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[導讀] 目前來看,傳統(tǒng)的抓取裝置主要有機械手爪、吸盤等,其中機械手爪設計周期較長、更新頻率較高、利潤附加值較低,且難以適用于易損、易形變物體的抓取場景。吸盤同樣存在場景受限的問題,對表面不平整的物品很難

目前來看,傳統(tǒng)的抓取裝置主要有機械手爪、吸盤等,其中機械手爪設計周期較長、更新頻率較高、利潤附加值較低,且難以適用于易損、易形變物體的抓取場景。吸盤同樣存在場景受限的問題,對表面不平整的物品很難抓取。

2011年,在學術界出現(xiàn)了“軟體機器人”的概念,跟傳統(tǒng)機器人相比,它們不靠電機來驅動,更多是靠氣動力。

商業(yè)化之路

從人體角度來看,肌肉的彈性系數(shù)與橡膠硅差不多,于是業(yè)界開始嘗試用軟塑料類的材料來做機器人,軟體機器人從而變成一種新想法。直到2012年,美國幾位教授用氣槍為塑膠通氣,研制出能夠執(zhí)行爬、跳等動作的軟體機器人。

有了這些前沿探索后,業(yè)界開始看到軟體機器人的市場前景,用來做醫(yī)療機器人、穿戴機器人和機器人玩具等。

2013年,哈佛大學Whitesides研究小組的學者Carl Vause,從章魚中獲得靈感而發(fā)明了軟體機器人,并創(chuàng)辦了全球第一家將該技術商業(yè)化的美國企業(yè)Soft Robotics。

當傳統(tǒng)機器人工程師正努力通過硬連桿、傳感器和伺服電機來滿足市場對機器人柔性抓取的需求時,Soft RoboTIcs的技術可以說是一個大轉變。

Soft RoboTIcs CEO Vause介紹,其軟體機器人完全由聚合物制成,這是一種帶有微流體通道材料的專有混合物,不需要傳感器或其它機電裝置來操作,計算能力內置在夾爪中。當啟動時,它就可以模擬章魚的觸角來實現(xiàn)人手的取放能力。

結合歷史背景,加利福尼亞州薩利納斯的移民勞動力減少,英國退歐對勞動力自歐盟國家流入英國,澳大利亞“背包客”勞工監(jiān)管存在障礙,勞動力日益稀缺已衍生為一個全球性問題。

“這個問題對世界各地的食品成本和供應產(chǎn)生直接影響,因為食品加工和包裝的手工程度高,勞動力成本占總成本比例高,且主要依賴低成本的移民勞動力,因此生產(chǎn)者趨于自動化來維持生產(chǎn)力?!盫ause道出了首選食品領域切入市場的原因。

發(fā)展至今,不僅食品領域,農(nóng)業(yè)、先進制造業(yè)、電子商務、零售業(yè)、物流業(yè)等都需要自動化來滿足日益增長的市場需求和解決勞動力短缺的問題,還需要自動化技術操控形狀多變和易碎的產(chǎn)品。Soft RoboTIcs在這類非結構化、精密、頻繁變化的應用環(huán)境中找到了用武之地。

除了Soft RoboTIcs,在軟性夾爪領域的企業(yè)還有我國的北京軟體機器人(SRT)和柔觸機器人。

SRT CEO高少龍說,團隊從最早的科研構想階段實驗室就開始考慮市場應用,即用于異形和易損物品的搬運環(huán)節(jié),協(xié)助解決柔性生產(chǎn)的問題。因此,最早期的目標市場是食品和生鮮,后來逐漸拓展到3C、玻璃制品等,應用在手機屏幕、邊框、電路板、汽車軟包電池、電腦外殼等抓取場景。

柔觸機器人CEO張帆則認為,產(chǎn)品的良率和一致性主要與生產(chǎn)工藝相關,在汽車和半導體行業(yè)沉淀了多年的單機和整線設計經(jīng)驗,對B端客戶需求擁有較深了解后,柔觸通過集成商切入人力密集型、自動化程度不高的行業(yè),如物流、玩具、食品包裝、3C電子、汽車零部件、服裝紡織等。

“低門檻”是個誤解

關于軟體手的工作原理,較常見的驅動方式為氣動驅動,它決定了軟體手各單元內部呈封閉的腔體結構。當正壓驅動時,軟體手各單元打開,夾爪握緊進行抓??;當負壓驅動時,軟體手各單元收縮,夾爪松開釋放物體。

張帆表示:“有些人覺得柔性手爪的技術比較好理解,所以很簡單。其實壁壘包含各方面,這是一個結合材料,到結構設計,再到生產(chǎn)工藝,以及電氣控制原理的交叉學科?!?/p>

“如果客戶需要的是一個行業(yè)的解決方案,那就需要對客戶所處行業(yè)的工藝,比如節(jié)拍、定位精度、批次數(shù)量、理料方式等有充分了解?!睆埛珡漠a(chǎn)線設計角度指出,要把產(chǎn)品做好,設計出能為客戶創(chuàng)造價值的解決方案,并不簡單。

為了應對產(chǎn)線柔性以及產(chǎn)品質檢能力的提升,柔觸除了提供完整的手爪套件和針對精密行業(yè)的“柔喙”系列產(chǎn)品,也推出了包括30多種單手指的模塊化設計平型組合套件。

而在高少龍看來,最大的壁壘則是“材料和結構的優(yōu)化”,他說道:“據(jù)我們所知,不少東莞小廠都仿制過,但是都失敗了?!?/p>

高少龍進一步指出:“硅膠材料需要調質,不同配方對應不同制造工藝。內部結構設計則包括壁厚、內腔結構等,不同的結構也會帶來不同的工藝和使用性能?!?/p>

“有點類似鑄件的概念,看著原理都不難,但是涉及的技術內容較多,高品質的鑄件企業(yè)也很少。相比鑄件企業(yè),柔性體更難質檢,如果技術不過關,會頻繁出故障,這就不只是良品率的問題了?!备呱冽垙娬{。

值得一提的是,夾爪產(chǎn)品與設備一次性銷售不同,因其“耗材”的特性,客戶會持續(xù)購買。

“吸盤的壽命多為10萬數(shù)量級,換算成實際概念就是,吸盤最少只能使用3-5天,最多也僅能使用一個月左右的時間。”高少龍表示,根據(jù)產(chǎn)線生產(chǎn)節(jié)拍不同,SRT產(chǎn)品的壽命可以達到300-600萬次,即使用2個月至1年。對于廠商來說,延長檢修周期就意味著更長的生產(chǎn)時間與更高的設備使用效率。

為了提升產(chǎn)品壽命,柔觸機器人對基礎材料進行了改良,在高分子基體材料中加入了納米添加劑,旨在提升現(xiàn)有柔性材料的拉伸強度和耐磨性。

香港大學機器人研究院院長王煜教授對軟體機器人技術壁壘的描述為:從原理、設計、結構、驅動、控制、傳感,做成一個完整的體系。

王煜教授進一步分析,軟體機器人面臨著三大基礎問題:

第一,如何定義軟體機器人系統(tǒng)。剛體運動學通過機械原理可以解決運動問題,而軟體相關運動理論至今仍屬空白;

第二,如何設計/控制柔性系統(tǒng)。軟體機器人具有無窮多自由度,在無法用鉸鏈和傳感的前提下,如何讓軟體機器人產(chǎn)生運動,并實現(xiàn)更復雜的控制是個難點;

第三,柔性系統(tǒng)制造的材料問題。目前3D打印可以把不同性能的材料混合起來以獲得較復雜的柔性系統(tǒng),雖說可以抓蘋果、雞蛋、豆腐等,但在抓起物體快速移動時會發(fā)生抖動,缺乏剛性。此外,氣體驅動、液體驅動和壓電驅動實際效果欠佳,驅動材料依然是很大的瓶頸。

除了生產(chǎn)上的技術壁壘外,Soft Robotics設計出無需人工干預,也不需要增加訓練、線下學習、抓取物品的3D模型,以突破應用壁壘。

Vause認為,傳統(tǒng)機器人被設計為非常有效地執(zhí)行單個任務,但是當物品或任務發(fā)生變化時,它們需要傳感器和復雜的視覺系統(tǒng)來重新整合和編程,這也許就需要花費數(shù)百小時和大量資金投入。

Soft Robotics利用材料科學和AI算法,設計并構建了自動化解決方案和軟體機器人夾持系統(tǒng),不需要傳感器或其他機電設備進行操作,讓客戶已有的機器人實現(xiàn)即插即用,并能靈活操控形狀、大小和重量各不相同的物體及易損物體。

如今,Soft Robotics的SuperPick系統(tǒng)能夠每小時進行600多次的抓取。如果抓取失敗,使用一個基于瀏覽器的界面就可以人工遙控監(jiān)視。在2018年CES活動上,Vause演示了如何糾正一個遠在2700英里以外機器人的抓取錯誤。

“世界上沒有機器人市場”

雖說夾爪是一個較前沿且實用的研究領域,但國內卻鮮有企業(yè)專門對其進行研發(fā)生產(chǎn)?!案咂焚|柔性抓手的研發(fā)和生產(chǎn)難度較高,再加上這個市場暫時處于藍海階段,因此市面上可看到的產(chǎn)品并不多?!备呱冽埍硎?。

他說:“如果我們今天去做個平板,其實不那么復雜,我們可以先參照蘋果小米、華為的優(yōu)缺點。但做軟體機器人,市面上基本沒有可參照的產(chǎn)品形態(tài)和方向,唯有與客戶在應用中一點點琢磨出來?!?/p>

張帆表示同意:“現(xiàn)在柔性手爪是一個新事物,一方面我們在教育客戶,另一方面我們也在被客戶教育。教育客戶是指,我們需要推廣產(chǎn)品,介紹產(chǎn)品的優(yōu)勢;被客戶教育是指,客戶提出的具體需求也是我們產(chǎn)品升級和迭代的方向?!?/p>

王煜教授也認為,軟體機器人要越來越多,在解決小問題上多多少少有進展后,這些成功案例和經(jīng)驗能夠慢慢融合,促進軟體機器人的理論發(fā)展。

軟體機器人有很多大學和科研機構在研究,事實上仍存在泡沫化的風險?!耙豁梽?chuàng)新技術如果找不到應用場景,就無法進入商業(yè)化運營,那耗時耗資的研發(fā)就沒有太大意義,甚至會讓行業(yè)進入低谷期,減少產(chǎn)出,學者也會轉移他們的學術興趣?!备呱冽堉赋觥?/p>

以Vause的話來說:“世界上沒有機器人市場,只有正好可以通過機器人技術解決問題的市場?!睓C器人和機器人技術必須解決未被滿足的需求,才能實現(xiàn)應用。當產(chǎn)學研將重心從只需要機器人承擔的工作轉移到人機協(xié)作上,當把柔性機器人夾取系統(tǒng)與機器學習相結合時,也許就會發(fā)生一系列令人驚奇的事情。

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