DeX-Platform 助力工业机器人高级应用开发

只看该作者 · 2018-2-28 19:03

本帖最后由 mmuuss586 于 2018-3-1 09:15 编辑

DeX-Platform是代客思智能科技推出的工业机器人控制系统应用开发平台，为用户提供了从硬件到软件的整套开发解决方案。基于此平台，开发者可高效完成工业机器人标准应用工艺包、快速对接视觉系统等智能应用方案、满足各类机器人非标应用需求，甚至可以独立开发全套上层编程示教系统，或针对科学研究、创客教育开发独立上层软件系统，极大促进工业机器人相关解决方案的发展和完善。

在过去数十年，工业机器人应用领域相对狭窄，核心技术被少数公司把持，因此以国际四大家族为代表的工业机器人传统大厂都选择自行研发各种工艺包、提升系统的附加价值，而不愿向外提供过多的开发接口。由于传统工业应用门类有限，因此一家公司能够开发出焊接、喷涂、码垛等较为全面的工艺包，供给用户选择购买。这套模式也成为了工业机器人商业化控制系统产品的标准模式。

随着市场需求的不断扩大，以及核心零部件、人工智能算法和各类传感器技术的发展，工业机器人的应用领域正在迅速扩展、甚至正在从纯工业领域扩展到民用服务领域。近几年，工业机器人已经被用于手术医疗、电影拍摄、游乐设施、无人餐厅等越来越多的新兴服务场景。

医疗手术

电影拍摄

游乐设施

餐饮

而当机器人应用领域扩大，各种新型需求涌现，尤其是当其向民用服务领域扩展的时候，行业对控制系统软件功能多样性的需求已经远远超过以往。此时，传统的工业机器人公司再也无法满足所有市场应用，尤其是各类新兴需求。

受传统国外机器人大厂技术路线的影响，国内具备相关研发能力的厂家大多也选择了封闭的系统模式。因此，现有工业机器人产品系统的开放程度往往很难满足开发者的需求，厂家设置的开发门槛和条件也很高，价格上不具优势。基于这个现实，很多新加入这个行业的开发者会选择自己从头搭建机器人系统，并最终推出一套全新的机器人产品。在这个模式下，开发一个机器人产品需要将80%的精力和成本都花在硬件本体和搭建测试底层系统上。

这就造成了本文开头那个荒唐的事实：“开发一个应用功能，需要先开发出能运行这个应用的电脑”。如此高的开发门槛让很多人对工业机器人行业望而却步，而行业本身的发展势能也就无法释放。也正是由于这样一个低效的模式，工业机器人行业虽然正在快速发展，但从出货量和市场规模上看，仍然还未实现全面爆发。

根据《中国机器人产业发展报告（2017年）》的数据，2017年国内工业机器人销量超过11万台，市场规模达到42.2亿美元。然而，这个数据包含了国外产品的份额。因此，即便按国外产品份额只占一半（实际上要超过一半）计算，国产工业机器人的市场规模也不足20亿美元，利润就更少了。与之相比，《王者荣耀》一季度营业收入在60亿元左右（估算）；小米手机2017年9月份单月出货量突破一千万台。也就是说，腾讯一款游戏两个月的营收，就超过了国产工业机器人全年的市场规模；这个规模更是不及一家消费电子产品企业的百分之一。

拿这些已经高度成熟的产业和尚属儿童期的中国工业机器人行业对比确实有些不公平，任何一个行业都需要逐渐发展成熟的过程；但是目前工业机器人的状况确实反映了整个行业在发展模式方面的严重问题。

反观现在的智能手机行业，在一套良好的行业参与和开发模式下，它将无数的应用算法开发者调动起来，为其贡献智慧。以苹果公司为例，Apple store上早已经超过100万个应用，这个工作量可能100个苹果公司也无法完成。iOS的生态系统是由无数开发者共同建立和完成的。iphone是个硬件本体，开发者只需要购买一个本体，就能直接在上面做应用开发——不需要自己造一个手机。开发者将自己的作品发布在iOS平台上，用户根据自己的需求下载，开发者从中得到收益。这个模式激发着无数软件行业从业者为苹果贡献力量。

三大应用商店应用数量增长柱状图

三大平台应用开发者数量增长柱状图

只有调动更多的人加入并贡献智慧，一个行业才能得到爆发式的发展，就像我们身处的智能手机时代一样。而工业机器人行业，现在正需要一个良性的发展模式，促成行业的爆发。

DeX-Platform介绍

随着工业机器人机械和硬件系统趋于成熟和稳定，软件控制系统正在成为决定工业机器人应用领域和功能的核心：控制系统向下对接工业机器人本体、伺服系统以及各类先进传感器，向上连接各类先进人工智能算法；这个中枢地位也使控制系统软件的开发对工业机器人行业整体发展来说具有更为重要的意义。

虽然诸如ROS一类的开源机器人平台功能丰富强大，成为了很多开发者的选择，能够帮助开发者快速出产品原型，演示功能。但是，也正是由于其开源属性，缺乏商业公司对其提供稳定、可靠的技术支持和维护，导致ROS在开发商业化系统时存在隐患，也限制了其发展。未来，机器人应用软件行业会有类似电脑软件行业一样的数量众多的开发公司，并为各自细分领域的用户提供稳定可靠的服务。

现在，有越来越多控制系统厂商开放了二次开发接口，但大多数通常只支持其自有的机器人，或需要有条件的单独开放，而不提供通用化的支持。UR机器人依靠着其协作属性和较为方便的开发支持得到了很多上层应用开发者的青睐，做出了许多新兴的应用；但其系统依然只支持UR自己的机器人，且整机系统价格与国产机器人相比也无任何优势。

使用UR机器人系统开发的各种新型应用

DeX-Platform提供了专门针对轻型工业机器人的通用开发平台，包含了完整的工业机器人底层硬件解决方案，让不了解机器人硬件或底层系统的开发者们能够以极低的成本得到一套完整的工业机器人控制系统，并且可以专注于开发上层应用功能而无需被底层系统问题所困扰。

DeX-Platform系统硬件构成

软件系统架构

算法库方面，DeX-Platform内置了完善的轨迹规划库；其中包含关节、直线、圆弧等标准轨迹类型，具备先进的轨迹连续运动功能，以及NURBS样条曲线类型，可以支持3D打印、立体雕刻等复杂工艺轨迹；先进的插值算法实现复杂轨迹的连续运动和高阶平滑；支持用户坐标系、工具坐标系等多种坐标系类型；支持动力学算**能，开发者可实现安全协作、拖动示教、力反馈应用等功能。完善的库函数功能避免了用户大量底层的重复性开发工作，使开发者能专注于上层应用，显著提升开发效率。

下面介绍两个基于DeX Platform开发的典型应用示例

基于机器视觉的智能分拣应用

在传统制造业转型升级的过程中，工业机器人在生产中所能发挥的作用在不断的放大。过去，工业机器人的应用主要集中在高强度的、专注完成重复作业的场合。而现在，随着市场需求的变化，为了更加高效的完成复杂的任务，工业机器人正在逐步向智能、协作等关键词靠拢。

为设备配备视觉对实现智能制造有着极其重大的意义。目前，机器视觉技术在工业现场有着广泛的应用场景，诸如产品检测、字符识别、运动跟踪、物品定位等等。将机器视觉技术与工业机器人相结合，有助于应对更加灵活的应用需求，完成更加复杂的现场任务。

为此，DeX-Platform内部集成了高性能的运动规划算法和先进的工业总线技术，同时为开发者提供了Linux操作系统下的SDK，里面包含了大量易用并且强大的运动接口，帮助开发者在较短的时间内实现视觉应用与机器人平台的完美对接。

为满足不同的视觉应用开发需求，DeX-Platform提供了两种形式的视觉应用架构。

架构一是以个人电脑或者服务器为核心的一种更加开放式的组织方式。其中视觉模块和机器人控制器可以视为挂载到个人电脑或者服务器上的设备。用户可以在个人电脑或者服务器上对获取的图像进行处理，再根据处理的结果，调用机器人相应的运动指令，控制机器人完成任务。在该种架构下，视觉模块和机器人还可以作为节点接入到ROS等开源平台，帮助用户开发更加灵活的应用。

架构二是以控制器为核心的一种相对封闭的组织方式。其中控制器和视觉模块相连，控制器可以直接获取目标的三维位姿信息，并驱动机器人完成抓取等操作。用户可以直接在示教器上调用视觉指令完成示教编程，也可以在个人电脑或者服务器上借助SDK完成视觉任务。该架构的优势在于可以直接对接成熟的机器视觉方案，帮助用户在现场可以在较短的时间内完成部署，满足现场的任务需求。

借助DeX-Platform实现视觉应用的一般过程可以分为坐标系标定、目标位置获取以及机器人运动规划三个步骤：

1、利用标定算法，得到图像坐标系到机器人基坐标系的变换矩阵;

2、其次根据获取的图像，检测目标的三维位置姿态，并将其转化到机器人基坐标系下的表示，该表示可以为位置加姿态角、位置加方向向量以及齐次矩阵;

3、调用直线、圆弧、门运动等轨迹规划指令驱动机器人运动到相应位姿。除此，利用DeX-Platform内置的轨迹连续运动、NURBS样条曲线等高级轨迹规划功能，用户还可以实现对目标的跟踪、基于视觉的避障等应用。

利用DeX-Platform可以快速的帮助开发者实现基于视觉的机器人应用。同时DeX-Platform也在不断的丰富机器人的运动模式，提升机器人运动的速度和性能，帮助您更好的实现应用需求。

机器人拖动示教及同步复现功能

DeX-Platform提供完善的机器人动力学功能支持，基于EtherCAT总线架构的底层系统以及模块化设计的动力学算法库，使开发者得以高效的为机器人本体配备安全协作、拖动示教等先进功能，打造新一代工业机器人应用产品。

以拖动示教功能为例。拖动示教功能是机器人人机协作属性的基础功能，会成为未来机器人系统的标配。基于零力控制技术可以在不需要外部力矩传感器的情况下实现拖动示教功能，大大降低了硬件成本。在EtherCAT总线架构的支持下，DeX-Platform提供返回电机力矩值的功能接口，配合机器人动力学相关算法和开发接口，开发者可以为各类工业机器人本体提供拖动示教功能；示教完成后，机器人的运动路径可以同步复现。

实现机器人拖动示教功能主要分为三个步骤：机器人动力学建模、参数辨识以及力矩控制。下面对这三个步骤进行简单介绍。

第一步是建立机器人动力学模型，利用牛顿欧拉法或者拉格朗日法推导出机器人动力学的解析表达式。DeX-Platform中包含了用于计算逆动力学的函数DynamicTau和只计算重力项的函数DynamicGravTau，计算耗时都在100us以内。

第二步是对动力学参数进行辨识。DeX-Platform利用EtherCAT总线通信的PDO数据反馈得到各关节的角度值、速度值和力矩值，结合相关算法可以辨识出未知参数。其中，关节角度值和速度值由电机编码器采集，力矩值由电机电流计算得到。DeX-Platform的数据反馈周期最小可达0.5ms。图2是在辨识过程中某个关节力矩值的部分数据图像。

图2关节力矩采集

第三步是力矩控制。将辨识出的动力学参数配置到DeX-Platform中，设置控制模式为拖动示教模式。操作人员在拖动机器人运动过程中，DeX-Platform采集运动学数据，根据内置函数实时计算出力矩补偿值，使得机器人拖动自如。图3显示了拖动过程中某一关节的力矩补偿曲线。拖动过程中，DeX-Platform提供实时记录各关节轨迹的功能，以便示教复现。