在工業(yè)領(lǐng)域，傳統(tǒng)機械臂的使用已經(jīng)有六十多年，它們主要依靠快速、精準的位置控制來完成運行“固定軌跡”就可以實現(xiàn)的任務;九十年代起，行業(yè)內(nèi)興起了對力控技術(shù)的研究，學術(shù)的成果在之后逐步轉(zhuǎn)化為如今市場上的協(xié)作機器人、自適應機器人等。
那么，力控機器人是如何一步步發(fā)展至今?現(xiàn)在市場中最優(yōu)秀的力控機器人究竟能做到什么程度?未來的力控機器人又將朝什么方向發(fā)展、怎樣造福于產(chǎn)業(yè)和社會?
在2020非夕百臺自適應機器人投產(chǎn)下線之際，非夕邀請了學術(shù)和行業(yè)圈的大咖們共同對上述問題進行了闡述和探討。相信借由他們的經(jīng)驗和見解，我們能一窺力控機器人領(lǐng)域的過去、現(xiàn)在與未來。
演講主題：柔順力控機器人的演進與應用
Oussama Khatib
機器人力控領(lǐng)域技術(shù)的核心奠基人，世界機器人研究基金會(IFRR)主席、斯坦福大學智能機器人實驗室主任
(以下內(nèi)容截取自Oussama Khatib教授的分享演講，圖片出自其演示材料，部分內(nèi)容有信息補充)
為什么需要柔順力控機器人?
當今時代，很多機器人技術(shù)的應用都不僅僅局限于工業(yè)場景，我們在斯坦福的工作就聚焦于許多機器人會與人和外部環(huán)境有交互的場景，包括醫(yī)療健康、生活及工作輔助、農(nóng)業(yè)及可持續(xù)營養(yǎng)、環(huán)境保護、遠程應對危險和任務等等。因此，未來的機器人對經(jīng)濟、生產(chǎn)、文化、社會的影響巨大，但它們不只局限于通信和移動，而更多地與現(xiàn)實的交互相關(guān)。
過往在工業(yè)領(lǐng)域，由于設置了結(jié)構(gòu)化的環(huán)境，我們可以依靠預設編程、使機器人重復工作來完成工作任務。然而，到了非結(jié)構(gòu)化的環(huán)境中，線下軌跡編程就難以發(fā)揮作用了;此時的需求是，如何將機器人編程提升到抽象化的程度，使其具備擬人的技巧，從而可以在未知的、非結(jié)構(gòu)化的環(huán)境中工作。而這樣的機器人，就是柔順力控機器人。
柔順力控機器人的歷史簡述
斯坦福實驗室從90年代中期起，就以人的動作為原型給機器人建模，由此發(fā)現(xiàn)柔順機器人是未來研究的關(guān)鍵;1990-95年，我們發(fā)明了第一臺柔順機器人ARTISAN;2000年，我們與德國航空航天中心DLR合作，其研發(fā)并生產(chǎn)出第一臺柔順機器人整機LWR(the light-weight robot)(到2003年，DLR推出了LWRⅢ);2004年，KUKA得到DLR的授權(quán)，推出了首個商用力控機器人產(chǎn)品(2008年，KUKA推出LB4;2013年，推出KUKA iiwa); 兩年前(2018年)，F(xiàn)ranka Emika帶來了自己的柔順機器人(Panda);2019年，F(xiàn)lexiv非夕發(fā)布世界首臺自適應機器人(Rizon 4)，成為力控機器人領(lǐng)域內(nèi)擁有最先進技術(shù)之一、能使機器人安全地與人和環(huán)境交互、操作、高效生產(chǎn)的公司。
如今，力控機器人的技術(shù)可達性已經(jīng)實現(xiàn)，但就我們觀察，人們多數(shù)仍然在使用傳統(tǒng)的軌跡控制，這就如同使用非常古舊的方式在給電腦編程。現(xiàn)在，我們需要高水平的抽象編程方式使得機器人擁有類人的技能、可以產(chǎn)生自主的行為，來應對復雜的工作任務和環(huán)境。
如何更好地應用力控機器人?
首先，我們需要理解人的技能和行為策略。比如當人在移動物體時，我們可以從這個行為演示中獲取其結(jié)構(gòu)，再將結(jié)構(gòu)進行細分從而理解其中的動作和力的使用，之后將這種策略編碼輸入機器人系統(tǒng)中，并讓機器人來執(zhí)行這種策略。人類的行為策略豐富而強大，其中包括但不限于柔順力控、觸覺感知、雙手作業(yè)等等。
其次，我們也要理解與機器人交互的人本身。在斯坦福，我們在15年間持續(xù)地對人的肌肉和骨骼進行建模，使用這些模型來復現(xiàn)和理解人的動作，并將其可視化。在與人的交互中，大部分時候都會涉及到直接的物理接觸，因此安全尤為重要，而保證安全的最重要的一個基礎就是柔順性。
另一個機器人與人可以協(xié)同工作的情景是觸覺交互。對于那些危險的地方，人們可以不用親自去，而是通過觸覺來將技巧、直覺、經(jīng)驗應用在機器人上以完成工作任務。舉個例子，戶外電纜修理是非常危險的工作，而在機器人具備感知和力控的基礎上，我們可以通過觸覺裝置操控機器人來完成對電纜的操作;那么ICU和大眾醫(yī)療呢?我們可以放置一臺機器人助手在ICU內(nèi)，它能完成簡單的任務，將病患相關(guān)的信息傳輸給醫(yī)生，而醫(yī)生可以完全遠程，一邊和其他專家討論、一邊通過觸覺裝置來和病人互動。
以上這些都要求通過一個控制端來與現(xiàn)實世界交互，這個控制端連接著機器人的感知、視覺、觸覺、行動，同時又具備類人的技能;從感知的特征中抽象出的技巧將進一步對產(chǎn)生的交互進行分析和理解，周而復始，形成閉環(huán)。這個多層級的機器人控制架構(gòu)就是我們將感知與行動、人與機器人連接起來的方式，它能夠使得機器人實現(xiàn)功能自主性、成功走向戶外和更復雜的環(huán)境。
Ocean One & Ocean One?
OceanOne就是機器人在更開放環(huán)境中工作的例子。我們使用Ocean One這樣一個機器人去到地中海下100多米的深處，在法國國王路易十四的沉船上探索搜尋，而人們在水上遠程監(jiān)控和操控它?，F(xiàn)在，我們繼續(xù)在做能使這個機器人下潛到1千米深度的項目，我們叫它Ocean One?，這其中的技術(shù)概念同樣是構(gòu)建機器人的自主性、并通過觸覺互動連接人與機器人，做到這些，就一定需要柔順性和力覺控制。
圓桌論壇 · 學術(shù)圈
張小飛：非常高興在珠三角的制造重鎮(zhèn)佛山參加這樣一次別開生面的高峰論壇。我想請四位來解讀一下，目前從研究領(lǐng)域來看，力控機器人是怎樣的一個現(xiàn)在和未來?
盧策吾：我就從人工智能角度講。人工智能和力覺其實是一個緊耦合的關(guān)系，力控是對智能模塊的一個底層的(東西)。力覺的基礎信號有非常強的遷移能力，會開啟視覺、力覺整個閉環(huán)的聯(lián)合學習，使得人工智能在新的維度上有非常穩(wěn)固的根基。
柳寧：從40代機器人出現(xiàn)開始，第一代是運動控制機器人，靠位置傳感器來工作，這個產(chǎn)業(yè)已經(jīng)做的不錯;第二代就是所謂的力覺控制機器人，就是通過力控來保證(機器人)精確的感知和決策。接下來我覺得位置和力覺還要進一步地融合，不僅要有力，還要有位置，再下面一代就是盧教授他們搞的，信息技術(shù)、人工智能和機器人結(jié)合。我們可以看到，從運動控制機器人、到力控機器人、到智能機器人，這是一個清晰的技術(shù)發(fā)展路線。
張小飛：因為我們也用力傳感器，柳教授您覺得為什么我們非夕的力控和平常的不太一樣?
柳寧：非常關(guān)鍵的一個區(qū)別，就是力感知和力控制的精度。我們知道力非常復雜，它是一個六維量，而非夕機器人輕輕一拖就可以跑起來，表現(xiàn)非常好。傳感器技術(shù)的突破恐怕是力控機器人最核心的問題，我是這樣理解。
張小飛：熊蓉教授，從研究成果，主要是力控方面，到機器人的實際應用這個跨度有多大?
熊蓉：力控實際上是機器人領(lǐng)域一直研究的一個主題，到2012年Rethink研發(fā)了第一代人機友好協(xié)作的產(chǎn)品，但是這類產(chǎn)品我們更多看到的是展示性的、供學校研究使用，比較難用到工業(yè)中，因為精度實際上還是不夠的?，F(xiàn)在非夕力控的精度我覺得已經(jīng)非常高，運動非常流暢，這樣的力控精度已經(jīng)能打開很大的一些新應用的市場了。
張小飛：任會長，從你的角度來看，這樣代際差比較大的產(chǎn)品跟傳統(tǒng)的機器人相比，在產(chǎn)業(yè)落地應用方面會有什么特別之處?
任玉桐：首先機器人未來發(fā)展的方向應該是三化——小型化、輕型化、柔性化，我看到非夕正在這個方向上去做;而以后我們在機器人的生產(chǎn)制造方面，最高的目標就是(達成)人機協(xié)作，人機協(xié)作就起碼要安全，力控做得好，安全性就能有保障，從這點來說，它適用的應用也是非常廣泛的。
張小飛：說到力控機器人的應用，從現(xiàn)在到未來，在你們腦海里能想到的是哪些領(lǐng)域可以有最突出的應用?
盧策吾：其實我們講力控、智能，力控有點像人的小腦，智能有點像人的大腦，而隨著機器人智能程度的提高，它們會賦能到各個行業(yè)。我們需要看的是什么樣的行業(yè)更加的開放、不確定。第一個可能是工業(yè)，往下走，是比如本地生活、醫(yī)用;最后我們希望是能進入家用，最難的其實是照顧老人和小孩，它需要檢測人體的關(guān)節(jié)。順便說一下，非夕的人體識別和論文引用率(在CVPR、ICCV上面)都是世界第一的。
柳寧：場景的話，首先是在制造領(lǐng)域。比如說在編織行業(yè)，成果要求松緊適度，但是沒有一個數(shù)值定義了多少是松緊適度，這個時候就需要靈活智能。第二就是在醫(yī)療、按摩領(lǐng)域;還有就是我們說家庭，在家庭中很重要就是安全。所以我覺得應用場景會非常廣泛。
熊蓉：我說幾個具體的我接觸到的。一個是工業(yè)領(lǐng)域的拋光打磨，像一些汽車領(lǐng)域的配件高端打磨還是要靠人工的，也就是人工的力控精度能夠把握得更好，非夕現(xiàn)在這個精度就可以來完成這個領(lǐng)域的高端打磨;第二個就是在醫(yī)療領(lǐng)域，比如說微創(chuàng)手術(shù)、B超等方面，對機器人和人的接觸要求很高;第三就是一些軟性物體的操作，現(xiàn)在也是研究的熱點，同時像護理、像疫情期間咽拭子的采集。
圓桌論壇 · 產(chǎn)業(yè)圈
張小飛：剛才大家也談及了很多的應用，那我們來看一下各位所處的行業(yè)中，力控機器人如何有更充分的應用和貢獻，包括現(xiàn)在有哪些難點呢?
孫志強：機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展從之前的自動化到信息化到現(xiàn)在的柔性化，對能夠保證應用過程中的安全、柔性，以及在可適應的環(huán)境中進行人機之間協(xié)作的產(chǎn)品的需求越來越多。舉個例子，豐田對許多解決方案的要求就是在短小精美的環(huán)境里面達成最高的效率，我今天看到非夕的產(chǎn)品信息化結(jié)構(gòu)、動態(tài)柔性結(jié)構(gòu)，我認為在短小精美的產(chǎn)業(yè)肯定用得到，像3C：通信電子、消費電子、信息電子，和3品：化妝品、藥品、食品。
張小飛：沈崗博士以前領(lǐng)導發(fā)那科的技術(shù)部門，能不能把發(fā)那科的協(xié)作機器人和非夕的機器人做一個比較?
沈崗：發(fā)那科的那款協(xié)作機器人是當時我們走了一個捷徑，將力覺傳感器裝到機械臂的底部來實現(xiàn)前端和部分手臂的力控，所以發(fā)那科協(xié)作機器人每個軸都是沒有力矩控制的。我認為這種方式和軸末端使用力覺、力矩傳感器的方式，整體來說各有優(yōu)缺點。
張小飛：那朱總，力控技術(shù)在你們的四足機器人里到底發(fā)揮什么樣的作用?
朱秋國：其實(非夕)和我們可能有共通的想法，就是要讓機器人適應更復雜的環(huán)境，非夕做的是跟人之間的這種非結(jié)構(gòu)化環(huán)境下的一種交互，機械狗的話就是走向室外，這中間的關(guān)鍵點就是力控。我們的四足機器人交互的反饋用時大概是一個毫秒。另外我覺得非夕做的很好的地方在于，它真的從核心部件做到整機，再完成上層的整個層級的控制，再融入人工智能。從控制角度來說，力控本身就帶有智能的意味在里面，同時再加入人工智能，那我覺得它真的是一個非常智能化的產(chǎn)品。
張小飛：那接下來請世全談一下，自適應機器人跟傳統(tǒng)的機器人，你覺得在技術(shù)上和功能上最大的差異是什么?差異大到什么樣的程度?
王世全：其實我們一直覺得我們在做一個互補性的技術(shù)。我們是非常致敬四大家族的，現(xiàn)有的傳統(tǒng)的機器人在速度、精度、準確度等方面都無可比擬，我們目前則偏向接觸類的工作比較多，比如精密裝配、拋光打磨這一類的。我們在力控方面非常專注，一方面我們極力地提高力控的精度和穩(wěn)定性，這需要很長時間的迭代，所以我們的研發(fā)周期從2016到現(xiàn)在持續(xù)了四年;另一方面，我們一直以來沒有太強調(diào)的是，非夕使用力控的邏輯。與傳統(tǒng)的軌跡或偏阻抗式或是精確軌跡+柔性末端的方式不同，我們從內(nèi)核規(guī)劃的層面用的就是力覺規(guī)劃，這個讓我們機器人工作的形態(tài)、邏輯(與其他工業(yè)機器人)有非常本質(zhì)的區(qū)別。
所以我舉制造業(yè)中的兩個細節(jié)例子：第一個是拋光打磨中工藝性的提升，傳統(tǒng)的拋光打磨需要對外殼做精確的建模、高剛度的機械臂、昂貴的視覺模塊、而且末端要單獨加上浮動的打磨頭及加六維傳感器，整體設備成本非常高。那我們的邏輯是，自適應機器人對這種不確定性直接就容忍了，直接模擬人在拋光過程中的手感，然后專注在工藝上去做突破;第二個例子是柔性化方面的提升，現(xiàn)在的3C行業(yè)有很多自動化程度非常高的方案，但因為它們是非標定制的生產(chǎn)線，換型時就需要用額外的工裝治具、二次定位攝像頭讓新的生產(chǎn)線可以精準工作。而我們可以通過自適應機器人對誤差的容忍度和智能可遷移性，節(jié)省掉換型換線時很多人力和設備的成本，因此我們方案的整體性價比包括柔性程度都有它獨特的優(yōu)勢。
（轉(zhuǎn)載）
