智能机器人用传感器，软件，云抓住

在机器人技术中，末端执行器是橡胶与路面接触的地方。机器人“手”是每一个产品或部件的最终接触点。只有所有的系统都是智能的，并为整个企业增加价值，智能工厂和仓库才能实现工业4.0所设想的敏捷、超连接和协作环境。机器人的抓手需要比一般人更聪明。

新的掌握系统已移动到课堂前面。硬件和软件进步使更安全，更接近人机的协作，易用性和灵活性，用于处理各种形状和尺寸。即插即用功能使其更容易集成和实施，特别是对于日常转换的小型和中型企业（中小企业）。集成传感器将3D视觉，触觉和力传感在我们手掌中。algorithms将此多模式协奏曲进行协调成一个智能解决方案，以便在其增长时学习。云共享，启用AI的机器人正在教自己如何掌握不仅仅是更好 - 更聪明。

智能协作夹具
机器人夹具越来越聪明的方式之一是学习与人类很好。自动化变得少对替代人类。现在，更多关于人类与机器人同事分享生产责任。协作机器人或COBOTS，位于运动的中心。这将更多地关注协作抓握解决方案。

SCHUNK GmbH & Co. KG是全球领先的夹持系统供应商之一。这家家族企业成立于1945年，总部位于德国，自上世纪80年代初以来一直在设计和生产机器人抓手。他们看到了协作抓手的巨大潜力，能够与人类进行直接互动和交流。

专为人机协作应用而设计的夹具具有有限的力，并且对于更安全的操作员相互作用，没有尖锐的边缘或夹点。（由Schunk Inc.提供）

公司代表合作执行器的共同行为是Schunk制造的一家合作夹具。该系列基于该公司的经验和真正的抓握技术，改进，以限制力，并在与人密切合作时防止其他潜在的危险。该公司占据了标准电动双指平行夹具，并在其周围构建了保护壳，圆角，以消除尖锐的边缘和夹点。

Co-Act EGP夹具是强制限制，符合技术规范ISO / TS 15066：2016机器人和机器人设备 - 协作机器人。技术规范在2016年发布，为人机协作系统的设计者，集成商和用户提供了数据驱动的指导方针，以评估和减轻风险。ISO / TS 15066的附件A包含来自人体不同部位的疼痛阈值研究的数据，包括手和手指。它提供了最大允许压力和力的阈值。

查看协同机器人与安全携手有关ISO / TS 15066的更多信息。

“标准EGP抓手和我们用于协作机器人的EGP之间最大的区别是，我们安全地将力限制在140牛顿，”北卡罗来纳州莫里斯维尔SCHUNK公司自动化组经理马库斯·瓦尔德里奇(Markus Walderich)说。“我们还确保，如果电源供应出现问题，峰值力不可能超过140牛顿。”

即插即用准备好了
Co-act系列夹持器与市场上的多种夹持器兼容。这些产品包括KUKA LBR iiwa(如图)、FANUC紧凑CR-4iA和CR-7iA、Rethink Robotics Sawyer、Techman TM5、Universal Robots UR系列和安川HC10。Co-act MPG-plus专为ABB YuMi双臂合作机器人而设计。

“我们的抓手是即插即用的，”Walderich说。“你不需要任何适配器板，而且电子连接已经提供，所以你可以在手腕上直接连接它。你不需要通过电缆把它连接到控制器上。”

SCHUNK在Co-act抓手上安装了不同的机械和电气连接，使得它们可以即插即用，适合不同品牌的机器人使用。Walderich说，这个抓手很容易集成和控制。

“我们使用离散信号来控制它，简单的24伏信号，”他说，通过使用离散信号来解释，无需软件驱动程序。“您只需要一个信号来打开夹具和一个信号以关闭。每个机器人都有一个数字输出，可以打开和关闭我们的夹具。“

今年夏天，Co-act EGP-C将开始发货，与集成的LED状态环，将提供爪状态的视觉指示。不同的颜色将指示正确的握持或错误状态。

Walderich说:“从视觉上看，如果有什么问题，你可以马上看出。”“集成的传感器反馈可以告诉你抓手是打开还是关闭。”

共同行动夹具最适合物料搬运，机器趋势和简单装配任务。制造商在自己的工厂中使用它们来增加能力并避免工人受伤。在其商标夹持器的主要手动组装过程中，Schunk使用配备有共动夹具的协作机器人，以刮穿过锋利的萃取板以除去残留的密封剂材料。

在行动中观看共同行动夹具在Schunk的车间。

Walderich说，该夹持器的主要限制是受限的操作力。但如果你从一开始就消除了人类与手爪意外接触的可能性呢?这开启了一个全新的充满可能性的世界。

更多传感器，更多的合作
您可能已经在展厅上看到了未来。复杂的传感器将为Schunk Co-Act Cripper家族带来全新的智能级别。Co-Act JL1原型是一个“技术载体”，用于说明可用于未来的协作夹具的功能。2017年，原型荣获了汉诺威·梅尔展的创新产业技术的着名爱马仕奖。

原型协同抓手使用多个传感器系统、视觉反馈、内置触摸屏界面和其他高级功能，提供更高水平的人机交互。（由Schunk Inc.提供）

“我们提出了许多可能的技术，我们今天知道这个原型，使其成为一种安全，协作的夹具，”Walderich说。“我们将使用我们学到的内容来推导了未来的共同行为夹具，具有更高的有效载荷。合作夹具的下一次演进将是更高的力夹具，可检测夹持区域中是否有人的手指或手，然后不会施加高于140牛顿的力。“

共同动作JL1原型夹具具有一套复杂的传感器，可以追踪人类的附近，并触发避免运动以避免直接人体接触。电容传感器在夹具周围产生电场，以检测包含大量水的任何东西进入该领域。这样它可以区分工件和人体部分。它可以在20厘米的狭窄半径内完成。如果人手在接近，夹具会自动切换到安全操作模式。

力矩传感器检测意外的力效应，例如碰撞或故障。它还允许手动指导，定位和教学。指尖中的触觉传感器使夹具具有触感感。然后，它可以确定作用在物体上的精确抓握力，使其施加适当的脆弱物体量。

原型手爪有内置的3D摄像头，以帮助检测工件。车载触屏提供了与手柄的直接通信，用于教学或切换操作模式。两种不同的夹持类型，平行夹持和角夹持，使JL1能够处理不同几何形状的物体。

这视频说明了前瞻性技术在SCHUNK Co-act JL1原型抓手。

这些先进的功能将有助于实现工业4.0及以上所需的敏捷制造环境，在那里人类和机器人可以协同工作。

易用性，中小企业的灵活性
在机器人夹具上设计有考虑合作应用。初创公司喜欢说其抓握器是为“插头和生产”自动化而构建的。这对于具有低批量，高混合生产的小型和中型企业特别有利，需要保持敏捷作为需求变化。

电动两指平行抓手通过软件实现了车载智能。这不仅限制了人-机协同应用中使用的力，而且使伺服抓手易于集成和实现。

总部位于丹麦欧登塞的On Robot A/S北美销售副总裁克里斯蒂安·赫尔加德(Kristian Hulgard)说:“除了安全之外，还有易用性。”“当我们出去演示产品时，它已经准备好在5到10分钟内挑选和放置物品。我们在安装过程中减少了许多工程和编程时间。这是协作性的重要组成部分。”

用于人机协作操作负载和卸载金属部件的机器人夹具，在数控机床趋势应用中。（由机器人A / s提供）

Hulgard表示，CNC加工空间是合作机器人的巨大市场，其中Cobots通常用于装载和卸载机器。这些公司的大多数都很小到中型妈妈和流行的商店，其中包含日报通常会发生变化的生产计划。

“他们每天运行200份，第二天300份，”Hulgard解释道。“通过我们的智能夹具，灵活性可以通过不同的力抓住不同的尺寸的物体。您只需输入要抓取的项目的大小以及您想要申请的力量，以及远离您的力量。更改夹具功能的选项是游戏更换器。投资回报率约为3至4个月。很容易看到这个价值。“

On Robot于2015年由联合创始人比尔格·雅各布·克里斯蒂安森(Bilge Jacob Christiansen)和埃比·奥弗高德·福格桑(Ebbe Overgaard Fuglsang)创立，是丹麦蓬勃发展的机器人集群涌现出的一系列成功故事中的一条新线。这家初创公司的代理首席执行官，也是最初的投资者之一恩里科·克罗格·艾弗森，是世界领先的协作机器人制造商之一——通用机器人公司的前首席执行官。通用机器人公司的另一位主要投资者是移动工业机器人公司(Mobile Industrial Robots, MiR)的首席执行官托马斯•维斯蒂。“万能机器人”和“和平号”都经历了早期的快速成长由Teradyne获得．

根据Hulgard的说法，从同样的幸运喷泉饮用，机器人正在经历近300％的年增长率，并期待新产品和全球扩张。6月，在机器人上将在德克萨斯州达拉斯开设其第一家北美地区办事处。

Software-Enabled智能扣人心弦
目前，On Robot的直观软件界面可与Universal Robots UR系列的cobots一起使用。在机器人的抓手是一部分你+解决方案最终效果和其他产品的程序，用于与UR Cobots的即插即用兼容性认证。

“你可以在你想要的任何机器人上挂载我们的夹子，它将工作。但是，在我们看到的价值的地方是你在软件中控制夹具的方式，“Hulgard说。“现在，该软件仅适用于通用机器人，但我们将在未来为其他机器人品牌介绍该软件。”

操作员使用UR Cobot附带的触摸屏平板电脑进入命令。

“当您将软件安装到机器人时，您无法判断它是第三方软件，”Hulgard说。“它成为通用机器人PolyScope软件的集成部分。你教科摩托车的方式相同，你可以教抓斗。它会为您做大部分工作。一旦显示夹具通过按下屏幕上的“关闭”按钮，可以通过按下屏幕上的“关闭”按钮，然后测量该部分。点击一个按钮，然后将该大小应用于程序中。在相同的编程过程中，您将插入要应用于该零件的力。“

Hulgard解释了如何根据您正在处理的物品的性质来设置不同的力量值。如果它是一个CNC机器趋势应用，您可能会施加全力，以确保您对金属部件有强大的抓地力。对于带有脆弱物品的包装应用，您需要注意不要粉碎产品，您将申请小力。

查看下面的案例研究机器人抓手包装精致的草药在一个温室。

“这就是夹子的灵活性真正展示的地方。您可以使用相同的夹持器抓住不同类型和不同的对象。“

On Robot抓手有2公斤(RG2)和6公斤(RG6)载荷模型。电气连接是直接连接到工具法兰上的，所以没有电缆连接机器人手臂到控制器的长度。这种直接连接也使得UR合作机器人可以进行无限的旋转而不被电缆缠绕。

双夹钳使协作机器人臂一次处理更多的部件，增加该数控机床趋势应用中的生产率。（由机器人A / s提供）

双重夹持器配置可用于两种有效载荷模型。使用双夹具，可以从CNC机器中卸载零件在同一通道中，将新部件装入机器以进行处理。通过减少循环时间来提高生产率。

在工作时观看On Robot双夹持器在数控机床抚育中的应用。

“在与单个夹具的同一循环中，我们从一个大约29秒的项目时间开始，用双夹钳向下至约17秒。这几乎是一半的时间，“Hulgard说。“如果我们在谈论时间是金钱的巨大批次，对于额外的投资进行双重设置，它会产生很大的意义。”

通过将Cobot安装在移动基地上，客户可以轻松地将机器趋势站从一个CNC机器移动到另一台CNC机器，并处理各种不同形状和尺寸的各种部件。值得注意的是，在该CNC机器趋势应用中没有使用机器视觉。在机器人夹具上能够通过检测部分的不同宽度来确定它是否是夹持部A，B或C.请看这款智能抓手的功能在行动中。

Hulgard表示，他们欢迎用户对其硬件、软件和应用程序的任何方面提供反馈，目的是继续改进并为公司的产品增加更多价值。

“我们根据客户的建议增加了深度补偿。因为我们的手指握在一个弧线模式，我们需要补偿的高度，手指是弧线。如果你要抓桌子上非常平的东西，比如一枚硬币，那么你需要在抓东西的时候把机器人向上移动，这样手指就不会碰到桌子。”

随着很多发展和一点调整，软件使夹具更聪明，更擅长。

可靠Piece-Picking
在离哈佛大学常春藤盟校大厅不远的地方，另一家初创公司可能因其创新的抓手而受到关注。但同样值得注意的是肌肉背后的大脑。

Righthand Robotics从几种先进技术借鉴了自动化仓库和电子商务履行中心的个别物品。它们提供了一种结合创新的掌握，先进传感器和人工智能的硬件 - 软件解决方案，以增加载体中自动化“挑选”的范围和可靠性。

物流领域的机器人拣件解决方案结合了创新的抓取技术、智能传感器、计算机视觉和机器学习，实现了仓库和配送中心单个物品的拣件自动化。（由Righthand Robotics，Inc。提供）

我们在去年第一次看到了RightPick解决方案自动化展示．一种奇妙设计的3手指机器人手与手掌突出的吸盘突出，熟练地从霍尼韦尔智能展台中摘掉垃圾箱。后来，我们走过大厅到搭配的Promat秀。在那里，我们发现了三个Cobots配备了这些手，这些手从启动自己的展位中挑选了垃圾箱的随机物品。

他们可能已经被藏在展览馆的后角，但Righthandobotics摘要首次亮相在他们的轨道上停止了数百名迷人的昭和。甚至更多乞求，他们是怎么做到的？这些机器人如何采用数百项不同的形状和尺寸，精度和速度？

在行动中观看右翼．从瓶、管，甚至是汤罐头，到盒子、袋子和收缩包装的多功能包，挑选的商品种类之多令人难以置信。

一年过去了，right and Robotics打破世界纪录的挑选在4月份的MODEX供应链活动上。RightPick工作单元运行在五个参展商展台中，在展会期间挑选并放置了131,072件物品。加上UR协同机器人，RightPick系统在各种产品(包括系统从未见过的产品)上实现了高达每小时1000个单元的取件率。

真实的故事，这里？这是关于可靠性，几年前几乎不可想象的费率。

马萨诸塞州萨默维尔right and Robotics公司的联合创始人之一列夫·詹托夫特(Leif Jentoft)说:“在贸易展的过程中，我们可以在一个小仓库里一天内挑选尽可能多的产品。”“对我们来说，这实际上是关乎系统的可靠性。我们的系统已经准备就绪。”

像Andy Rubin的游乐场一样的投资者正在依靠它。Righthand Robotics筹集了超过1100万美元的资金。

通过云的聪明抓取
RightPick单件拾取解决方案依赖于大量智能硬件和软件技术。一只柔顺的、橡胶关节的手指，带有吸盘(由RIA成员Piab制造)，借助3D深度相机和其他传感器可以抓取各种物品。手指有助于稳定物品，所以你可以实现更快的循环时间和挑选较重的物品。计算机视觉帮助系统找出如何掌握物品。人工智能，特别是机器学习，被应用于随着时间的推移提高抓握。数据通过云与其他机器人共享。

“我们的核心产品是RightPick。人工智能软件和抓手一起工作。大脑和手，”詹托夫特说。“大脑从抓手那里得到反馈，知道什么有用，什么没用，然后就能变得更好。我们现在所处的阶段是，我们在日本、欧洲、加拿大和美国的仓库中都有系统，我们正在利用所有这些资源，通过云计算汇集到数据集中。

“这才是真正的魔力所在。是关于数据集的。我们不认为获胜的命题是训练机器人学习不同的项目。我们认为它的价值在于培养更普遍的能力。我们可以利用我们以前从未见过的东西，根据我们的经验，有效地捕捉到它。”

为了了解这项技术的发展，回顾一下会有所帮助。作为一家公司，right and Robotics自2014年成立以来一直积极致力于这一挑战。然而，两位联合创始人的研究要追溯得更远。仔细观察可以深入了解解决方案背后的一些不太受欢迎的创新。

Righthand Robotics的技术团队来自哈佛Biorobotics Lab，耶鲁大学抢救实验室，以及马萨诸塞州理工学院。其中许多人都有机械工程，计算机科学或机器人博士学位。Jentoft遇到了他的Cofounders，Yaro Tenzer和Lael Odhner，而这三个仍然在Grad School。

“雅罗和我在哈佛实验室，莱尔在耶鲁实验室，试着制造更好的机械手来处理精心控制的工厂之外的事情。在工厂里，同样的零件以同样的方式呈现了一百万次。我们试图理解，当你没有那种可预测性的时候，你是如何做某事的。”

这三名大学研究人员最终致力于与Irobot Corporation的联合项目工作，为DARPA机器人学挑战开发终点效应。这项工作导致了Irobot Ihy被驱动的手，后来赢得了比赛。更多关于早期前身的右侧的手，查看这篇文章．

“我们有这些软，符合的手指，机制使其更容易抓取物品。我们一直在研究2000年代早些时候在哈佛大学的Lab在哈佛大学的实验室以来，“Jentoft说。“我们正在使用触觉感应。每次挑选项目时，您都会获得传感器反馈以及什么有效和什么不起作用。“

Jentoft和Tenzer也被Cofounded Takktile LLC，这使得触觉传感器。他们的专利申请技术使用微机电系统（MEMS）以在鲁棒形状因子中提供廉价的克级感测。

机器人拣选系统能够掌握它以前从未见过的物品，并与云中的其他机器人分享它的学习。（由Righthand Robotics，Inc。提供）

多式联载体解决方案
从博士后时代开始，Jentoft和他的同事们就重新设计了抓手机制，使其更加工业化。他们还对其进行了精简，使其更具可重复性和可负担性。

詹托夫特表示:“我们是一家以硬件为基础的软件公司，这点很重要。“即使你在构建大脑，你也需要正确的硬件来进行抓取。

“在过去的五年中，通过为手机行业开发的3D印刷和所有这些废弃的传感器，建造生产级硬件变得更加昂贵。硬件总是很难。但它变得越来越容易。“

视觉技术也是如此。“在过去的几年里，我们在市场上有了很好的深度传感器。我们使用现成的传感器，但整个视觉堆栈是内部的。我们可以利用这些3D图像来找到我们从未见过的物品。当我开始读研究生的时候，这可是个1万美元的问题。当Kinect问世时，”指的是微软的深度传感器，“它成了150美元的问题。”

Jentoft强调了在精度和速度之间找到平衡的重要性。他们的目标是以循环时间的牺牲品是完美的。他们称之为3Rs -范围，速率和可靠性．

“在亚马逊紧盯着所有人的情况下，问题不仅仅是你做了正确的事吗?”你做得快吗?你能按比例放大吗?你能在劳动力严重短缺的情况下做到这一点吗?20%的缺勤率是很常见的。我们采访的是一个年营业额达300%的仓库，这也很正常。”

righth Robotics专注于提供他们的RightPick解决方案，将其集成到现有的仓库技术和工作流中，包括自动存储和检索系统(AS/RS)照料、分类器诱导、自动装袋诱导和装配。他们与其他内部物流和电子商务系统供应商合作，提供整个解决方案。例如Honeywell Intelligrated robot each Pick, Tompkins Robotics t-Sort和OPEX Corporation Perfect Pick。终端用户包括电子商务仓库、零售商仓库、第三方物流供应商等。

RightPick。人工智能软件与机器人无关。虽然我们通常看到右手机器人与UR合作机器人合作，但软硬件解决方案可以用于其他协作机器人或传统工业机器人。该夹持系统旨在抓取2公斤或以下的物品，这是这些电子商务和内部物流应用中处理的典型类型的产品。

掌握我们的协作未来
智能机器人抓取已经成为一个多学科的研究课题。解决方案来自工程师工具箱的各个角落。机电一体化、软机器人技术、传感器技术、直观软件，以及现在的人工智能和云机器人——都在产生影响。未来将是各个层面的合作。

本文介绍了RIA成员:
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