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皓天鑫
在通用的汽車生產車間，每60秒或者90秒就會有一架汽車車身被放到流水線上，如果在這個過程中，發生機器人停機，那制造商就將承受每分鐘20000美元的損失，單水線的停線尚且會蒸發上百萬美元，如果機器人故障導致的是整個車間的癱瘓，那這筆天價損失就將會轉嫁到供應鏈、汽車經銷商、汽車車隊甚至是單個的汽車消費者身上，如同倒下的多米諾骨牌，這些不良影響是巨大而深遠的。
在自動化產線中，一臺機器人罷工引發的全線癱瘓究其原因是機器人與機器人之間沒有產生協作，“多機協作”的概念應運而生。事實上，密集型的流水線一定會帶來“多機協作”的要求，機器人與機器人之間有信息共享的需求。
毋庸置疑，機器人從單機自動化到產線自動化，這是一個不可逆的趨勢，而“多機協作”正是這一趨勢的“必然產物”。
擁抱趨勢
“不要與趨勢為敵！”在去年的發布會上，雷賽智能應用技術總監楊力說，在單機自動化向產線自動化發展的趨勢下，運動控制“總線”時代已經到來。
從脈沖控制到總線控制，從一臺控制器只能控制一臺機器人到一臺控制器可以控制多臺機器人，運動控制方式的變化，使得“多機協作”成為可能。從某種意義上來說，運動控制“總線時代”的來臨也就意味著機器人已經告別了“單打獨斗”的時代，進入到了“多機協作”層面。
從概念上來看，“多機協作”與“多工序”概念不同：“多工序”就是我們兩個約定好，你是工序一，我是工序二，不該我做的我就不做；而“多機協作”是我做不完的時候你來做。這種機器人之間的任務分配和協同除了能夠避免一臺機器人罷工而引發的全線癱瘓之外，還具有更多的優勢。
就像人與人之間產生對話，就能做很多事情，讓機器與機器之間產生對話，能做的事情會更多，這也是實現“多機協作”的意義所在。
一臺機器人不管速度有多快，也有一個極限。比如一臺并聯機器人目前一分鐘多可以抓80片，而SCARA機器人能抓60片，六軸機器人只能抓20—30片。但是如果多幾臺機器人協作完成任務，必然會帶來效率的提升。
此外，在智能工廠的建設過程，難的部分就是將機器人等核心技術設備集成到產線上去， 因為機器人并不像人一樣能夠非常方便安排到產線中去。只要讓機器人能夠像人一樣溝通，那么產線的安排就可以變得更加靈活。
有業內人士表示，傳統的工業機器人，每臺都需要配一個電機柜，使用多機協作之后，一個控制器就能把很多機器人集成在一起，既降低了成本又節省了空間。與單體機器人相比，多機器人系統完成任務的效率高、任務復雜程度高、信息傳遞速度快、定位信息更準確。
聞風而起
近兩年，多機協作的趨勢發展已經越來越明顯，勃肯特董事長王岳超表示，現在已經很少有單機運行了，基本上都需要多機型、多任務配合完成。
近段時間，針對并聯機器人的應用，勃肯特研發了基于視覺的多機器人任務分配算法，使用視覺系統通過局部觀察獲取環境信息，由狀態轉移方程選擇任務執行，實現從局部到全局的針對多機器人系統的協調分配。
眾為興認為“多機協作”主要解決生產線上三個問題：機器人之間信息溝通、機器人對工作結果的智能判斷、整個產線的任務分配。
此前，眾為興在SCARA的應用基礎上研發了“多機協作”工作站， 通過將SCARA機器人配合AVS視覺系統實現同步跟隨分揀，視覺系統可以實現動態識別、定位，從而使得機器人實現多機協作。
作為國內型的機器人企業，埃斯頓也是先意識到風向的企業之一。事實上，埃斯頓自動化核心部件產品線已完成從交流伺服系統到運動控制系統解決方案的戰略轉型，業務模式正在實現從單軸—單機—單元的全面升華。
去年工博會上，埃斯頓旗下運動控制品牌Trio也帶來了基于小型工作站的智能控制單元解決方案。據埃斯頓自動化智能控制單元事業部總經理朱磊介紹，ESTUN智能控制單元解決方案是基于ESTUN的Trio控制器平臺，將ESTUN機器人、交流伺服系統、視覺系統等集合在一起，實現一個控制器協同控制多臺機器人、伺服軸、視覺系統、邏輯控制，為客戶提供全面一體的自動化解決方案。
在機器人多機協作的趨勢下，納博特自主研發了控制系統解決方案NRC控制器。據納博特總經理張曉龍稱，納博特一臺控制器多支持8臺機器人同時協作，并且可以在同一個系統中部署多種形態機器人，真正實現多機協作。該控制器還可方便地切換機器人并進行示教操作，使得多機協作像單機控制一樣簡單，只需一鍵操作，即可自由切換。
其多機協作的應用優勢主要表現在：一、有效減少費用，減少初始投資，4臺機器人可減少75%的控制系統費用；二、群控協作工藝，提升生產節拍和生產效率30%以上；三、節省體積：節省50%以上的占地面積。
機會與挑戰并存
盡管總線運動控制系統給“多機協作” 帶來了可能，但也需要面對新的問題和挑戰。
正如納博特總經理張曉龍所說，多機協作還有很多困難需要克服，脈沖控制一臺控制系統只能控制一個軸，無法進行擴展，但是基于總線之后，就可以擴展多軸，但擴展多軸之后，軟件的復雜率也急劇上升。
事實上，多機協作一直作為行業痛點存在，因為其涉及到很多層面，具體流程分為以下部分：多機互聯互通——機器視覺感知環境——獲取任務信息——多機統籌策略——策略執行結果反饋。其中任務統籌分配是整個多機器人系統通暢運行的基礎。
與“人機協作”強調機器人與人的協作不同的是，“多機協作”強調的是機器人和機器人之間的協作，“多機協作”是“一對多”的關系，這也就意味著，“多機協作”的關系比“人機協作”要難處理得多。
在張曉龍看來，多機協作需要實現多臺機器獨立運行，一臺機器報錯報警也不影響其它機器的運行，這個主要體現了軟件控制上的能力。
而軟件能力也正是勃肯特正在突破的，勃肯特研發的基于視覺的多機器人任務分配算法搭載自主研發的BeMotion運動控制器, 通過將視覺實時獲取的物料密度、多臺機器人的抓取速度節拍、傳送帶實時速度等實際因素作為模型輸入因子，采用卷積神經網絡+決策樹作為算法模型，通過大量訓練樣本進行無監督式學習，不斷提升算法模型的準確度，終將任務準確合理地動態分配給多臺機器人，實現了物料完整、有序地抓取和多臺機器人合理地利用。
當任務統籌分配系統中某臺機器人發生故障后，任務分配算法會將該機器人的任務自動分配至其他正常機器人的抓取任務中，以保障正常的抓取效率，當故障機器人恢復正常后，其他機器人會將任務自動分配回原故障機器人以繼續進行抓取任務。
除了軟件控制能力之外，多機協作還需要面對的是硬件的適配問題，為了解決適配性的問題，納博特NRC控制系統支持一臺機器人配置不同品牌伺服。支持設置每一臺機器人每一軸的伺服品牌型號，令擴展變為無限可能。無論是松下、多摩川，還是清能德創、臺達、東元、圖科等品牌的伺服，都能適配。
而勃肯特多機協作任務分配算法既可以植入控制器中，也可以植入視覺系統中。“我們把這個功能作為一個執行文件，導入哪里都可以使用，這樣做的好處是使得這個功能不挑剔硬件，不限定品牌。”王岳超說。
從整個智能工廠來看，朱磊認為，構建智能工廠真正的難點在于怎樣把工廠中這么多的設備、數據甚至純數字化的東西提煉成信息化。智能控制單元解決方案實現運動控制、機器人控制、邏輯控制、視覺控制以及運動仿真等多功能，運動仿真提率、多機協同降低成本、自由布線更大程度地節省空間、軟硬一體更加易用，有效提升用戶體驗。
(原標題：機器人“脫單”進入“多機協作”時代)
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