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生產操作類機器人應用:機械臂+操作

來源:中國信通院江蘇研究院和蘇州市機器人產業協會      編輯:創澤      時間:2025/4/17      主題:其他   [加盟]

生產操作類應用占比接近40%,是應用Z為普遍的領域。

原因主要有包括以下兩點:

一是企業對效率的需求提升, “機器取代人”Z 早出現在生產過程中的重復性、封閉性的操作場景中,在多個行業已 經實現了大規模應用,在市場效率競爭和小批量柔性生產趨勢下,企 業普遍存在對智能化機器人的升J需求;

二是機器人功能的拓展,隨 著機器人模塊化設計和柔性控制技術的成熟,工業機器人的精細化程 度和靈活性顯著提G,原本無法被取代的噴涂、焊接場景也逐步開始應用機器人。

此類場景主要包括兩種“機器人+人工智能”融合應用模式。 

一 是“機械臂+操作優化模型”模式,AI 應用的主要目標是提G操作精度,如珞石機器人基于關節多傳感器融合的全局振動抑制算法技術, 抖動幅值降低80%以上。

二是“機械臂+操作學習模型”模式,AI應用的目標是提升機器人的靈活性和適應性,形成智能焊接、噴涂、組 裝等典型細分場景,如新松多可焊接工作站,通過示教器即可實現對機器人焊接工藝參數的設定,能夠適用于多品種、小批量、較為離散 的焊件結構特點的焊接應用場景。


  



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大模型與機器人本體結合提供感知交互新能力,助力形成決策

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欠驅動手硬件集成度高,整體系統簡潔高效、體積小、質量輕,便于進行動力學分析;存在功能性不足,對于精度要求比較高的手指精巧控制無法勝任

全驅動機械手的優缺點:適合功能性和精細操作較高的場合

具有完全可重復的運動軌跡,適合某些功能性和精細操作較高的場合,在工業場合, 例如組裝、測量等情況下有更好的表現,沒有合理的運動學分析控制時,整體的靈活性差

機器人的觸感靈巧手Linker Hand,20個主動自由度

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人工智能大模型發展現狀與挑戰對比

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