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近年来,机器人技术从传统制造业拓展到新兴领域已成为一大趋势。其中,机器人在农业领域的应用非常具有代表性,也是未来机器人发展的方向之一。
那么,机器人与农业发生碰撞会面临哪些新挑战?
农业机器人研发难度更大
传统工业机器人有几大“卡脖子”难题:驱动器、电机、减速器和控制器。我国企业在解决上述难题中取得了不错的成绩。但是当机器人进入新的应用领域,解决这几个“卡脖子”难题则远远不够,还面临许多新的挑战。
第一个挑战是机器人工作环境不确定性增加。机器人与服务业、制造业、医疗卫生行业的结合相对较早也较为成熟,但是与农业、建筑业的结合却非常少,原因在于机器人在这些行业中面临更多环境的不确定性。工厂车间、餐厅、手术台都是人造环境,人机的位置相对确定,目前机器人技术都是围绕这种确定性的红利来发展的。而机器人一旦走出密闭环境,来到田野和工地,会面临更加恶劣的环境,比如植物的生长环境就存在很大不确定性。
第二个挑战是机器人执行的任务存在不确定性。机器人做零部件装配工作时,零件的尺寸、装配的精度都有严格限制。而在农业应用中,机器人会面临植物高低不同、果实性状多样等不确定性任务,这就要求其具备更高级的机器人编程方法和更合适的传感器。
第三个挑战是机器人结构的不确定性。车间里的机器人开封使用前的第一件事是校正。机器人自身关节构件有一套固定坐标,校正到位后,再和工作单元、车间的坐标进行关联,这是一个非常复杂的关系。但是在开放环境下的坐标建立和校正非常困难,采摘机器人在农田走走停停,不确定性变得非常大,每一个位置的变化都是一次重新建立坐标的过程,这需要新的校正方法、传感器、测量工具、控制方法。因此,农业机器人的研发难度是最大的。
为此,要解决三大难题。一是机器人编程方法,目前没有一套行之有效的编程方法避免上述不确定性。二是机器人校正方法,无法有效、快速建立机器人与环境之间的关系。三是无法实现机器人、传感器和人的有效集成和协作。这三大难题不仅是应用问题,还是深刻的基础理论问题,一旦得以解决,就能够把工业机器人推向更广阔的天地。
有效利用视觉反馈
过去几十年,机器人最成功的应用领域是汽车制造业,该行业95%的工作都由机器人完成的。但随着电动汽车产量越来越高,车身电路电线也越来越多,由于电线质地柔软,给机器人装配带来很大困难。电动汽车生产线上装配电缆的工作还是人工完成。
在、疫苗开发领域,需要纳米机器人介入。这些机器人尺寸小、结构简单,但位置传感器精度差。唯一的传感方法是图像,利用电子扫描显微镜等工具得到微观尺度下的图像,通过有效利用图像反馈控制机器人。
这些现实挑战与农业机器人面临的问题非常相似。地面的条件、树的形状、水果的位置,甚至风吹动的枝丫,都需要传感器实时检测,通过图像反馈给机器人。虽然现在高速相机帧数高,但要实现这些目的,每分钟分辨图像要达到上千次,而且数据处理量大才能准确定位水果的位置。传统机器人通过图像得到的反馈远远达不到如此高的频次。
机器人在新应用领域面临的共同理论问题是如何有效利用图像,实现精准操控。
以采摘的机器人为例,首先需要给苹果拍一张照片,把采摘对象的特点提取出来,让机器人识别并得到苹果和自身的相对位置。传统方法是向量表示苹果的位置,再经过系列复杂运算,机器人才能得到反馈。
既然机器人的所有动作都通过图像判断,那么是否可以不给机器人反馈图像,省去计算坐标变换这一过程?
对此,我们探讨了一种采用非向量空间控制、基于集合的动力学系统描述机器人位置的方法。上世纪90年代,法国科学家建立了基于图像的动力学系统,图像不仅用来描述形状,还能同时描述形状的动态变化。当机器人靠近苹果时,它“眼”里的苹果轨迹不是一条线,而是一个图像“管道”,机器人识别的是运动的集合。我们进而设计了一套控制器定义位置的误差,如此只需要描述形状的动态变化,而不需要处理大量高清原图。
对于机器人而言,只需放弃压缩时丢失的无用信息,掌握关键信息即可。压缩传感原理为此提供了理论基础。将直接从照片中提取位置的信息,将其变为机器人可以读懂的信息,不需要识别按钮,同时选择工作类型,不论是摘苹果还是排电缆,只要把操作对象的语义信息集成进去,所有的特征都可以引入到控制过程,极大简化图像反馈的过程。
本文来源:中国科学报,作者系香港大学新兴技术研究所所长
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