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發(fā)布時間：2021-10-22 07:56
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談及世界工業(yè)機器人，就繞不開以發(fā)那科、庫卡、ABB、安川電機為代表的四大家族，在亞洲市場，它們同樣舉足輕重，更占據(jù)有中國機器人產(chǎn)業(yè)70%以上的市場份額。那么，機器人四大家族的產(chǎn)品都有哪些各自的特點，優(yōu)劣勢分別是什么？
四大家族在各個技術(shù)領(lǐng)域內(nèi)各有所長，ABB 的核心領(lǐng)域在控制系統(tǒng)，KUKA 在于系統(tǒng)集成應(yīng)用與本體制造，發(fā)那科在于數(shù)控系統(tǒng)，安川在于伺服電機與運動控制器領(lǐng)域。
瑞士ABBABB總部坐落于瑞士蘇黎世。業(yè)務(wù)涵蓋電力產(chǎn)品、離散自動化、運動控制、過程自動化、低壓產(chǎn)品五大領(lǐng)域，以電力和自動化技術(shù)為名。ABB強調(diào)機器人本身的整體性，以其六軸機器人來說，單軸速度并不是快的，但六軸一起聯(lián)合運作以后的精準(zhǔn)度是很高的。
因此，如果機器人連續(xù)3次在同一物體上發(fā)生故障，我們就將該次實驗定義為失敗，而如果機器人成功抓取場景中的前10個物體，我們就將該次實驗定義為成功。我們使用經(jīng)過主動探索優(yōu)化后的AffordanceMap與只使用AffordanceMap系統(tǒng)進行了20個不同場景的抓取實驗。記錄每次操作的結(jié)果。實驗結(jié)果表明，在主動探索優(yōu)化后，系統(tǒng)在抓取成功率和實驗成功率方面均表現(xiàn)得更好。與僅用AffordanceMap相比，增加主動探索降低了重復(fù)無效操作出現(xiàn)的可能性，使得系統(tǒng)對環(huán)境的適應(yīng)能力更強。主動探索前主動探索后4.結(jié)論在這項工作中，我們提出了一種新型的機器人抓取系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括一個吸盤和一個平行手爪的復(fù)合機械手。同時，系統(tǒng)采用了基于DQN的主動探索方法，實現(xiàn)了在復(fù)雜環(huán)境下對目標(biāo)的智能抓取。通過機器人主動探索和改變環(huán)境，能夠得到一個更好的AffordanceMap。實驗結(jié)果說明，使用復(fù)合機械手進行抓取效率更高。
中國是紅棗的主要出產(chǎn)國，紅棗作為我國的一個重要經(jīng)濟作物，對其進行質(zhì)量檢測和分級的要求越來越高，目前傳統(tǒng)的檢測分級手段主要有：1）手工分類：在國內(nèi)外具有成熟的分類方法，利用反轉(zhuǎn)分式和傳送帶式分級臺，這兩種方法是用肉眼區(qū)分，存在分級精度低，視覺疲勞，分級效率低的問題，造成了紅棗及其他農(nóng)產(chǎn)品分級銷售困難和出口困難等問題。2）機械化分級：大小分級機及重量分級機，這種方法只能根據(jù)農(nóng)產(chǎn)品的大小和重量分級。尺寸分級機的工作原理一般是利用孔、間隙等方式來判斷水果大小，然后根據(jù)水果橫徑的大小進行分級。重量分級機是根據(jù)水果重量進行分級，應(yīng)用于紅棗等特殊果類時不能兼顧其表面裂縫、痕、霉變等重要特質(zhì)。3）光電分級:目前使用普遍的分選方法，它是利用農(nóng)產(chǎn)品表面對不同波長范圍內(nèi)的光的吸收和反射來分析其顏色特征，從而決定水果的質(zhì)量等級。按照光的波段范圍來分，可分為可見光檢測和近紅外檢測。但是這個方法僅僅對果蔬的表面顏色特征進行判斷，而忽略其它方面的特征，故存在很大的片面性，不適合紅棗或其他果蔬品質(zhì)面檢測的需要。
