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人工智能、深度学习、边缘计算、数字孪生、Factory 2.0……热词频现，数字化技术与各行业的交汇将产生什么化学反应？数据与算法将如何赋能新制造，重新定义未来工厂？近期，我们将集中介绍ABB*新的科研成果和应用案例，跟我们一起来探寻这些热词背后的真相吧！
工业机器人新需求「更高生产柔性」
国际机器人联合会的研究报告指出，自动化生产在全球范围内高速增长，且日益呈现出小批量、多批次、混合生产的特点。这就要求工业机器人的自动化解决方案具有更高的生产柔性，以适应更复杂的产品多样性，且能在更短的时间内完成生产调试，从而快速实现产品切换。
基于传感信息的机器人伺服控制技术，特别是视觉伺服技术，是提升生产柔性的重要手段。一般来说，视觉伺服技术分为两大类，即基于位置的视觉伺服（PBVS）和基于图像的视觉伺服（IPVS）。
近年来，很多研究将视觉伺服技术用于抓取快速移动的物体，系统的响应速度之快，甚至可以用于抓取飞行中的物体。一般整个控制系统包括一套多相机运动捕捉系统、一个即时运动观测器，以及一个即时运动重规划控制器。视觉伺服技术在诸多工业场景中都有广泛的应用前景。
基于传感信息的机器人伺服控制技术，特别是视觉伺服技术，是提升生产柔性的重要手段。一般来说，视觉伺服技术分为两大类，即基于位置的视觉伺服（PBVS）和基于图像的视觉伺服（IPVS）。
近年来，很多研究将视觉伺服技术用于抓取快速移动的物体，系统的响应速度之快，甚至可以用于抓取飞行中的物体。一般整个控制系统包括一套多相机运动捕捉系统、一个即时运动观测器，以及一个即时运动重规划控制器。视觉伺服技术在诸多工业场景中都有广泛的应用前景。
技术挑战「更高生产柔性」
随着工业中对于在动态或是未知环境下作业的需求增加，对工业机器人通过视觉系统高速伺服地对周围变化的状况做出相应提出了新的要求。但高速相机的较高成本也使得一般工业用户望而却步，在这种条件下，如何利用低成本相机实现快速精准地跟踪抓取移动中的物体，以便将视觉伺服技术用于一般工业场景，成为了需要解决的现实问题。
实现**追踪「ABB EGM模块」
ABB中国研究院的科学家们提出了一种新的视觉伺服控制方法，借助ABB EGM（External Guided Motion）模块，使得工业机器人只需搭配较低帧率相机，即能完成高速物体的**跟踪。该方法的特点在于视觉伺服所需的反馈信号不仅仅来自相机采集的图像信息，而且还融合了机器人的实时运动信息。
这种方法将机器人的运动反馈与视觉传感信号相融合，用来产生机器人的运动控制信号。与传统的仅基于视觉反馈伺服的控制方法相比，新方法提高了视觉伺服的控制频率，降低了对于相机高帧率的依赖，从而提高了低帧率条件下伺服控制系统的精度和稳定性。
传统视觉伺服控制方法所需的高帧率相机成本普遍较高，制约了视觉伺服在一般工业场景中的应用。这一新的视觉伺服控制方法只需使用一般低帧率相机，即可实现与传统高帧率相机相当的伺服性能，从而降低了视觉伺服的使用成本，为视觉伺服在更多工业场景中的应用铺平了道路。
视觉伺服，一般指的是，通过光学的装置和非接触的传感器自动地接收和处理一个真实物体的图像，通过图像反馈的信息，来让机器系统对机器做进一步控制或相应的自适应调整的行为。
了解相关资讯请点击：ABB机器人配件
这种方法将机器人的运动反馈与视觉传感信号相融合，用来产生机器人的运动控制信号。与传统的仅基于视觉反馈伺服的控制方法相比，新方法提高了视觉伺服的控制频率，降低了对于相机高帧率的依赖，从而提高了低帧率条件下伺服控制系统的精度和稳定性。
传统视觉伺服控制方法所需的高帧率相机成本普遍较高，制约了视觉伺服在一般工业场景中的应用。这一新的视觉伺服控制方法只需使用一般低帧率相机，即可实现与传统高帧率相机相当的伺服性能，从而降低了视觉伺服的使用成本，为视觉伺服在更多工业场景中的应用铺平了道路。
视觉伺服，一般指的是，通过光学的装置和非接触的传感器自动地接收和处理一个真实物体的图像，通过图像反馈的信息，来让机器系统对机器做进一步控制或相应的自适应调整的行为。
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本文摘自：网络 日期：2019-07-29
