机器人新动向，结束“孤军奋战”，多

在通用的汽车生产车间，每60秒或者90秒就会有一架汽车车身被放到流水线上，如果在这个过程中发生故障导致机器人停机，那制造商就将承受每分钟20000美元的损失，流水线的停线甚至会蒸发上百万美元，如果机器人故障导致的是整个车间的瘫痪，那这笔天价损失就将会转嫁到供应链、汽车经销商、汽车车队甚至是单个的汽车消费者身上，如同倒下的多米诺骨牌，这些不良影响是巨大而深远的。

在自动化产线中，一台机器人罢工引发的全线瘫痪究其原因是机器人与机器人之间没有产生协作，“多机协作”的概念应运而生。事实上，密集型的流水线一定会带来“多机协作”的要求，机器人与机器人之间有信息共享的需求。

毋庸置疑，机器人从单机自动化到产线自动化，这是一个不可逆的趋势，而“多机协作”正是这一趋势的“必然产物”。

拥抱趋势

“不要与趋势为敌！”在去年的发布会上，雷赛智能应用技术总监杨力说，在单机自动化向产线自动化发展的趋势下，运动控制“总线”时代已经到来。

从脉冲控制到总线控制，从一台控制器只能控制一台机器人到一台控制器可以控制多台机器人，运动控制方式的变化，使得“多机协作”成为可能。从某种意义上来说，运动控制“总线时代”的来临也就意味着机器人已经告别了“单打独斗”的时代，进入到了“多机协作”层面。

从概念上来看，“多机协作”与“多工序”概念不同：“多工序”就是我们两个约定好，你是工序一，我是工序二，不该我做的我就不做；而“多机协作”是我做不完的时候你来做。这种机器人之间的任务分配和协同除了能够避免一台机器人罢工而引发的全线瘫痪之外，还具有更多的优势。

就像人与人之间产生对话，就能做很多事情，让机器与机器之间产生对话，能做的事情会更多，这也是实现“多机协作”的意义所在。

一台机器人不管速度有多快，也有一个极限。比如一台并联机器人目前一分钟最多可以抓80片，而SCARA机器人能抓60片，六轴机器人只能抓20—30片。但是如果多几台机器人协作完成任务，必然会带来效率的提升。

此外，在智能工厂的建设过程，最难的部分就是将机器人等核心技术设备集成到产线上去，因为机器人并不像人一样能够非常方便安排到产线中去。只要让机器人能够像人一样沟通，那么产线的安排就可以变得更加灵活。

有业内人士表示，传统的工业机器人，每台都需要配一个电机柜，使用多机协作之后，一个控制器就能把很多机器人集成在一起，既降低了成本又节省了空间。与单体机器人相比，多机器人系统完成任务的效率高、任务复杂程度高、信息传递速度快、定位信息更准确。

闻风而起

近两年，多机协作的趋势发展已经越来越明显，勃肯特董事长王岳超表示，现在已经很少有单机运行了，基本上都需要多机型、多任务配合完成。

近段时间，针对并联机器人的应用，勃肯特研发了基于视觉的多机器人任务分配算法，使用视觉系统通过局部观察获取环境信息，由状态转移方程选择任务执行，实现从局部到全局的针对多机器人系统的协调分配。

众为兴认为“多机协作”主要解决生产线上三个问题：机器人之间信息沟通、机器人对工作结果的智能判断、整个产线的任务分配。

此前，众为兴在SCARA的应用基础上研发了“多机协作”工作站，通过将SCARA机器人配合AVS视觉系统实现同步跟随分拣，视觉系统可以实现动态识别、精确定位，从而使得机器人实现多机协作。

作为国内领军型的机器人企业，埃斯顿也是最先意识到风向的企业之一。事实上，埃斯顿自动化核心部件产品线已完成从交流伺服系统到运动控制系统解决方案的战略转型，业务模式正在实现从单轴—单机—单元的全面升华。

去年工博会上，埃斯顿旗下运动控制品牌Trio也带来了基于小型工作站的智能控制单元解决方案。据埃斯顿自动化智能控制单元事业部总经理朱磊介绍，ESTUN智能控制单元解决方案是基于ESTUN的Trio控制器平台，将ESTUN机器人、交流伺服系统、视觉系统等集合在一起，实现一个控制器协同控制多台机器人、伺服轴、视觉系统、逻辑控制，为客户提供全面一体的自动化解决方案。

在机器人多机协作的趋势下，纳博特自主研发了控制系统解决方案NRC控制器。据纳博特总经理张晓龙称，纳博特一台控制器最多支持8台机器人同时协作，并且可以在同一个系统中部署多种形态机器人，真正实现多机协作。该控制器还可方便地切换机器人并进行示教操作，使得多机协作像单机控制一样简单，只需一键操作，即可自由切换。

其多机协作的应用优势主要表现在：一、有效减少费用，减少初始投资，4台机器人可减少75%的控制系统费用；二、群控协作工艺，提升生产节拍和生产效率30%以上；三、节省体积：节省50%以上的占地面积。

机会与挑战并存

尽管总线运动控制系统给“多机协作” 带来了可能，但也需要面对新的问题和挑战。

正如纳博特总经理张晓龙所说，多机协作还有很多困难需要克服，脉冲控制一台控制系统只能控制一个轴，无法进行扩展，但是基于总线之后，就可以扩展多轴，但扩展多轴之后，软件的复杂率也急剧上升。

事实上，多机协作一直作为行业痛点存在，因为其涉及到很多层面，具体流程分为以下部分：多机互联互通——机器视觉感知环境——获取任务信息——多机统筹策略——策略执行结果反馈。其中任务统筹分配是整个多机器人系统通畅运行的基础。

与“人机协作”强调机器人与人的协作不同的是，“多机协作”强调的是机器人和机器人之间的协作，“多机协作”是“一对多”的关系，这也就意味着，“多机协作”的关系比“人机协作”要难处理得多。

在张晓龙看来，多机协作需要实现多台机器独立运行，一台机器报错报警也不影响其它机器的运行，这个主要体现了软件控制上的能力。

而软件能力也正是勃肯特正在突破的，勃肯特研发的基于视觉的多机器人任务分配算法搭载自主研发的BeMotion运动控制器, 通过将视觉实时获取的物料密度、多台机器人的抓取速度节拍、传送带实时速度等实际因素作为模型输入因子，采用卷积神经网络+决策树作为算法模型，通过大量训练样本进行无监督式学习，不断提升算法模型的准确度，最终将任务准确合理地动态分配给多台机器人，实现了物料完整、有序地抓取和多台机器人合理高效地利用。

当任务统筹分配系统中某台机器人发生故障后，任务分配算法会将该机器人的任务自动分配至其他正常机器人的抓取任务中，以保障正常的抓取效率，当故障机器人恢复正常后，其他机器人会将任务自动分配回原故障机器人以继续进行抓取任务。

除了软件控制能力之外，多机协作还需要面对的是硬件的适配问题，为了解决适配性的问题，纳博特NRC控制系统支持一台机器人配置不同品牌伺服。支持设置每一台机器人每一轴的伺服品牌型号，令扩展变为无限可能。无论是松下、多摩川，还是清能德创、台达、东元、图科等品牌的伺服，都能适配。

而勃肯特多机协作任务分配算法既可以植入控制器中，也可以植入视觉系统中。“我们把这个功能作为一个执行文件，导入哪里都可以使用，这样做的好处是使得这个功能不挑剔硬件，不限定品牌。”王岳超说。

从整个智能工厂来看，朱磊认为，构建智能工厂真正的难点在于怎样把工厂中这么多的设备、数据甚至纯数字化的东西提炼成信息化。智能控制单元解决方案实现运动控制、机器人控制、逻辑控制、视觉控制以及运动仿真等多功能，运动仿真提高效率、多机协同降低成本、自由布线更大程度地节省空间、软硬一体更加易用，有效提升用户体验。