向右滑动:上一篇 向左滑动:下一篇 我知道了
广告

细数工业自动化和机器人技术的创新

时间:2019-05-31 作者:赵明灿 阅读:
现在工业自动化的最终目的是要在工厂里做到员工越少越好,甚至做无人工厂。但即使是做无人工厂,里面也未必没有人,哪怕有一个员工在里面,自动化也需要有安全性,以保证员工不会受到伤害。

从上世纪40年代以来,工业自动化出现了长足的发展。特别是在过去的一两年甚至5年,在工业4.0的大背景下,整个工业市场出现了加速演变,例如无人工厂。个中原因是需要借助自动化来解决一些难题。

日前,在德州仪器举办的媒体见面会上,德州仪器处理器业务部负责人Sameer Wasson和德州仪器中国区业务拓展总监吴健鸿(Paul Ng)探讨了在工业自动化加速的情况下需要采用什么样的技术和解决什么困境。涉及三个议题:处理器在工业领域的当前机遇;通过先进集成,工厂变得越来越智能;机器人技术的演变。

无人工厂即使是只有一个人,也要保证不受伤害

Wasson指出,首先,在很多工业应用里需要有通用平台来解决问题。“有很多工业应用很分散,应用情景又不同,用不同的平台去做研发设计会很花时间,而且没法实现设计重用。”他解释说。而如果能为研发提供统一的平台,那么久可以让研发成本、人员、功能、功耗等都可以实现优化。再就是保密性和平台性能的需求。

现在工业自动化的最终目的可能是要在工厂里做到员工越少越好,甚至做无人工厂。这就需要提高自动化的程度。在安全保密方面也很重要。很多设备原来都是独立,现在则是互联互通。在这种情况下,如果没有保密,一旦系统遭到破解,可能带来很大灾难。另外,要做无人工厂,也未必没有人,哪怕有一个员工在里面,自动化也需要有安全性,以保证员工不会受到伤害。

用统一平台去设计不同设备时,所需的性能越来越高。“现在有很多人用云端服务器去帮助做运算功能,很多工业应用也在往云端推。但工业控制很多是实时控制,判断和控制需要很快速地响应。在这种情况下,云端服务器不一定是个很好的解决方案。”Wasson指出,这样在工厂里就需要有强大的平台,来做实时处理。也就是说,在数据的收集和处理部分,边缘运算越来越重要,包括AI和实时控制等。越来越多的工厂以前可能用MCU,现在可能要用高性能的ARM处理器去解决。一方面在本地做运算,一方面有很多数据需要传到云端,因此需要将本地运算和云服务整合在一起。云端连接又涉及有线/无线传送、服务器连接和用网关连接等。这在工业里也是个很大的方向。

工业4.0:控制、传感和通信是核心

在工业自动化方面,越来越多的设备,包括机器人,需要互联互通。工业自动化里需要用到很多传感器,而不仅是简单的温湿度,还要有距离、激光雷达等。传感应用需要把数据传到处理器去做实时判断。边缘运算又包括AI和实时控制。最后,与一般的IoT应用一样,工业传感器需要做到低成本,要具备确定性。机器需要根据传感器所给信息去做判断,若数据传送不对,或是没有传数据,都有可能对工厂造成很大影响。

“举例来说,我们可能用多足机器人去做农业应用。机器人里有很多电机,脚踝上需要有传感器。当它在不同田地里走时,需要将数据传送回去,以便实时判断在不平路上怎么走才不会摔倒。在很多场合,我们都能看到类似要求。”他补充说。

综合来说,对于工业4.0来说,控制、传感和通信三者是核心。除此之外,还要做到安全和保密,要为之提供电源,以及保护和隔离。

ti-industrialautomation-1.jpg

工业用通信和一般的通信不一样。一般的通信有4G5GWiFi和蓝牙等,这些在工业里确实也有需求,但是在工业里很多边缘设备需要实时控制和实时通信,因此需要采用EthercatProfibus等。工业4.0设备需要有通信能力,而很多大工厂买的设备都来自不同公司,互联互通就需要有标准来保证。

另外像智能部分,AI更有可能是分布式的。“也就是每个设备都有一定AI能力,这就是分布式智能。”他解释说。时间掌控也非常敏感,而新的TSN协议可满足高实时性要求。“TSN对所有通信协议都支持,比如最老的CAN、较新的Ethercat。这样就可以实现过渡的问题,可用来帮助做网关设计。”他再次解释说。工业4.0是个过程,不可能一蹴而就。老设备和新设备怎么做好互联,是需要解决的问题。

从整个工厂来说,会越来越多从系统去考虑。不管是PLCCNC机床,还是简单的电机控制、机器手臂,都需要互联互通。这就需要有相对强的网络处理器和网关处理器。这就有可能用到TISitara处理器。“有可能是ARM单核或多核,也有可能是ARM+DSP。在这样的处理器里面,我们有AM6x系列的产品,很适合做工业传感、工业通信和工业控制,包括安全性。”他介绍说,“刚才也谈到,在智能设备里要去考虑周边人员的人生安全,这需要符合工业安全标准,比如IEC61508。从低端、终端到高端,DSPARM都有,我们可以提供这样一个平台给客户。”

ti-industrialautomation-2.jpg

在工厂里,需要有更智能的部分,有更多的问题需要去考虑。“比如机器本身需要去做自我判断——以前是人判断,现在无人——这需要做到实时,到底是往前走、停止,还是加速,需要边缘运算。”吴健鸿补充说,“在传感部分,比如自动导引运输车(AGV)在工厂里走来走去,它需要去检测物体,避开人体,需要用到从汽车上扩展到工厂中的先进技术,比如雷达。”

Sitara AM6x处理器有很多不同应用,包括工业机器人、一体性机器人,用一个CPU去做多足机器人等。另外,在工控机(IPC)方面,除了x86平台外,有很多人也希望有Arm平台可供选择。另外,其在航空设备的控制器、边缘设备、工厂保护、运动控制、医疗监控等方面都有应用。

热门距离检测技术:毫米波雷达

距离检测是工业自动化里的一个热门技术。有很多不同技术可使用,但在速度快、距离远、精度好方面,毫米波雷达是最好。汽车里所用毫米波雷达以77GHz为主,但是不同国家和地区有不同标准。为了避免与汽车应用相互干扰,工业标准一般采用60GHz频率。吴健鸿介绍说,精准边缘运算需要精准传感。TI针对工业应用推出的新的60GHz CMOS雷达中,有很多已经整合了高速DSP,可以在雷达前端做高速运算。其带宽很宽(4GHz),相比窄带24GHz雷达带宽高16倍,可以做到更精准测量。

下图是带有天线的雷达模块。“一颗IC包括了毫米波雷达、DSP和天线。天线设计起来很不容易,体积又很小。我们希望帮工程师解决天线这些最困难的设计。只要把它放在pcb上,就可以达到要求。”吴健鸿介绍说。他透露,甚至雷达上还带有了DSP。传统雷达只能获得一个个点的原始数据,而带有DSP的智能雷达,则可以在传感侧直接判断出物体性质。

ti-industrialautomation-3.jpg

另外,工厂里涉及不同原材料,对传感的需求也不同。毫米波、激光、结构光等技术没有好不好的问题,而是要挑选合适技术去感知材料,解决不同问题。因此,系统设计往往不是只用一颗传感器,而是会用传感器融合,实现最好的判断。

协作机器人的兴起源自汽车ADAS和安全技术

再就是在机器人方面,从传统的工业机器人演变到新的协作机器人(cobot)。机器人加上AI,能够实现自主控制,从而作出更好的实时决策。这个技术也是来源于汽车中的ADAS技术。工业自动化还需要考虑安全性,汽车里的功能安全也可以应用到工业里。

综合来说,工业机器人有很多技术在不断演变,不只是物体检测,还有小车,例如叉车在工厂里行驶需要避开人。机器的体积和功耗也需要做到越来越小。传感器在不同情境下进行判断,需要综合使用多个传感器。这些都是工业机器人领域所遇到的问题。

本文为EDN电子技术设计 原创文章,禁止转载。请尊重知识产权,违者本司保留追究责任的权利。
赵明灿
赵明灿是EDN China的产业分析师/技术编辑。他在电子行业拥有10多年的从业经验。在加入ASPENCORE之前,他曾在电源和智能电表等领域担任过4年的工程师。
  • 微信扫一扫
    一键转发
  • 最前沿的电子设计资讯
    请关注“电子技术设计微信公众号”
您可能感兴趣的文章
  • 快速发展的航空航天和国防领域,如何提高测试设备的利用 根据航空航天工业协会的数据,2017年美国航空航天和国防(A&D)行业的销售额达到8,650亿美元,出口额达1,430亿美元,美国就业岗位约240万个。美国国防预算复苏,2018年A&D行业收入从上一
  • 工业物联网进一步成熟,为智能工厂提供了新的机遇 随着“工业4.0”和“中国制造2025”等国家战略的推进, 智能工厂逐渐从概念宣传发展到实施执行阶段。构建智能工厂需要哪些关键技术,目前面临的最大技术挑战又是什么?
  • 特朗普放“烟雾弹”,唱衰电磁弹射技术迷惑中国? 美国总统特朗普为何要在横须贺海军基地的黄蜂号两栖攻击舰上演讲时,宣布将颁布命令把航母上的电磁弹射器改为蒸汽弹射器呢?电磁弹射系统真的像特朗普说的那样不堪,会重新被蒸汽弹射逆袭吗?
  • 3D视觉为机器人增加“眼睛” 人类之所以能够驾驭这个世界,是因为具有三维(3D)感知能力。而这个能力也可以赋予给我们的机器人。但人类感知三维的方式也许并不适用于机器。要引导机器人运用深度传感视觉,需要考虑三个关键方法:立体视觉、结构光和飞行时间(ToF)。
  • 传统优势以外的掘金之路,见证富士通探索创新的另一面! 现在市面上常见的硬件认证解决方案,大多数利用加密算法、专用密钥等方式进行验证,从而判断产品的真赝。举个例子,打印机生产商的商业模式,除了销售打印机主体以外,销售墨盒这样的耗材也是重要的营收来源。为了保证消费者购买到原厂制造的高质量产品,就需要在墨盒接入打印机时进行真赝的验证。
  • 五步打造关键战略合作伙伴,ADI突破工业4.0落地的普遍焦 在政策和市场的双重推动下,全球各大厂商纷纷大力发展智能制造技术,加速其落地。然而,就如F1赛道,如果缺乏娴熟的技术则会欲速不达,而跟随观望注定提前出局。
相关推荐
    广告
    近期热点
    广告
    广告
    广告
    可能感兴趣的话题
    广告