智能装备系统组成和人工智能在其中的应用

引言

智能装备是智能制造体系中的基点，为智能制造的实现打下基础。本文不过多涉及网上常见的智能制造的理念、模式、上层概念等等对一线研究者来说难以理解和把握的概念，旨在整理和说明智能装备系统的组成和智能在智能装备中如何体现。事实上本文是新生研讨课《航空智能化制造装备技术》中讲义的一部分，主要围绕一个主题“航空制造装备中的智能技术”进行讨论。

1.智能和人工智能

1.1.智能的概念

Intelligence has been defined in many different ways including as one's capacity for logic, understanding, self-awareness, learning, emotional knowledge, planning, creativity and problem solving. It can be more generally described as the ability to perceive information, and to retain it as knowledge to be applied towards adaptive behaviors within an environment or context. 智能有很多不同方式的定义，包括逻辑能力、理解能力、自我觉知能力、学习能力、情绪、规划、创造性和问题解决。可以更通用的描述是：感知信息的能力，并作为知识保存信息，以便可以在某种环境或语境中应用为自适应的行为。

——维基百科

1.2.人工智能的概念

Artificial intelligence is intelligence in machines. It is commonly implemented in computer systems using program software.（人工智能是机器中的智能，一般采用编程语言在计算机系统中实现。）

Among the traits that researchers hope machines will exhibit are reasoning, knowledge, planning, learning, communication, perception, and the ability to move and to manipulate objects. In the field of artificial intelligence there is no consensus on how closely the brain should be simulated.（这些特性中，研究者希望机器展示的有推理、知识、计划、学习、通讯感知和移动和操纵对象。人工智能领域，和大脑被更准确的仿真去求并不一致）

The central problems (or goals) of AI research include reasoning, knowledge, planning, learning, natural language processing (communication), perception and the ability to move and manipulate objects. 人工智能研究的中心问题/目标包括推理、知识、规划、学习、自然语言处理或交流、感知、移动和操纵对象的能力。

——维基百科

2.智能系统的组成

一个智能体大概组成如图所示，由感知系统、决策系统、运动控制系统和执行系统组成。

2.1 感知系统

感知是智能的输入和起点，也是智能发挥作用的基础。

感知系统包括视觉、听觉、触觉等等。

注意人工智能不是完全仿真人类的智能，而是参考人类的智能去解决实际问题，因此会有所拓展，所以人工智能体会发展各种超越人类感知能力的传感器，比如超声、红外……

目前感知系统是智能装备高速发展的一个方向，更新更高精度的传感器是研究学者和业界不懈的追求目标。

智能装配系统常用的传感器有：距离传感器（如激光测距仪）、视觉传感器（如摄像头）、射频识别RFID传感器等等。

由4个激光测距仪组成的法向传感系统如图所示，这类方案被广泛应用于自动钻铆系统和其他飞机自动化制孔系统中。

4个激光测距仪组成的法向传感系统

2.2 执行系统

执行是智能发展的动力。

人类正式由于有了灵巧的双手之后，利用双手进行复杂的操作，极大的促进了智能的发展，从而进一步促进了工具的使用。

工具是双手的延伸，完成双手难以直接胜任的工作。工具的发展产生了复杂的机械化工具。

装备的执行系统，也就是机械执行机构，是工具的进一步延伸。现阶段的装备执行系统，是包括产生特定运动的机构和驱动机构运动的电机、发动机、气动马达等驱动设备。

通过装备执行系统，可以进行高于人类的高精度、高稳定性的操作。

目前执行系统最需要突破的是各类能实现复杂功能的末端执行器，由于需要和大量的感知传感器配合交互，且期望尺寸较小，末端执行器的研制是集成商最关注的方向。

自动钻铆末端执行器

意大利公司QB Robotics的末端执行器机械手

2.3 控制系统

控制系统是智能发挥作用的桥梁。

控制系统可以使执行系统按照给定的指令进行复杂的操作。使人类从繁琐的人机交互中脱离从来，极大的提高了效率和降低了出错的可能性。

控制系统为智能提供了基础，通过感知系统进行反馈控制为装备提供了初级的“智能”。

工业上用的精密控制，除了各种感知技术外，主要依靠计算机的计算、存储能力，在已知的抽象和逻辑（算法）下，为执行机构提供“智能”的指令。

南航自主研制的钻铆系统控制系统

2.4 决策系统

决策系统实现真正的智能。

决策系统根据各种感知系统收集的信息，进行复杂的决策计算，优化出合理的指令，指挥控制系统来驱动执行系统，从而最终实现复杂的智能行为

智能决策系统是目前智能装备发展的瓶颈，目前在工业领域还没有好的解决方案。

决策系统由通过“记忆”、“学习”（包括认知学习和增强学习）等过程来实现，理想的系统还可以在运行过程中自学习。

3. 智能装备发展和工业4.0的关系

工业4.0是德国2013年确定的十大未来项目之一，已上升为国家战略。简单的讲：

工业1.0，机械制造时代，即通过水力和蒸汽机实现工厂机械化，时间大概是18世纪60年代至19世纪中期。对应装备来说，工业1.0对应了机械化工具。

工业2.0，电气化与自动化时代，即在劳动分工基础上采用电力驱动产品的大规模生产，时间大概是19世纪后半期至20世纪初。对应装备来说，工业2.0对应了电气化设备。换句话说，工业2.0的发展需要比较完善的机械执行系统。

工业3.0，电子信息化时代，即广泛应用电子与信息技术，使制造过程自动化控制程度进一步大幅度提高。从20世纪70年代开始并一直延续至现在。对应装备来说，工业3.0对应了数字化自动化装备。换句话说，工业3.0的发展需要比较完善的控制系统。

工业4.0是实体物理世界与虚拟网络世界融合的时代，产品全生命周期、全制造流程数字化以及基于信息通信技术的模块集成，将形成一种高度灵活、个性化、数字化的产品与服务新生产模式。对应装备来说，工业4.0对应了智能化装备。换句话说，工业4.0的发展需要智能决策系统。

4 人工智能在装备中的应用

首先需要注意的是，对于智能化装备来说，数字化、自动化是最重要的基础，是无法跳跃的阶段。人工智能的发展，为智能化装备提供了可能，但绝对无法跳过数字化、自动化进行实施。这也是尽管当前人工智能研究火热，大家期待的工业界的广泛应用却远没到来的一个原因。

目前智能装备的应用主要在决策并不复杂或者容错能力较高的服务机器人、物流运输等领域，直接生产的智能装备还没有突破瓶颈。

智能感知领域，是人工智能目前研究和应用的热点之一，特别是视觉和听觉的智能感知。其中视觉感知在工业装备中更加被重视，而听觉感知更受到服务机器人和消费设备的重视。

工业装备中常用的视觉定位系统

机械执行系统本身不涉及智能，但是设计机械执行系统却可以应用大量的智能设计算法。包括机构的公差分析，机构尺寸、形状的优化设计等等。需要注意的是，机构误差标定和补偿是高精度自动化设备的一个难点和关键技术，虽然和机械执行系统最直接相关，但涉及感知和控制，是一个综合的技术问题。

控制系统的智能，主要体现在几个方面：电机的智能驱动；对运动指令的智能运动控制（包括误差补偿）。

决策系统的智能，主要体现在几个方面：整个系统的自主运动控制（例如自动驾驶等）；工艺过程的智能决策（工艺规划、工艺参数确定等）。决策系统要综合智能感知的各种信息，进行智能分析后，进行工艺决策，最终通过智能控制系统反映到加工中。

智能设计、智能感知、智能控制解决了智能装备的躯体问题，智能决策（智能工艺）解决的是智能装备的灵魂（大脑）问题！

不同学者、企业、国家对智能在不同领域的体现是有不同意见的，例如德国的工业4.0更倾向于采用智能体的物联网模式，就是不同产品甚至不同部件都有自己的智能，之间通过网络互相协作，实现整个系统。而美国的策略似乎更倾向于在统一的“智能大脑”指挥下，各部件执行指令。其中不同有点像集中制和邦联制的国家体制。当然这往往有各自不同的利益诉求和技术背景，德国的单点设备和部件技术突出，因此可能更倾向于智能硬件的协作组合；美国的软件和集成更为领先，更倾向于硬件受统一的智能大脑指挥。

举例

以南航研制的自主移动制孔系统为例，涉及到的智能技术包括但不限于：

移动机构的智能设计技术（机构的尺寸优化、结构件高刚性轻量化的拓扑优化等）；

智能感知技术（法向的在线智能检测、基于视觉的孔位在线智能检测技术等）；

智能控制技术（高精度运动控制算法、行走到位自适应控制、在线避障柔顺控制等）；

智能工艺规划（离线制孔路径工艺规划、在线制孔智能调整、多机器人协同加工等等）。

南航陈文亮教授团队承担的国内首台自主移动制孔系统原型机应用验证场景

南航田威教授团队承担的自主移动钻铆系统进行调试场景

总的来说，目前人工智能在工业装备中的应用分为几个层次：

自动化的工作取代人工。这是工业3.0解决的事，但确是国内最需要的补课！

具备简单但精确的感知能力，能根据感知进行合理的调整，提高精度或准确性。这里通过感知系统特别是智能感知系统的应用，结合智能控制方法，把机械的效用最大化。到这一步实际还是弱智能的范畴。

根据实际情况（环境、工艺、突发事件等）进行决策，自主确定加工的工艺，这需要智能决策进行突破，目前还远未有实用的系统出现，只能在局部领域做一些需要人工交互的探索。到这一步才实现了强智能。

像人一样进行交流和协作。这是最高级的智能，但真到了这一天，或许也是人类的噩梦！

PS：最后附上 空客的未来工厂 视频

建议wifi观看，土豪随意！

又PS：此视频有很多新的理念，但笔者认为其中描绘的设备有不专业之处，可能是制作此视频的人并不知道技术细节，也可能是空客公司有意为之，反正至少我认为其中爬行机器人绝不可能是视频中那个蜘蛛人。

因为专注，所以专业！