小巧的运输机器人在生产线中来回穿梭，会有人存在疑问：这种机器人是如何关系到企业的灵活生产，又在工业4.0 的意义上如何进行工作的呢?

在各种各样的定义和如同茂密丛林般的各种技术解决方案中，小型穿梭机器人能够准确地认路这一点已经明确：即该机器人能够在车间里穿行。这种移动式操作装置是一种如同人一样灵活的移动式机器人系统，能够作为人的帮手。该机器人系统设置在轮子上，导航不复杂并且能够简单做到，哪里需要，便到哪里去，它还能够应用于检测带电的复合式蓄电池、处理热的工件并在企业的小件物流中树立起自己的良好形象。

在生产中获得新的自由度

从事过各种各样移动式机器人研究工作的德国弗劳恩霍夫研究院生产技术和自动化研究所(Fraunhofer –IPA)的项目负责人和机器安全认证专家Theo Jacobs解释说：“这其中存在着各种各样的可能性。首先是机器人可用于运输和货物分拣作业，如该移动式操作系统可用于夹紧小的工件，也可用于机床上下料，还可作为安装作业的辅助装置使用，在此，机器人承担一个具体的作业步骤，并与工作人员合作进行作业。”这种被称作小使者的移动式机器人装置在生产中获得了新的自由度。不仅不需要设置保护围栏和在地面上作标记，而且还进一步突破了一些限制。

图1 因为移动式机器人系统能够在工作人员附近工作，所以KUKA公司决定将一个有人-机器人-合作能力的机器人臂与移动平台进行连接

机器人生产厂家Stäubli公司的部门主管Gerald Vogt工程师说：“移动式机器人突破了现有的限制，为实现全新的生产方案开辟了道路。现在，哪里有需求，机器人便能发挥移动角色的作用。机器人能够移向工件，而不再需要被动地将工件送向机器人。为此， 我们能够高度灵活地使用这些移动的‘工人’。例如，为了均衡生产的浮动，可安排这些移动的‘工人’驶到工厂的手工作业场地进行加班，为夜班作业的机床装配和取出加工工件，也可将其安置在生产线上，以保证生产流程的顺畅。”今天，机器人的任务已经从完成为机床这样的简单物流任务发展到完成结构件的加工作业任务。

今天，位于德国Augsburg的机器人生产厂家KUKA公司已将移动式机器人作为生产的行动件使用。移动式机器人KMR iiwa(KMR：KUKA移动式机器人技术装置)是一个与灵敏的KUKA LBR iiwa轻型机器人相连接的自主移动作业平台，该作业平台在总装作业部位为KR Quantec安装工位提供生产材料。在日常作业中，作业平台在分配螺栓、密封环、螺母以及其他小零件作业时更加透明化。在此，由Würth公司提供的Kanban箱在中央库房预定生产材料，移动式机器人KMR iiwa按照有规则的距离有序灵敏地检验各个具体的取货货架并取出所订生产材料，然后将这些小件装进箱子。该轻型机器人抓住箱子，将其送给安装在自主移动作业平台上的QR(质量检验)扫描仪进行扫描，这样，每个箱子便进行了目标定位。然后，自主移动运输这些箱子，穿过生产车间自动化地将其送到工位上。目前，采用移动式机器人装置的小件物流的应用已经常见。而迄今为止在紧张的高过作业人员头顶的大结构件加工作业中，自主的辅助装置则更能发挥它们的强项。

大结构件加工作业的挑战

KUKA机器人有限公司负责高级机器人应用的副总裁Alois Buchstab表示，迄今为止，灵活进行大结构件加工给自动化行业提出了重大挑战。“今天，自动化技术解决方案在很多部门，如造船业、飞机制造业或是风力发电设备制造业仍是受限的。这些部门采用的呆板的自动化技术解决方案所使用的自动化装置外形不紧凑且灵活性不足。因此这些部门工作人员的劳动强度便会很高。如今人们在这些常见的高过作业人员头顶的作业中，还只是连接一个能够覆盖多个工作站点的移动式系统，而安装机器人的方案则受到抑制，迄今为止还缺少适合的技术解决方案。”正是由于这些部门对于移动式机器人的需求，从而在以前没有使用机器人的领域开发出具有灵活性的机器人设备应用领域。例如，在飞机制造业，可由移动式机器人为飞机机体涂抹密封材料或是检测飞机的结构件。

那么，移动式机器人如何才能自主地保持移动轨迹和不断根据变化的生产线来实现导航呢?瑞士苏黎世联邦工业大学(ETH Zuerich)的机器人和智能装置研究所所长兼教授Roland Siegwart博士说：“为了实现机器人的自主导航，必须使用传感器如激光传感器或相机来检测环境，自主建立基于环境的生产规划，并且在考虑到动态目标的情况下计算出最佳行驶线路。 这对于人来说看起来简单，但对于机器人来说却很难。”

那么，传感器如何才能够帮助移动式机器人具有更大的安全性和自主性呢?为此，Robert Bosch有限公司研制出移动式Apas生产辅助装置，这是一种自主的生产辅助装置。该移动式Apas生产辅助装置是为实现人机合作(MRK)而设计的，并且已经获得了德国相关职业协会颁发的，机器人在不设置辅助保护围栏的情况下可直接与人合作生产的许可证。该移动式Apas生产辅助装置的一个特点是，Robert Bosch有限公司专门为该Apas生产辅助装置研制出了传感器。Robert Bosch有限公司Apas生产辅助装置产品主管Wolfgang Pomrehn工程师说：“当人在机器人附近的一个范围内时，集成在该机器人臂内的具有信息传输能力的传感器便可进行识别，并在机器人接触到人之前停止动作。而当工作人员再次与机器人之间保持有足够的距离时，机器人便在其之前停止动作的准确位置继续开始工作。” Apas生产辅助装置有一个选择性的附加功能，即可对一个专门的应用进行遥控。这样，如工作人员不在作业现场，Apas生产辅助装置也可以使机器人的作业速度灵活进行匹配。例如，在Robert公司的工厂里，Apas生产辅助装置可以为检测站安置和取下检测的工件，并可在复合蓄电池带电的情况下对其进行检测。Apas生产辅助装置装有快速定位的滚轮，所以，哪里有需要，该Apas生产辅助装置便可随时停在那里。

Omron公司也是一个在设备安装和处理领域将手工作业流程进行自动化的专家。该公司研制的移动式机器人通过生产线运行，并允许进行各种生产作业类型的换装。它的传感器使机器人的视角达到220°，这样，该机器人便可灵活应对固定或移动的障碍。将来，移动式机器人也应能够将定位的车拖拽着进行定位。“目前要做到这一点还比较难。原因是，当机器人遇到的一个障碍是，它必须能够在其位置上转动。”这目前还具体涉及到船队式仓库地面运输车的管理软件和进行进一步优化的问题。当前软件只能对生产线的状况作出反应，因此机器人必须等待设计软件的反馈。”

具有前瞻性的机器人

在下一代的人机合作(MRK)中，程序应更加集成化，这样，设计软件便能够提前计算这些步骤，使得车辆能够依据要求定位，也就是车辆为了结束某项作业而停在那里。Bruno Adam接着说：“这样会进一步提高生产力并延长移动式机器人的使用时间。”

提到作业时间这个关键词，不仅涉及到优化和前瞻性的定位，而且也涉及到储能。Robert Bosch有限公司的Apas生产辅助装置产品主管Wolfgang Pomrehn工程师说：“移动式平台上的最大挑战是，其必须为生产而自主运动，必须确保能量的供应和安全性。而实际上，当机器人拥有自己的能量供应、不需要总是不断地到充电处进行充电时，才能真正做到自主移动，必须使机器人的供能方案能够与其作业的任务相匹配。”此外，自主的机器人需要能够对移动着的障碍作出灵活反应的导航系统，即一个全面的安全方案。

图2 机器人生产厂家St?ubli公司研制的移动式机器人系统Helmo既能高速度地以最高精度全自动化地完成工作任务，也可在工作人员需要时在工作人员的一侧与工作人员合作作业

下一个关键词是要在自主导航机器人滚动通过生产作业前，必须首先要弄清楚的问题。德国弗劳恩霍夫研究院生产技术和自动化研究所(Fraunhofer –IPA)的Theo Jacobs补充说：“为了能够使移动机器人安全可靠地作出反应，必须要确保避免与人的冲撞。同时，其安全性必须要这样进行设置，机器人要能够与人之间保持短的距离，以方便机器人和人共同利用一个作业空间。为此，一方面装置必须小而轻，另一方面还必须拥有适应人的机制，例如，安全减速和在作业空间之间要进行换接。”

符合现有的标准

从安全的观点上来看，当前自主移动式机器人已被接受。那么还应该做什么呢?KUKA公司的Buchstab解释说：“最佳化的需求是要符合现有的标准，这些标准的自动化导航车辆(AGV)应用早已存在，但是，一旦机器人在这一平台移动，我们便涉足了一个新的领域。”德国人工智能研究中心(DFKI)发言人Rheinhard Karger认为，这还存在着进一步优化的必要性。他表示，“在人和机器人的合作中，一个重要的任务是要找到正确组织人和机器人之间团队作业的方法，这样人和人工智能才能最佳地相互作用。在一个正确的时间点送达目标物，并且能够很好将其转交给工人。因为人对工作结果有一个设想机制，并且能够很好地控制调整具体作业步骤和过程，而机器人则需要一个动力性的进展规划，以便能够确保一个具体作业步骤在一个正确的时间点将一个正确的工具以正确的速度和角度送达。”

图3 rob＠work 3 机器人连接一个移动式平台和一个集成了机器人的模块化控制系统，通过可使用的开放接口和基础功能，可在生产中进行有效且灵活的应用，此图是ABB公司研发的人-机器人-合作式的双臂机器人 Yumi

目前，德国人工智能研究中心的研究人员正在进行被称作是面向未来的Mixed-Reality技术解决方案的研究。在此，工作中的机器人与它们的同事在不同的地点共同灵活地完成作业任务。例如，借助于Mixed-Reality系统，他们可以通过一个微软Holo Lens在一个三维虚拟情景中来实时地操作控制目标物体。工作人员能够用机器人进行集成，这样，便能够看到虚拟显现的目标物体，并能够用一个动作来释放他所希望的行动。这就是说，人在某一个现实地点的控制或动作能够触发在另一个实际地点的机器人的直接行动。

MT Robot公司的经理Andreas Drost表示：“我们认为，这一步实现的快慢取决于下列因素：对环境的把握、数据的加工处理、一个安全系统以及大部分工作人员的认可。”KUKA公司的Buchstab表示，在此，数据也是一个决定性的因素,机器人能够自己评估数据，这样机器人便能够从中学习并且能够更加自主。“为了能够实现这样不同种类的个性化应用，如联网、大数据和云计算技术就显得越来越重要。今后我们只有通过与安全的移动机器人系统最佳化地联网，才能够在正确的时间、正确的地点生产各种各样的产品。”