25、迈向无编程的装配任务机器人系统：直观交互的解决方案

迈向无编程的装配任务机器人系统：直观交互的解决方案

1. 引言

随着机器人技术的不断发展，机器人与人类协作完成任务、提高生产力成为了一种趋势。这就需要机器人具备人机协作（HRC）能力，以适应不断变化的工作环境和人类行为。疫情期间，社交距离要求使得企业生产能力受限，但生产需求依然强劲，因此需要机器人具备更强的适应性。协作机器人（cobots）如果要解决这一挑战，就必须具备安全、灵活、强大、易于快速部署等特点，其中部署时间尤为关键，它能确保停机时间最短并实现快速投资回报。

然而，目前的协作机器人系统在与人类协作方面存在诸多限制。一方面，它们难以通过视觉、语音和触摸等常见方式与人类进行自然交互；另一方面，其任务执行的适应性有限，即使是程序的微小变化也需要重新编程。为了克服这些问题，我们致力于开发一套使协作机器人能够通过自然交互和强大学习能力来适应人类及其工作环境的技术，从而消除对专业基础设施、专家编程和人员培训的需求，降低部署成本。

快速物体学习是机器人适应新物体的理想特性，但在许多实际问题中，这一领域仍有待发展。传统的基于深度学习的方法在物体识别方面取得了显著成果，但对于特定领域的问题，如工业新物体的识别，现成的预训练模型效果不佳。要实现良好的识别性能，需要大量高质量的训练数据，这既昂贵又耗时。一些研究通过简化数据收集和标注过程或自动化数据样本生成来解决这一问题，但前者仍需漫长的数据采样和手动标注过程，后者生成的数据特征可能与实际数据不匹配，导致性能不稳定。还有一些研究采用交互式数据收集和标注方法，但受硬件和软件功能的限制，只能解决小规模的简单问题。因此，建立一种有效的交互协议，使机器人能够像人类学习者一样进行自我学习至关重要。

此外，无需编程即可设置协作机器人，