重要な製造トレンド: インテリジェント ロボットには 4 つの機能が必要

インテリジェントロボットはインテリジェント製品の代表的なものです。知能ロボットには、周囲の環境の状態を把握する「センシング要素」、外界に対して反応する「動作要素」、「環境に基づいて行動する思考要素」の３つの要素が少なくとも必要です。センシング素子から得られる情報をもとに、どのような動作をするかを考え、採用します。

人々は通常、ロボットを 3 つの世代に分けます。第 1 世代はプログラム可能なロボットで、この種のロボットは通常、オペレーターがプログラムしたプログラムに従って、いくつかの単純な繰り返し動作を実行できます。この世代のロボットは 1960 年代後半から実用化され、現在では産業界で広く使用されています。

第 2 世代は、適応ロボットとも呼ばれる知覚ロボットで、第 1 世代のロボットをベースに開発され、周囲の環境を認識するさまざまなレベルの能力を備えています。

第 3 世代ロボットは、認識、推論、計画、学習などの知的メカニズムを備えており、知覚と行動を知的に組み合わせることができるため、非特定の環境でも動作することができ、知能ロボットと呼ばれています。

知能ロボットと産業用ロボットの根本的な違いは、知能ロボットには知覚、識別、判断、計画の機能があるため、機械の知能は2つのレベルに分けることができます。 、識別する、理解する、判断する機能、2つ目は経験と学習を要約する機能です。

知能ロボットは用途の違いによりシステム構造や機能が異なりますが、ここでは産業用ロボットの基本構造と知能特性のみを紹介します。図 2.3 に知能ロボットの基本構造を示します。

▲図 2.3 知能ロボットの基本構成

1. 環境認識能力

知能ロボットの最も重要な知能機能は、外部と内部の認識。

外部環境認識機能は、一連の外部センサー (視覚、聴覚、接触、近接、力、赤外線、超音波、レーザーなど) を使用してセンシングを処理する外部認識システムによって実現されます。制御と操作を実装します。これらのセンサーには、衝突センサー、遠赤外線センサー、感光センサー、マイク、光電エンコーダー、焦電センサー、超音波センサー、連続測距赤外線センサー、デジタル コンパス、温度センサーなどが含まれます。

内部認識システムは、ロボット自体の状態を検出するための一連のセンサーで構成されており、ロボットの各可動部の位置、速度、加速度、圧力、各座標の軌跡を監視できます。力、バランス、温度などの各コンポーネントの応力をリアルタイムで監視します。

知的知覚システムは、外部環境知覚システムと内部知覚システムから得られる情報から構成されます。このシステムで使用されるセンサーの種類や数は増加しており、それぞれのセンサーには使用条件や感知範囲が定められており、環境や物体の一部または全体の情報を得ることができますが、これらのセンサー情報を有効に活用するために、センサー情報を何らかの形で合成または融合処理する必要があり、異なる種類の情報を多形式で処理するシステムがセンサーフュージョンです。

センサー フュージョン テクノロジーには、ニューラル ネットワーク、知識工学、ファジィ理論など、情報、検出、制御の分野における新しい理論と手法が含まれます。

2. 制御能力

知能ロボットのシステム制御能力は、知能制御システムによって実現されており、システムのタスクは、ロボットの動作指示プログラムに従ってシステムを制御し、内部センサーと外部センサーからフィードバックされた信号、知識ベースとエキスパート システムは、さまざまなアルゴリズム分析と意思決定を特定して適用し、指定された動作と機能を完了するようにロボットを制御するための制御命令を発行します。

ロボットが情報フィードバック特性を持たない場合、ロボットの制御システムは開ループ制御システムとなり、そうでない場合は閉ループ制御システムとなります。制御原理により、制御システムはプログラム制御システム、適応制御システム、人工知能制御システムに分けられ、制御動作の形式により、制御システムは点制御システムと連続軌道制御システムに分けられます。

この情報を分析および処理し、適切な制御決定を行う方法には、エキスパート システムのサポートが必要です。エキスパート システムは、センサーから収集されたデータを解釈し、ロボットの状態の説明を導き出し、特定の状態から考えられる結果を推定および予測し、動作状態の評価を通じて考えられるシステム障害を診断します。

システム設計の目的と制約に応じて、一連の動作を計画・設計し、得られた結果と計画との差異を監視し、システムを正しく動作させるための方法を提案します。人工知能システムは、従来の制御方法と組み合わせて閉ループ制御プロセス全体を形成します。これには、大量の知識、ルール、アルゴリズム、パターン認識、その他のテクノロジーのサポートが必要です。

3. 学習能力

インテリジェント ロボットに対する要件が高まり続けるにつれて、ロボットが直面する環境は予測不可能なことが多く、非構造化環境が主流になってきています。動的で複雑な環境において、ロボットが複雑なタスクを完了したい場合、その学習能力は非常に重要です。

この場合、ロボットは、外部環境や直面するタスクに応じて学習を通じて継続的に調整し、環境と対話する過程で有用な情報を抽出して、環境を徐々に理解し、適応できるようにする必要があります。学習を通じてロボットの知能レベルは継続的に向上し、予期せぬ状況に対処できるようになり、設計プロセス中に設計者によって引き起こされる可能性のある欠陥を補うことができます。

したがって、学習能力はロボットが持つべき重要な能力の 1 つであり、複雑で変化しやすい環境においてロボットの環境理解、計画、意思決定を効果的に保証し、ロボットの運用を改善します。ロボットシステム全体の効率を高めます。

4. 産業用インターネットにアクセスする機能

スマート ロボットは、すべてのスマート製品と同様に、将来的には産業用インターネットの端末となるため、スマート ロボットには、産業用インターネットにアクセスする機能が必要です。インダストリアルインターネット。

サイバーフィジカル融合システム (CPS) の原理を使用して通信モジュールを構築し、内部でインテリジェント制御システムと統合してロボットのすべての動作ステータスを収集し、外部では標準フィールドバスを介してインターネットに接続し、ロボットの実現を実現するイーサネットカード ロボットと物流システムやその他のアプリケーションシステムとの統合により、物理世界と情報世界の統合が実現します。

インテリジェント IoT システムは、従来の物理世界と情報システムの境界を打ち破り、データをタイムリーで有用な情報に変換し、ユーザーが仮想世界と現実世界のさまざまなリソースを満喫できるようにします。

この記事は、『Intelligent Manufacturing: How AI Implements Manufacturing』(ISBN: 978-7-111-69931-6) から抜粋し、出版社の許可を得て掲載しています。

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