1.2.4 智能裝備

人工智能、云計算、物聯網等技術的快速發展推動主要工業國家提出了面向智慧工業的戰略規劃，助推制造業從數字制造向智慧工業轉型升級，在以數據和信息處理為核心的數字制造系統的基礎上，自動化裝備融合智能感知、智能規劃、智能控制等技術，構成了以知識和推理為核心的智慧工業系統。

在具體的轉型升級方式上，工業機器人作為一種自動化裝備，通過與智能技術、工藝數字化技術等先進技術融合，實現了面向不同作業場景、作業任務、作業工藝的智能化應用，加快了制造業的轉型升級進程。工業機器人的關鍵技術有智能視覺感知系統、三維環境重建技術、位姿估計技術與運動規劃技術。

智能視覺感知系統是機器人集成應用系統的重要組成部分，以非接觸的方式為機器人提供豐富的二維和三維信息。馮明濤研究基于深度學習的機器人視覺三維感知與識別方法，在復雜的三維工業場景中，引入二維和三維視覺系統，基于視覺重建和理解技術，完成機器人智能化應用環節中的環境建模、位姿估計等任務。

三維環境重建技術是以數學的方式描述真實的三維作業空間內機器人、工件及障礙物的立體信息。三維重建的模型通常是以點云的形式進行描述和存儲，研究者通常將基于點云數據的建模方法與三維柵格結合，離散化的柵格可以加快密集點云數據的處理。

位姿估計是對局部高精度三維重建模型的進一步處理，目的是獲取目標工件相對于工業機器人基坐標系的立體位姿信息，主要分為基于點特征類算法、基于模板匹配類算法及基于深度學習類算法。Guo等研究了基于點特征的物體位姿估計算法，先根據待識別的物體外形提取顯著特征點，并構建了基于點云的特征描述子，然后基于特征描述子在物體原始點云模型中搜索與其特征匹配的點位，利用點云配準中的迭代最近點（Iterative Closest Point, ICP）算法求解兩者的相對空間變換矩陣。張昊若基于模板匹配的物體位姿估計算法，借鑒圖像識別領域的思想，在離線階段建立了待識別物體在不同位姿狀態下的模板庫，在線階段將視覺傳感器獲取的數據與模板庫中的模板快速匹配，獲得相似度最高的模板，從而確定待識別物體的最終位姿。Fu等利用端到端的深度學習方式對視覺采集的數據進行訓練，輸出工件的位姿。Zhuang等根據RGB-D數據的特點，利用基于卷積神經網絡的實例分割算法提取目標物體的輪廓及像素占據信息，獲得目標物體的點云，再基于點云配準算法求解目標物體的位姿。

運動規劃是基于約束條件在機器人的自由構型或工作空間中搜索出一系列中間位姿，使機器人從初始位姿安全地運動到目標位姿。面向靜態環境的運動規劃技術主要有隨機采樣算法和基于深度學習的運動規劃算法等。基于隨機采樣的運動規劃算法有隨機路圖（Probabilistic RoadMaps, PRM）法，在工作環境不變的情況下，在預處理階段構建高維空間的路圖，在查詢階段利用圖搜索算法確定最優路徑。基于深度強化學習的運動規劃算法是將深度學習與自監督學習的強化學習相結合，通過機器人自主地與場景互動，觀測并記錄場景反饋，并以行動試錯和獎勵的方式進行訓練，根據結果優化行動策略，獲得貼近人類決策方式的結果。面向動態環境的運動規劃技術通常也有兩類方法：反應式控制和全局運動規劃。反應式控制通常基于人工勢場（Artificial Potential Field, APF）法構建控制策略，用于局部動態避障；全局運動規劃則是在整個機器人構型空間內搜索可行的路徑，典型的算法是一種基于PRM的動態路圖法。

目前，我國的工業機器人發展仍與世界先進水平存在一定差距，需認清形勢、明確發展目標，制定符合我國國情的發展戰略與政策，攻克核心零部件、新型傳感器、人機交互、人工智能等關鍵技術，把握市場動向，建立有效的監管和安全機制，順利完成工業機器人的轉型和升級。工業機器人應用應與大數據相融合、與模式識別相融合、與虛擬現實融合以及與精益生產相融合，只有通過與智能技術、工藝數字化技術等先進技術融合，才能實現面向不同作業場景、作業任務、作業工藝的智能化應用，才能加快制造業的轉型升級進程，才能趨向于智能化、智慧化、“人機共融”發展。

傳統的材料成型方法，在新時代、新需求下面臨著效率不高、效果不好、甚至無法使用的問題。3D打印技術的出現和發展，并不是為了顛覆傳統的材料成型方法，而是立足于在目前材料已有的加工和成型技術基礎上，應對新材料成型技術上的挑戰。3D打印已經在小批量、個性化的材料制造方面展現出了它的價值，比如航空制造業、醫學人體影像的實體成型等。在需要大批量制備的產品開發過程中，3D打印也能發揮它在成型應用上的優勢，為新的結構設計和外形設計提供寶貴的預研條件。

3D打印采用了一種分層制造、疊加成型的全新制造方式，是一種集計算機輔助設計（CAD）、計算機輔助制造（CAM）、計算機數字控制（CNC）、激光、精密伺服驅動系統等于一體的先進制造技術。其原理主要是依照在計算機上構建的三維模型，并通過相應的切片軟件進行數字切片處理，獲取三維模型垂直方向上各層截面的輪廓信息，相應的成型執行元件（激光頭或噴頭）在控制系統的驅動下按照各層截面的輪廓信息進行規律性的掃描動作，有選擇地切割、固化每層材料，經過材料層層疊加、黏結，最終實現三維實體的制造。雖然目前傳統的制造行業并不能夠完全被新興的3D打印技術所取代，但3D打印技術的問世無疑為制造業帶來了美好的前景，尤其在工藝成型方面是一場全面的技術革新，減少了煩瑣的工序，降低了工件的制造成本，提高了生產效率。

20世紀60年代，最先由美國的科研工作者將計算機技術與機床的制造工藝結合起來，生產出世界上第一臺數控機床。由于集成了計算機技術，這臺機床能夠自動執行機械零件的加工任務。這項技術賦予了傳統機床新的生命力。隨著后續工業技術的發展以及新工藝在機床上的應用，數控機床在復雜精密的零件制造中大展身手。此外，數控系統也逐漸具備了數字化以及智能化的特征。繼第一臺數控機床研制成功后，歐美國家又對數控機床的結構設計進行了多次改進，并且對數控機床的應用領域也進行了更廣泛的探索。數控機床的發展大體上可以分為三個階段。科研人員首先對十字架形機床進行了研究與設計改進，在此基礎上又研制出龍門形數控機床，解決了工業化不斷發展的背景下大型零部件加工的難題，大大提高了工業生產的效率。目前，德國的多家機床廠商在數控銑床的研發領域表現出較高的水平。其通過在龍門形機床上安裝專門的機械式手臂，然后搭配使用五軸控制系統，實現機械式手臂的靈活擺動，從而可以生產出對精密度要求更高的零件。與此同時，在機床運轉過程中，還伴隨有感應器和跟蹤探頭，能夠對運行的軌跡進行模擬分析做出及時地調整，從而使數控技術更加智能化。