改省电的工业机器人

一只巨型机械臂轻而易举地举起车门，并以毫米级的精度将其安装到车身上。其他机械臂也几几乎同时迅速靠拢，相互之间以毫厘之距擦肩而过。这些机械臂是用来对车门进行焊接的，一时间，火花四溅。当这项任务完成之后，这些机械臂和来时一样迅速离去，而车身则滚滚向前，前往下一个装配站。这如同一场精心排演的芭蕾舞，数以千计的工业在工厂随时 翩翩起舞 。然而，与舞者不同的是，机械臂不需要任何休息。但是，它们对电能的胃口则永不餍足。

一家日产千辆的汽车厂，每年可轻而易举地消耗数亿度电能 堪比一座中型城市。负责驱动传送带、机器和泵的，以及操作机械臂关节的电机，所消耗的电能要占工业耗电量的三分之二左右。然而，要从负责装配车身的工业机器人的中挖掘节电潜力，还有很长的路要走。

为了找出行之有效的办法，大众汽车、西门子和弗劳恩霍夫协会联合发起了一个为期三年的研究项目，细致深入地考察制造机械臂的运动。这个名为 绿色车身技术创新联盟（InnoCaT） 的项目，旨在实现了新的突破（与2011年实际完成投资1650亿元相比使用高效的软件解决方案来优化生产过程，以大幅降低其耗电量。迄今为止，生产线机械臂的运动路径通常是由人工编程。机械臂运动过程中遇到的障碍物和设置安装高度时的失误，是推高耗电量的一般因素。然而，最费电的过程是机械臂频频变换运动方向时发生的减速和加速。

西门子工业的整合经理MatthiasFrische是InnoCaT一个子项目的负责人，他说： 目前，几乎所有工业机器人都尚未实现运动优化。但突发运动会造成耗电高峰和机械应力。 有鉴于此，Frische取得的一个重要研究成果是一个模拟模型，它能计算出不存在任何方向突变的优化曲线。这个模型值得称道之处在于，它不要求更换机械臂，因为它只是改进了它们的运动方式。Frische说： 这就好比学跳芭蕾舞。练习一段时间后，舞者的动作会变得更加优雅、高效，哪怕身体还是原来的。

为了开发运动优化算法，项目团队将一个典型的汽车工业机器人搬到实验室，对它执行多种不同任务时的能耗进行了分析。然后根据分析结果，创建了一个模拟模型。每一次测定之后，科学家们都要调节多种不同的参数，由此逐步确定哪些设置的节电潜力最大。Frische解释道： 人类在搬运重物时，他们会本能地以尽可能最符合人机工程学的方式运动。同样，模拟模型可以为机器人计算出实现了动力学优化的节电运动路径。这样的路径，堪比跑车在弯道上行驶的轨迹。 试验结果令项目团队惊喜不已，因为结果表明，优化路径的节电潜力高达10%到50%。Frische补充道： 通过从突发运动改为弧线运动，机械臂的机械应力得以降低，从而降低了维护要求，缩短了停工时间。

项目团队对所取得的满载希望的试验结果进行了分析，以确定能否将之转化为实际操作。因为沿生产线分布的装配站必须进行严丝合缝的装配，所以重新设计的机械臂运动，必须与过去那种突发运动一样迅速，并且精确匹配动作周期。

在第一阶段的工作中，研究人员为用于车身制造的机械臂人工编写了运动路径程序。这些路径基于模拟中计算出的理想曲线。测定结果表明，甚至在实际生产条件下，节电也可高达50%。在2014年初开展的第二阶段工作中，工程师测试无论是中国队还是中超联赛并改进了一个能自动优化特定运动耗电量的软件模块。