機(jī)械設(shè)備自動(dòng)化與智慧化的關(guān)鍵技術(shù)是運(yùn)動(dòng)控制，想讓運(yùn)動(dòng)控制更智慧化，有賴(lài)同步運(yùn)動(dòng)控制技術(shù)、I/O平臺(tái)整合、控制器等各環(huán)節(jié)相互配合。從機(jī)械手臂及智慧機(jī)器人的發(fā)展最容易看出運(yùn)動(dòng)控制智慧化的具體成果。

從工業(yè)1.0蒸汽動(dòng)力驅(qū)動(dòng)機(jī)器取代人力，工業(yè)2.0以電力驅(qū)動(dòng)機(jī)器取代蒸汽動(dòng)力，到工業(yè)3.0 PLC和PC自動(dòng)化操控機(jī)器取代人力，機(jī)器開(kāi)始變聰明，再到工業(yè)4.0、AI智慧大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)快速崛起，機(jī)械設(shè)備自動(dòng)化與智慧化需求更勝以往，而機(jī)械設(shè)備自動(dòng)化與智慧化的關(guān)鍵技術(shù)是運(yùn)動(dòng)控制，想讓運(yùn)動(dòng)控制更智慧化，有賴(lài)同步運(yùn)動(dòng)控制技術(shù)、I/O平臺(tái)整合、控制器等各環(huán)節(jié)相互配合。從機(jī)械手臂及智慧機(jī)器人的發(fā)展最容易看出運(yùn)動(dòng)控制智慧化的具體成果。

跨接整合 多功能、更彈性

據(jù)統(tǒng)計(jì)，2018年全球機(jī)器人市場(chǎng)規(guī)模約128億美元，2023年市場(chǎng)規(guī)模逾150億美元。從產(chǎn)業(yè)應(yīng)用面來(lái)看，工業(yè)機(jī)器人操作較為重復(fù)、單調(diào)及具備參考規(guī)范的作業(yè)相當(dāng)成熟，透過(guò)重復(fù)編程及自動(dòng)控制，工業(yè)機(jī)器人可以結(jié)合制造主機(jī)或生產(chǎn)線(xiàn)，組成單機(jī)或多機(jī)自動(dòng)化系統(tǒng)，在無(wú)人參與下完成搬運(yùn)、焊接、裝配、涂料、加工、切割、上下料等作業(yè)。隨著全球市場(chǎng)與消費(fèi)型態(tài)的改變，少量多樣化取代大量生產(chǎn)制造，對(duì)于產(chǎn)線(xiàn)上變異量較大的組裝/加工作業(yè)等，機(jī)器人必須提高靈活度及對(duì)應(yīng)能力，才能發(fā)揮更好的效用，這也是目前機(jī)器人智慧控制的發(fā)展重點(diǎn)。

工研院機(jī)械所智慧機(jī)器人組組長(zhǎng)黃蘇指出，機(jī)器人與機(jī)器最大的不同在于多軸控制，比方將感測(cè)、驅(qū)動(dòng)、馬達(dá)放在機(jī)器人的關(guān)節(jié)內(nèi)，使用者可以根據(jù)不同數(shù)目組合關(guān)節(jié)，客制化機(jī)械手臂，如3、4軸模組化關(guān)節(jié)或雙臂手臂，越多軸控制難度就越高，「二三十年前的機(jī)器人用來(lái)大量制造，程式寫(xiě)完后機(jī)器人終其一生都在做同一件事，工業(yè)4.0少量多樣需求導(dǎo)致傳統(tǒng)機(jī)器人不敷使用，可以應(yīng)付少量多樣生產(chǎn)的智慧機(jī)器人成為研發(fā)重點(diǎn)。」

圖1 : 工研院機(jī)械所智慧機(jī)器人組組長(zhǎng)黃蘇。(source：工研院機(jī)械所)

當(dāng)然，越智慧越復(fù)雜，以路徑規(guī)劃(path planning)、避障(object avoidance)、目標(biāo)搜索(goal seeking)、軌跡追蹤(trajectory tracking)四大機(jī)器人自主行為來(lái)說(shuō)，在自由度少的情況下，技術(shù)容易發(fā)展，但是當(dāng)多臺(tái)機(jī)械手臂協(xié)同控制時(shí)，計(jì)算復(fù)雜度更高。以多手臂運(yùn)動(dòng)控制技術(shù)發(fā)展為例，想讓多臺(tái)機(jī)器人穩(wěn)定安全地在產(chǎn)線(xiàn)加工，關(guān)鍵技術(shù)在path planning及object avoidance，若無(wú)效路徑過(guò)多或是路徑錯(cuò)誤，小則影響加工效率，大則可能發(fā)生撞機(jī)風(fēng)險(xiǎn)。

機(jī)器手臂搭配視覺(jué)已是相當(dāng)普遍的應(yīng)用方式，機(jī)器人視覺(jué)主要用來(lái)做物體辨識(shí)及瑕疵檢測(cè)。想讓機(jī)器人更聰明靈活，符合少量多樣等自動(dòng)化需求，有賴(lài)機(jī)器人控制系統(tǒng)控制機(jī)器人的工作位置、姿態(tài)、軌跡、操作順序及動(dòng)作時(shí)間。機(jī)器導(dǎo)入智慧化控制技術(shù)已經(jīng)可以做到跨接與整合不同手臂、產(chǎn)線(xiàn)設(shè)備(如CNC加工機(jī)臺(tái)、外部軸)及各類(lèi)型感測(cè)裝置(如視覺(jué)、振動(dòng)等)，降低機(jī)器人導(dǎo)入產(chǎn)線(xiàn)的門(mén)檻，藉由感測(cè)設(shè)備與軟體的輔助，能夠針對(duì)應(yīng)用需求擴(kuò)大使用范疇，提升控制性能，讓機(jī)器人多工化，有更大的使用彈性。

多軸同步控制在自動(dòng)化機(jī)臺(tái)、機(jī)器人、CNC等已是常見(jiàn)的技術(shù)應(yīng)用，而多軸伺服驅(qū)動(dòng)器不可或缺的關(guān)鍵組件則是伺服馬達(dá)，目前國(guó)際及臺(tái)灣多軸伺服驅(qū)動(dòng)器逐漸朝更節(jié)省空間的技術(shù)發(fā)展，有助減少控制機(jī)構(gòu)中運(yùn)動(dòng)控制所需要的體積，還要具備足夠的模組化機(jī)制，才能提高組裝及應(yīng)用彈性。

善用軟體及加工感測(cè)裝置提高機(jī)器人智商

以工研院開(kāi)發(fā)的Smart joint智慧型關(guān)節(jié)模組來(lái)說(shuō)，能整合復(fù)雜的機(jī)器人多軸運(yùn)動(dòng)控制，更具備模組化、云端服務(wù)等其他智慧化附加價(jià)值，可以讓用戶(hù)自訂機(jī)器人臂長(zhǎng)及關(guān)節(jié)數(shù)，如此便能克服自由度及工作空間限制，提高產(chǎn)線(xiàn)上的彈性應(yīng)用，搭配工研院智慧型機(jī)器人控制器規(guī)劃最佳路徑、避障策略，就能完成多機(jī)器人協(xié)作或人機(jī)協(xié)作，在同一個(gè)技術(shù)架構(gòu)下因應(yīng)不同產(chǎn)業(yè)需求，自動(dòng)化產(chǎn)線(xiàn)配置更靈活。在導(dǎo)入工廠(chǎng)端前，只要透過(guò)智慧型數(shù)位雙生系統(tǒng)(Robotsmith)進(jìn)行云端數(shù)據(jù)整合，即可事先進(jìn)行規(guī)劃與模擬驗(yàn)證，透過(guò)機(jī)器人與感測(cè)器融合，讓機(jī)器人具有智慧行為。

圖2 : smart joint模組化手臂。(source：工研院機(jī)械所)

「目前市面上常見(jiàn)的機(jī)器人控制多為封閉式系統(tǒng)，在導(dǎo)入產(chǎn)線(xiàn)時(shí)只能與同品牌設(shè)備串接，產(chǎn)線(xiàn)設(shè)備或功能擴(kuò)充受限。」黃蘇指出，國(guó)產(chǎn)控制器的高階運(yùn)動(dòng)控制技術(shù)與歐、日等競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手相比，仍有相當(dāng)?shù)募夹g(shù)差距，使用者若要利用機(jī)器手臂做到高階運(yùn)用，還是需要找到原廠(chǎng)協(xié)助，過(guò)程費(fèi)時(shí)，「建議開(kāi)發(fā)國(guó)產(chǎn)跨平臺(tái)開(kāi)放式控制系統(tǒng)及智慧化功能模組，運(yùn)用軟體與視覺(jué)感測(cè)裝置以強(qiáng)化機(jī)器人控制功能。」以工研院開(kāi)發(fā)的機(jī)器人控制器為例，可在Windows/Linux平臺(tái)上運(yùn)作，增加ROS節(jié)點(diǎn)可串聯(lián)ROS，支援跨平臺(tái)與ROS的優(yōu)點(diǎn)更能滿(mǎn)足機(jī)器人開(kāi)發(fā)者的高階應(yīng)用。

黃蘇指出，工業(yè)乙太網(wǎng)路協(xié)定所開(kāi)發(fā)的EtherCAT高速網(wǎng)路通訊優(yōu)點(diǎn)是韌體驅(qū)動(dòng)層級(jí)更容易實(shí)現(xiàn)機(jī)械手臂上的多軸同動(dòng)控制，也很容易串聯(lián)I/O控制模組，「尤其在機(jī)械手臂協(xié)作與高階應(yīng)用的發(fā)展更為關(guān)鍵，能將驅(qū)動(dòng)器微小化，并以系統(tǒng)整合方式將所有零組件(如馬達(dá)、HD、驅(qū)動(dòng)器等)整合在一個(gè)關(guān)節(jié)模組中，這是以往運(yùn)動(dòng)軸卡沒(méi)辦法做到的。」

工研院開(kāi)發(fā)的eMio感測(cè)器采用EtherCAT高速網(wǎng)路控制，支援EtherCAT網(wǎng)路國(guó)際化通訊標(biāo)準(zhǔn)協(xié)定，也具備工業(yè)4.0聯(lián)網(wǎng)及自我診斷功能，全數(shù)位即時(shí)網(wǎng)路串聯(lián)有助彈性化電控配線(xiàn)。此外，工研院還開(kāi)發(fā)了機(jī)器人制造次系統(tǒng)控制器RCC(Robot cell controller)，可跨接國(guó)內(nèi)外不同品牌手臂進(jìn)行多軸控制，結(jié)合感測(cè)裝置開(kāi)發(fā)高精度加工模組，目前已嘗試將此技術(shù)應(yīng)用在鉆孔、繞切等高精度加工應(yīng)用。

除了開(kāi)放式平臺(tái)架構(gòu)，eMIO控制器還搭配基礎(chǔ)的機(jī)器人運(yùn)動(dòng)函式庫(kù)，內(nèi)建無(wú)感測(cè)器即時(shí)碰撞偵測(cè)，順應(yīng)教導(dǎo)與沉浸式力量控制等進(jìn)階運(yùn)動(dòng)控制技術(shù)，除了能跨接整合視覺(jué)辨識(shí)模組，用于工件與設(shè)備定位、取放模擬、路徑校正等技術(shù)外，更能應(yīng)用于未來(lái)人機(jī)協(xié)作上，強(qiáng)化人機(jī)共工時(shí)的安全防護(hù)，在醫(yī)療手術(shù)時(shí)，利用沉浸式力量控制可以協(xié)助醫(yī)師從手臂端獲得精準(zhǔn)的力量反擴(kuò)，掌握手術(shù)狀態(tài)。智慧擴(kuò)增模組有助增加各種機(jī)器人應(yīng)用，如手眼協(xié)調(diào)模組可以增加AI視覺(jué)識(shí)別的應(yīng)用，安全觸覺(jué)感知模組可以增加人機(jī)協(xié)作的安全碰撞防護(hù)應(yīng)用，遠(yuǎn)端控制模組可以增加人機(jī)協(xié)作的控制應(yīng)用方式。

機(jī)器視覺(jué)市場(chǎng)規(guī)模2025年上看130億美元

MarketsadMarkets報(bào)告指出，2020年全球機(jī)器視覺(jué)市場(chǎng)規(guī)模為96億美元，2025年將成長(zhǎng)至130億美元，復(fù)合年增率達(dá)6.1%。過(guò)去，全球智慧視覺(jué)在AOI應(yīng)用上最廣泛，受疫情影響，勞力密集的工廠(chǎng)缺工嚴(yán)重，加速工廠(chǎng)導(dǎo)入機(jī)器視覺(jué)，也就是機(jī)器人與視覺(jué)整合，讓機(jī)器人擁有真人般的手眼工作能力。

機(jī)器視覺(jué)與機(jī)器人整合控制技術(shù)的發(fā)展上，以人工智慧視覺(jué)應(yīng)用最廣泛，其中，AI影像辨識(shí)相關(guān)技術(shù)大致可分三類(lèi)型：影像分類(lèi)(Image Classification)、物件辨識(shí)(Object Detection)及物件分割(Instance Segmentation)。傳統(tǒng)上，視覺(jué)系統(tǒng)需要工程師客制化開(kāi)發(fā)物件辨識(shí)演算法，如今AI人工智慧可以進(jìn)行大量資料標(biāo)注及學(xué)習(xí)方式，在穩(wěn)定環(huán)境下達(dá)到高辨識(shí)成功率。

不過(guò)，智慧視覺(jué)及智慧機(jī)器人控制技術(shù)在發(fā)展過(guò)程中仍面臨許多挑戰(zhàn)，黃蘇指出，所謂的「智慧」是使機(jī)器人具備自主性行為，如學(xué)習(xí)與決策，人工智慧(AI)在此發(fā)揮很大的作用，透過(guò)學(xué)習(xí)新的工廠(chǎng)工件，可以降低過(guò)去倚靠視覺(jué)工程師客制化開(kāi)發(fā)的必要性，「許多人認(rèn)為得AI者得天下，其實(shí)獲取數(shù)據(jù)才是關(guān)鍵。」人工智慧AI的學(xué)習(xí)需要喂養(yǎng)多樣性、有效且大量的資料數(shù)據(jù)，告訴機(jī)器人如何判斷、執(zhí)行，這些技術(shù)無(wú)法直接套用網(wǎng)路軟體。

技術(shù)痛點(diǎn)：資料庫(kù)建置難

比方訓(xùn)練機(jī)器人識(shí)別小狗可能要提供100萬(wàn)張狗照片才能實(shí)際應(yīng)用，其他如螺絲、公司產(chǎn)品等物件須歷經(jīng)同樣的前期工作，但廠(chǎng)商可能生不出五萬(wàn)或十萬(wàn)張照片讓機(jī)器人辨識(shí)。換言之，每讓機(jī)器人聰明地執(zhí)行超過(guò)一個(gè)指令動(dòng)作，機(jī)器人需要「學(xué)習(xí)」的功課更多，難度更高，這也是迄今人工智慧發(fā)展多年后，智慧機(jī)器人在實(shí)際工廠(chǎng)中發(fā)揮仍有限的原因之一。

為了克服這些問(wèn)題，工研院開(kāi)發(fā)FOVision人工智慧視覺(jué)系統(tǒng)，除了具備智慧3D視覺(jué)導(dǎo)引機(jī)器人上下料或搬運(yùn)，更具備人工智慧的自動(dòng)化工具，可以根據(jù)客戶(hù)工件自動(dòng)化生成多樣性資料，自動(dòng)進(jìn)行人工智慧的訓(xùn)練。相較于人工每小時(shí)搜集資料25筆，F(xiàn)OVision系統(tǒng)每小時(shí)可搜集10,000筆資訊，是人工的400倍！這套系統(tǒng)可以模擬各式各樣的狀態(tài)照片，如不同光源、角度，產(chǎn)出大量照片供機(jī)器人辨識(shí)，建立資料庫(kù)。目前該系統(tǒng)已導(dǎo)入臺(tái)灣馬達(dá)電機(jī)大廠(chǎng)、鞋業(yè)、金屬加工與熱處理產(chǎn)業(yè)，協(xié)助客戶(hù)一天內(nèi)快速換線(xiàn)，調(diào)整不同工件，同時(shí)符合少量多樣化的生產(chǎn)需求。

圖3 : FOVision_AI工具架構(gòu)圖。(source：工研院機(jī)械所)

圖4 : 人工與FOVision_AI工具時(shí)間效益比較。 (source：工研院機(jī)械所)

優(yōu)化升級(jí)：模擬與虛實(shí)校正

不過(guò)，要讓智慧機(jī)器人具備如真人般的工作能力，除了控制與感測(cè)技術(shù)，事前規(guī)劃與分析也是關(guān)鍵，好比人的大腦在執(zhí)行動(dòng)作前會(huì)先構(gòu)思執(zhí)行方案與步驟，機(jī)器人大腦可透過(guò)數(shù)位雙生系統(tǒng)(即模擬器)，將產(chǎn)線(xiàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化分析，透過(guò)模擬器驗(yàn)證測(cè)試，之后將可行方案?jìng)鬟_(dá)給機(jī)器人，比方將優(yōu)化后的加工路徑導(dǎo)入機(jī)器人進(jìn)行后續(xù)執(zhí)行工作。

「技術(shù)上，模擬器可以讓使用者事先進(jìn)行優(yōu)化分析，但模擬與實(shí)際間仍會(huì)有些誤差。」黃蘇說(shuō)，為克服這個(gè)問(wèn)題，工研院開(kāi)發(fā)RobotSmith，除數(shù)位雙生模擬功能外，更強(qiáng)化虛實(shí)校正技術(shù)，縮小虛實(shí)差異，成功建立高擬真模擬環(huán)境，「這個(gè)系統(tǒng)能讓使用者在模擬環(huán)境中完成工廠(chǎng)產(chǎn)線(xiàn)與加工作業(yè)等調(diào)校與優(yōu)化作業(yè)，再導(dǎo)入實(shí)際產(chǎn)線(xiàn)，工作流程一次到位。」目前該系統(tǒng)已成功導(dǎo)入臺(tái)灣的五金、手工具產(chǎn)業(yè)。

圖5 : miniCube；RobotSmith_數(shù)位雙生效益比較。(source：工研院機(jī)械所)

機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制的智慧化挑戰(zhàn)

黃蘇認(rèn)為，機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制智慧化仍有四個(gè)問(wèn)題有待克服，第一是運(yùn)用在實(shí)際產(chǎn)線(xiàn)時(shí)仍需要專(zhuān)業(yè)程式編輯者操控、調(diào)整機(jī)器人，測(cè)試完后機(jī)器人才能上線(xiàn)，便利性不足；第二是機(jī)器人多為泛用型，需要重新設(shè)計(jì)及編譯才能做其他事情，專(zhuān)用機(jī)不可能做其他事，負(fù)責(zé)切割就無(wú)法拋光，多樣性不足，使用者也會(huì)因?yàn)楣δ軉我欢幌牖ㄥX(qián)投資；第三是最佳化，機(jī)器人要能自我學(xué)習(xí)精進(jìn)，甚至自己看加工路徑或軌跡就能自我調(diào)整，這才是真智慧，否則只是自動(dòng)化；第四是安全性，除了速度，機(jī)器人在執(zhí)行工作時(shí)要注意安全，比方快碰到人時(shí)要能緊急停止，避免碰撞及危險(xiǎn)發(fā)生。

8月份特斯拉宣布2022年將推出用來(lái)協(xié)助人類(lèi)執(zhí)行不安全、重復(fù)或無(wú)聊工作的Tesla Bot無(wú)疑將運(yùn)動(dòng)控制智慧化帶向另一個(gè)高峰。目前全球工業(yè)機(jī)器人市場(chǎng)集中在四大家族：Fanuc、ABB、Yaskawa、KUKA之手，掌控全球逾半市場(chǎng)，雖然臺(tái)灣有達(dá)明機(jī)器人，在機(jī)器人領(lǐng)域競(jìng)爭(zhēng)力仍相對(duì)薄弱，黃蘇認(rèn)為，臺(tái)灣業(yè)者可以善用工研院各項(xiàng)平臺(tái)，讓機(jī)械手臂或機(jī)器人產(chǎn)出其他價(jià)值，「臺(tái)灣也許沒(méi)辦法成為機(jī)器人生產(chǎn)大國(guó)，但可以成為最會(huì)用機(jī)器人的國(guó)家。」