今天讲的也不是纯粹新时达做的事情，可能是新时达对于整个机器人人机趋势的思考和我们的一些实践。我们完全认同，如何把人和机器结合起来，是我们发展的必由之路，将来整个会被完全的取代掉，完全由机器来做，这也是一种可能性，目前来说人机融合是主要的趋势。
我题目就叫开云电竞官网下载app 人机融合的智能化趋势，首先是一个大概念的事情，我们通常把这样的事情分解出来，第一个是人，作为一个人的存在去完成一些动作，是有一些基本的能力存在的，我们的机器人将来如何跟人尽量的去匹配，我们要研究人具备什么能力？人有绝对的柔性。第二是视觉触觉，产业工人最重要的就是用眼睛，用手去完成一些事情，这个上面就是带视觉和触觉的功能。还有一个就是学习能力，也是新过来的工人都要进行一些培训，培训做一些事情，人经过培训容易完成这些事情。目前传统的机器人，我们现在经常用的这些机器人的状态是什么样子呢？它的速度、精度，简单重复作业的可靠性，是超过人的能力的，但是刚才提到的触觉和视觉的部分，还是有蛮大的差距，完成一些重复劳动的时候还是能够达到他的工业要求，事实上整个工业制造目前就是这个样子，只是我们的基础能力没有完全达到，所以柔性化多品种去适应的问题，还是体现在目前这个状态下。
未来的机器人应该跟人更接近，至少刚才提到的视觉触觉，包括我们的一些思考，学习的能力都要纳入进来，才能完成
智能机器人发展的趋势，这是我们对这个概念的基本思考，在最前面的时候把这个概念给大家阐述一下，我相信在圈内的这些专家们对这个点的充分认识。
下面就现阶段要解决的核心技术讲述我们的一些实践。
首先是视觉识别，这张图里面，这是
发那科做的事情，散乱的零件如何识别，如何做规划？如何去做图象识别的功能？边上是新时达的机器人做一些图形识别以后，如何让机器人做一些规划？你的机器视觉如何去识别出来，建立图象模型，这是关键的技术，大家都在研究，甚至慢慢进入工业现场的
应用。
讲到视觉识别，讲的比较大，在我们行业应用的时候做到一些事情，比如说我们讲的机器视觉，讲激光跟踪的一些解决方案，在焊接里面很有意义的，比较容易理解，因为焊接尺寸的关系，加工的精度不够的情况下，如何把这个焊缝找出来，其实激光跟踪是很起作用的。在起初的时候，在有干扰的情况下能够认出来这个焊缝，图形识别的技术是主要的难点。轨迹规划如何跟上焊缝，我们新时达在进行焊接应用的时候，主要是往这个方向发展的趋势，目前做的这些激光跟踪，是可以应用到这个领域当中来的。我们面对的应用，越来越多是一些中小企业，其实他们面对的，有一些老式被改造的状态，柔性不够的情况下，让这些工厂投大量资金改造他的老旧设备就变得不太现实，要找到一些适应性比较简单的，成本上能够接受的方式，把一些由于设备问题产品的缝隙偏差修正出来。
刚才讲的视觉识别，另外一个激光跟踪，针对行业应用的，我们针对行业应用做这样的一个事情，非常接地气，很容易在市场上实现应用的状态。
另外一个就是关于力学的事情，模拟人触觉的部分，我们做一个实验的时候做出来子曲线，有一个曲线的要求，在打磨的时候，对力的感觉有特殊的要求，这上面有红色曲线，是对力反馈的测试，红色是对力的跟踪。有了这样一个东西以后，在未来打磨应用里面，这样的精度要求，对于工业偏差也可以实现自己的功能。
这个末端力的事情，其实另外一个部分，刚才也提到的，拖动示教，这个图是目前采用末端力传感器检测下面，做的一个拖动示教，包括怎么做轨迹平滑等，从应用上来讲，小批量多次应用的时候，车灯厂是五花八门的，编程难度很高，对操作员的要求也相应提高。在整个应用市场上，目前有能力去编程的工程师其实并不多，在一般工业领域比较艰难，也是客观存在的事实，通过这样的事实，我们想办法简化，使开云电竞官网下载app 能够大规模的开展起来，这也是其中的一种方法。
再接下来一个部分就是离线编程，也是比较普及的一个方法，但是离线编程目前的状态，一方面是成本的问题，另一方面它跟实际应用要求还是比较远的，还是有一部分现场调整的工作。但是从未来来讲，有力传感器加离线编程，示教问题比较要解决的，大家都在做这个工作。
再往下就是更高深的事情，如何能够更多的通过深度学习的算法，让机器人自动获得这样的学习能力，自动获取这样的轨迹，使得它的运行能够提高效率，提高它的准确率。
林林总总来讲，其实这些人机协作的部分达到目前的状态，想让机器人完全取代人类，目前做不到，但是通过人机协作，使用机器人的简便性大大提高，对机器人的整个应用产生质的变化。人机协同产生什么好处？一些基本应用有什么好处？作为设计师必须要研究的，关于人机协同安全性的问题，按照国际安全标准对安全性已经提出相应的要求，但是如何实现方法很多，各种各样的做法，图上也显示了这样一个方法，还有视觉检测的方法，真正做到无围栏，多种技术结合起来，才能达到最终的安全。这个机器人，当然最后趋势也是这样，轻量化、人机友好的趋势，人本身也要有它的感知能力。
最后新时达这边有一个关于安全感知力的做法，基本的策略有三条，第一个是末端速度。第二个末端出力的检测。可以看到手推下机器人，可以让它停下来。一种就是力传感器的做法，我们目前通过编码器做力距的检测，这是一个结合，对于刚才通过视觉，通过其他的传感器检测人的位置，低速情况下人通过力检测他的电流，来获得最终的末端力距，也是一种方法，相对比较简单，但是实现起来比较困难。对于算法，对于轨迹控制都是要求比较高一些。
