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韓國國立大學機電系教授 , 李群自動化首席科學家Frank C.Park: 工業機器人中的機器學習很重要

本文作者:宗仁 2016-07-15 17:24
導語:很多人都知道, 將機器學習應用于實體機器人是充滿挑戰的,因為控制行為遠比辨認圖片中的物體復雜得多。

很多人都知道,  將機器學習應用于實體機器人是充滿挑戰的,因為控制行為遠比辨認圖片中的物體復雜得多。比如讓工業機器人自學”抓取多種物品,讓工業機器人通過看視頻學會調制雞尾酒,讓工業機器人也用上自學習軟件,在訓練完一個加載在機器人上的機器學習系統后,還要將這個機器學習系統與特殊的機器人動作相適應,來達到工業機器人非常講究地工業機器人和環境的融合。

但在工業機器人創新創業者眼里,這條路是不可避免的。近日在東莞舉辦的李群自動化年度發布會上,他們聘任了新的首席科學家Frank C.Park,韓國國立大學機電系教授。在演講過程中,以一個生動的PPT向我們展示了工業機器人中的機器學習和也可以相當完美。以下是雷鋒網(公眾號:雷鋒網)截取的精華內容:

三菱電機的Kodaira說過,機器人行業迫切需要系統集成方面的創新,工業機器人只是一個部件,只有整合到系統里它才有價值。但是每個系統都需要專門定制,與其它系統的鏈接也需要花功夫。因此,整個工業機器人系統的成本往往是3倍到20倍機器人硬件的成本。而這其中,軟件規劃一項至少占了40%。

要打造符合時代趨勢更好的工業機器人(工業機器人庫),我們需要通過軟件來提高。這其中包括最優規劃生成(用最少的時間,損耗最小的能量);任務的制定和優化;模擬(機器人工作單元中的模擬,工廠中的模擬)。

韓國國立大學機電系教授 , 李群自動化首席科學家Frank C.Park:    工業機器人中的機器學習很重要

這張圖是韓國工業機器人的發展歷史:從韓國2002年出現韓國現代六軸機器人到現在irLib 2016極力推崇的動作規劃。

韓國國立大學機電系教授 , 李群自動化首席科學家Frank C.Park:    工業機器人中的機器學習很重要

這里我要講的是,irLib除了單個機器人的優化,還能應用于多機器人,多任務的優化。具體包括,在多機器人多任務中,確定機器人的最佳位置,多機器人協同的任務。

韓國國立大學機電系教授 , 李群自動化首席科學家Frank C.Park:    工業機器人中的機器學習很重要

下面以端到端的能量軌跡舉例。在一個正常的機械臂中,輸入扭矩減少30%-40%,能量損失就會減少5-6%。

韓國國立大學機電系教授 , 李群自動化首席科學家Frank C.Park:    工業機器人中的機器學習很重要

空姐按着她的腰强行坐下去當然,除了優化,工業機器人中的檢驗也很重要。

韓國國立大學機電系教授 , 李群自動化首席科學家Frank C.Park:    工業機器人中的機器學習很重要

這時候今年各種AI會議上大熱的機器學習就派上用場了,機器學習在檢驗中的重要性不言而喻。比如,基于視覺的機器學習,在查看智能機屏幕,產品標簽時都要大量用到。比如,基于聲音的機器學習,在檢查耳機孔質量的時候能夠用到。比如,在瓶口紋路檢驗的時候能夠用到。

韓國國立大學機電系教授 , 李群自動化首席科學家Frank C.Park:    工業機器人中的機器學習很重要

換而言之,只要是有感官輸入的地方,都能在檢驗系統里用到相關的機器學習。最后,我想表達的是,我們的目標就是通過更先進的軟件和算法,來達到更好的工業自動化。

小結:

在工業機器人中加入機器學習,根據業內人士的說法,目前還只是一個噱頭多過于實踐的現狀。但也有一些人欣然嘗試,比如去年十二月份,Fanuc在東京國際機器人展覽會上就展示了一臺經強化學習訓練的機器人,這個機器人使用了一種名為深度強化學習的技術,來訓練它自己,可隨時學習新的任務。它在嘗試拾起物品的同時,能夠抓取這個過程的錄像。不管每次它是成功了還是失敗了,它都會記住物品長什么樣的,用它學到的知識改進控制它行動的深度學習模型或大型神經網絡。

但面對現在柔性化生產越來越高的呼聲,我們不能再像過去一樣,讓工業機器人要執行一個復雜的新任務時,就花上數周時間來重新編程,可以想象,如果機器人能夠在勝任新工作之前看著別人先做一遍就“學會“這個新動作,這會讓現在的工業機器人生產過程產生質的變化。也會讓我們在工業4.0的趕超大潮中,不再跟國外的差距那么大。

空姐按着她的腰强行坐下去雷鋒網原創文章,未經授權禁止轉載。詳情見。

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