Custom Sensor Assemblies for Robotic and Cobotic OEMs

One of the key issues in robotics is co-ordinating data so that control functions work effectively. At HBK, our expertise lies in sensors that measure torque, force, mass, pressure. But we also know that other data dimensions are involved: acceleration, contact, distance, gyroscope, humidity, inertia, light, navigation, position, pressure, proximity, sound, temperature, tilt, voltage – and more.

挑战

我们为什么会有机器人？我想到了很多好的理由。它们可以围绕活动、环境、生产力和经济进行分组。

有些活动是重复的、枯燥的。拧紧车轮螺母可能是汽车生产线上的一个重要步骤，但它不是一个可以归类为 "令人满意的职业选择 "的活动。在天平的另一端，有一些活动是复杂和困难的。但如果再加上重复的因素，挫折感就会回来。把机械加工和铣削等重复性工作交给数控机床，让人类的想象力自由地去尝试新的想法，那该多好。

有许多工作环境让人觉得不愉快。例如，太热或太冷的地方，潮湿或干旱的地方，有噪音或振动的地方。有些环境会带来固有的健康风险：油漆间、核反应堆、火山、极地。

还有一些工作环境是彻头彻尾的危险：矿井、深海作业、高海拔地区、外太空。与其冒着生命危险，我们可以建造机器人来处理这种环境。

生产力是拥有机器人的一个重要原因。机器可以比人类更快、更准确、更一致地完成工作。而且它们需要更少的停机时间。从整体上看，这些想法加起来是对机器人的强有力的经济论证。机器人做人们不愿意做的工作，并产生比所有权和操作成本更大的价值，是对社会的一种好处。

我们拥有机器人还有一个原因：人类的好奇心。一个简单的事实是，有些人从设计复杂问题的优雅解决方案中得到了巨大的乐趣。

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响应
机会

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我们今天所知的机器人是计算机科学和工程的结合。传感器收集关于环境的数据；控制程序决定机器人如何以及何时行动；执行器实施行动；传感器收集关于互动的数据并向控制程序提供反馈，实时地无限重复。

这个简单的短语--"传感器收集数据"--隐藏着巨大的复杂性。每个传感器都必须可靠而准确地观察它所设计的信号。但控制算法很少只涉及一个数据--多个信号必须被转化为可操作的数据并转发给控制器。在HBK，我们的专长在于测量扭矩、力、质量、压力的传感器。但我们也知道，还涉及其他数据维度：加速度、接触、距离、陀螺仪、湿度、惯性、光、导航、位置、压力、接近、声音、温度、倾斜、电压--以及其他。机器人技术的关键问题之一是协调数据，以便控制功能有效地工作。

人类一靠近，感应和编程的问题就变得更加复杂。机器人作为帮手的想法--Co-Bot（协作机器人）--引入了额外的安全参数。机器人的运动扭矩不能伤及人，所以传感器必须反应更快，执行器必须减速更快。这些方面也在国际上得到了讨论和同意：IEEE以及ISO都发布了标准。

当自主机器人--由人工智能（AI）程序控制--涉足公共生活时，问题变得更加复杂。因为尽管它必须独立于其程序员行事，但机器人实际上可能继承了一些假设和偏见，这些假设和偏见反映了编程团队对 "正常"、"可接受 "或 "理想 "决定的定义。IEEE等领先机构，以及斯坦福大学和麻省理工学院等大学，现在都承认 "机器人伦理 "是一个重要领域。

静态生产线上的机器人虽然复杂，但在概念上却很 "简单"。他们通常执行一种特定的功能：例如：切割、冲压、焊接或喷涂。单个机器人不知道它所执行的功能；也不知道它之前或之后的过程；更不知道团队合作的概念。

真正的智能在于定义机器人行动的顺序，这是由人类专家提供的。而 "寻找更好的解决方案 "是一项与生俱来的人类活动。为机器人寻找一个更有效的概念模型是一个基本问题。它不仅影响到机器人的设计，而且也影响到实际操作。有趣的是，许多模型来自于大自然。

例如，在昆虫中观察到的行为有助于控制拿取和搬运仓库机器人。每个单独的机器人都遵循简单的规则，以确保在不妨碍他人的情况下完成其任务。更复杂的概念模型利用从观察自然界中的昆虫、鸟类或鱼群中得到的启示，使单个机器人能够分享信息并协调其行动，以提高有效性。

生产线机器人的市场潜力正在不断扩大。在工厂车间移动库存的机器人是主流。在寻求提高效率的过程中，一些供应商提供了在拣选存货时爬上货架的能力；其他供应商重新设计了存储系统和进入该系统的机器人，以优化仓库空间的使用。

跟随者机器人可以携带重物（如农民的毛驴，或城市居民的吉塔）。自主机器人正获得越来越多的关注--无论是在私人工业场所（如工厂或矿山，或用于清洁仓库），还是在公共场所，用于送货服务等活动。同时，其他概念的出现也创造了更多的机会，如移动机器人、空中机器人和软机器人。

机器人会改变工作世界吗？他们已经有了。许多原本重复的、无聊的、不舒服的或完全危险的活动已经由机器人处理。同时，人力资源被释放出来，使人们能够做他们最擅长的事情：为具有挑战性的问题创造复杂和创新的解决方案。看起来这一趋势将继续下去。如果我们能提高生产力，并在全球不同社会内部和之间实现更均匀的财富分配，一个有机器人的世界肯定能成为一个更好的地方。

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