機器人的進化，了解一下？

小線菌

我們之前介紹了工業機器人上游零部件，今天我們繼續來看看機器人的進化。

愣愣的機器人也可以很軟，也可以很暖，也可以很敏感。

這從它的感官和身體潛能被挖掘開始。

我是機器人，在工業生產中，我一度被關在圍欄里做直線運動，獨自完成一些簡單的工作，包括移動物體到指定位置、定點焊接、噴塗等。

但是隨著中小企業對成本控制和小批量訂單的要求，人們希望我的身體可以更靈活，可拆卸可組裝可搬運，也希望和我並肩完成一些高精度的工作。

於是，人類開始引導我覺察。

我與自然——軟體機器人

我以自然為師，觀摩軟體生物和軟組織，以此開發機器人執行需要觸覺或靈活性工作的潛能。

哈佛大學設計的柔性機器人 「Octobot」，靈感來源於軟體動物章魚。Octobot 不是電動的，而是用包含化學反應的微流體通道完成自動化。

（圖片來源：WYSS Institute）

目前，工業機器人主要在車間里完成簡單、繁重的重複性工作，如移動物體到指定位置、定點焊接、噴塗等。而柔性機器人的出現，則開發了機器人執行需要觸覺或靈活性工作的潛能。

與傳統剛性機器人相比，軟體機器人的自由度更多，可變形性更強，能量吸收更好。

作為軟體機器人的我在醫療領域已有了不少應用，但在工業領域，大多數時候還是呆在實驗室里，嘗試各種新材料，通過各種刀山火海、碰撞傾軋的考驗。因為只有這樣，我才可以進入協助人類探索自然，在極端環境下執行特殊任務。

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哈佛大學設計的最堅強的柔性機器人，由幾乎不可破壞的硅橡膠製成。 它獨立移動，抵抗火災，酸和溫度遠低於零等惡劣環境。 它運行在電池上，可以將負載提升到3.4公斤。 像Octopus一樣，它可以用來探索人類危險且無法進入的區域。

（資料來源：robotiko）

我與人類——協作機器人

為了因對諸如噴塗、打磨、縫紉等複雜、非標場景的工作，人類想與我協作，前提是我能給他們安全感。所以他們在教我感覺到附近有人類時能立即降低力度。

這就是我的協作形態，目前許多國際巨頭都進入了這些領域，包括優傲機器人公司（Universal Robots）的UR協作機器人系列，ABB首款人機協作機器人YuMi，和Rethink Robotics公司智能協作型機器人Baxter和Sawyer等。

Rethink Robotics公司智能協作型機器人Baxter，單臂最大工作範圍為1210毫米，可同時處理不同的兩項任務, 或者實時處理同一任務以實現輸出最大化。

(圖片來源於網路)

雖然我的協作態不像軟體態那麼軟骨頭，但是關節的靈活性還是打通了，這使我能根據主人的牽引指示做一些高精度工作。更易控制的硬骨頭也讓我不僅僅是留在實驗室，而是參與到工業的實際應用中。

終生學習——新技能get

正如《經濟學人》提倡的「終生學習」，我不斷get新技能，創建腦迴路，促進腦組織的發育和完善。例如，通過深度學習，我不僅開始觸摸，計算，還能藉助機器視覺和路徑規劃等工具來觀看、規劃。

上圖是二維圖像的機器視覺原理，主要具有四個功能：

1、引導和定位：上下料使用機器視覺來定位，引導機械手臂準確抓取。

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PISA IIT SoftHand (資料來源：YouTube)

2、外觀檢測：檢測生產線上產品有無質量問題，該環節也是取代人工最多的環節。

3、高精度檢測：0.01~0.02m甚至到u級，人眼無法完成的高精度檢測

4、識別：利用機器視覺對圖像進行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標和對象。可以達到數據的追溯和採集，在汽車零部件、食品、藥品等應用較多。

然而平面視覺並不能解決所有問題，當遇到工業常用的金屬、玻璃等材質易引起的強反光、物體重疊、遮擋、陰影和複雜背景、環境微光、黑暗、灰塵和油脂等情況時，我也會顯得手足無措。因此我在人類的幫助下努力訓練立體視覺，以完成一些無序分揀工作。

路徑規劃倒是運動學的經典問題，我逐漸從單純服從主人或前進或後退的命令，到根據記憶中圖像、採樣等信息來自己設計最優的安全路線。

You see? 我，機器人，為了幫助人類，在人類的幫助下開始覺醒，步步成長。

參考資料

Elveflow：Soft Robot——A Review

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