内部数据在云端流转,在加快推动业务的敏捷迭代的同时,通过大数据统计进行分析与预测,实现机器人终端业务需求的快速响应与敏锐洞察。对于快速发展的机器人企业而言,通过上云可以实现云资源按需付费,减少硬件设备与基础设施的成本投入,并且云端资源提供弹性扩容能力,更适合快速扩张型企业的即时扩容。

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  对于企业上云,传统制造型企业对于上云后生产数据的安全性仍存疑虑;此外,机器人设备上云过程中涉及到对已有产线软硬件设施改造的成本投入问题,也成为阻碍其上云发展的重要因素。但是,知行创始人白国超博士表示,机器人企业上云趋势明显,知行机器人将与阿里云达成深入合作,公司在不断完善各产品数据采集的标准化工作的基础上,将上云应用在企业销售、设计、工艺、生产、管理、服务等各个业务环节,云平台为机器人企业在IT成本优化的条件下实现AI算法高效训练、应用敏捷开发等诸多优势。在智能抓取功能研发时,云平台提供了项目的全生命周期管理,加速推动项目进展。云计算为该项目提供计算集群、存储阵列等基础设施,为智能抓取算法的模型训练与数据分析提供了有效助力。

  未来,各产业从业者需要整体经营思路的转变,只有充分认识到云上发展的价值,才能推动企业智能化改造的深入发展。


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张娅楠
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