利用认知机器人技术达成航空装备自动化检测
2024年04月01日
认知机器人学可以被认为是体现认知科学和体现嵌入式认知的工程分支，由机器人过程自动化、人工智能、机器学习、深度学习、光学字符识别、图像处理、过程挖掘、分析、软件开发和系统集成组成。
在信息技术和网络技术蓬勃发展的大环境下，人们对“智能”的需求逐渐递增。一方面，越来越多的机器人进入制造环节；另一方面，科学家和研究人员始终在思考，如何才能让机器人更加灵活、智能，能处理复杂工况和应用于更多场景。及至在未来的某一天，机器能真正具备与人类似的认知智能。
让机器人更智能
认知机器人技术是机器人学的一个子领域，关注的是通过为机器人提供一个处理架构，使其能够学习和推理如何在复杂的世界中对复杂的目标做出反应，从而赋予机器人智能行为。认知机器人学可以被认为是体现认知科学和体现嵌入式认知的工程分支，由机器人过程自动化、人工智能、机器学习、深度学习、光学字符识别、图像处理、过程挖掘、分析、软件开发和系统集成组成。
认知机器人学将人类或动物的认知视为发展机器人信息处理的出发点，而不是更传统的人工智能技术。目标机器人的认知能力包括感知处理、注意力分配、预测、计划、复杂的运动协调、对其他代理的推理，甚至可能对自己的心理状态进行推理。机器人认知体现了智能代理在物理世界（或虚拟世界，在模拟认知机器人技术的情况下）的行为。最终，机器人必须能够在现实世界中采取行动。
粤港澳大湾区数字经济研究院讲席科学家张家兴博士在2021云栖大会的《达摩院技术创新产品论坛》上曾经分享过他的前沿想法：人的大脑存在着两套认知机制，系统1（特点：无意识、自动化、快）与系统2（特点：有意识、控制化、慢）。当这两套机制对应在计算机里，系统1就是神经网络（通过输入数据-自动化计算-迅速输出）。在大模型时代下，我们拥有一个很好的历史机遇，我们将有可能用计算机实现人的系统1。人的大脑有大约一百万亿个神经元连接，现在的大模型规模已经往一万亿甚至十万亿发展。大模型也给认知智能带来了以下的五个重要机制：记忆、知识、先验、类比联想、交互式学习，而这些同样也是人认知的重要机制。在他看来，大模型已经使人们站在了让机器彻底拥有“系统1”的大门前，我们可以期待机器更智能的未来。
技术于应用场景的落地
当前，已经有一些企业在认知机器人技术领域取得了一定的成果，本期内容中，我们以自动化解决方案提供商柯马的项目内容为例进行解读。
航空航天工业对于更快速的流程、更精准的控制和更高质量的要求日益提升，推动了新一代先进自动化系统的发展，以实现复杂工艺的自动化，这些工艺不久前仅能依靠手动完成。特别是在测试直升机桨叶等关键结构件时，自动化的潜在优势成倍增加，因为机器人检测不仅可以确保准确性，还能提高效率。它能够客观地完成每项指定任务，从而确保测试过程的标准化和完全合规性。
为了满足这一需求，柯马和莱昂纳多正在合作开发和测试一种功能强大的自适应机器人解决方案，用于自主检测长达7米的直升机桨叶。这一智能检测解决方案作为一个联合试点开发项目，去年在意大利阿纳尼进行了现场测试。如今，该系统已准备好在其他地方投入使用，提供更强大的MRO（维护、修理和大修）服务功能。
该解决方案结合了认知机器人技术、先进视觉系统和人工智能，可沿着非线性桨叶自动执行攻丝试验和多光谱表面检测，以超过数千个点的粒度测量和验证结构的完整性。更重要的是，相较于过去重复性的、劳动密集型流程，机器人检测确保了自适应过程中100%的准确性，并使操作人员在提高岗位技能的同时，有更高的安全性和舒适性。此外，在手动操作中技术人员之间通常以非标准方式相互传授经验，而从人工到机器人自动化的转变将使莱昂纳多充分发挥过程工程的全部优势。
通过技术合作的细节可以发现，两家公司共享了各自专长，以优化端到端的检测流程。这些能力包括智能算法和先进的路径规划，使机器人能够感知并响应周围环境，以及全面的数据采集和处理基础架构，有助于优化声音与图像的识别。当智能机器人对桨叶进行机械刺激时，声音响应会被记录下来，并使用多光谱相机进行拍摄，以便检测隐藏和表面缺陷。
该系统的另一个功能是自动感知环境的能力。它首先定位由操作人员放在托架上的桨叶，检测各类障碍，然后计算节拍的优化和无碰撞路径的规划。所有这些技术复杂性都隐藏在一个基于低代码编程的简单而有效的用户界面背后。这使得操作人员可以用简单而人性化的指令对机器人进行编程：寻找桨叶、确定位置并执行所需操作。如此一来，操作人员的角色就从执行重复性和劳动密集型攻丝任务转变成利用他们的经验对机器人进行编程，以运行现在的标准化流程。
这种智能自动化使机器人能够感知和识别周围环境，自动做出决策，并直观地优化检测流程，从而有助于降低流程的复杂性并优化其结果。这在不牺牲精度或可重复性的情况下提供了更大的灵活性。
“柯马致力于设计和开发前沿技术和解决方案，以应用于复杂工艺，并将先进自动化的优势扩展到航空航天等关键行业，”柯马先进自动化解决方案事业部负责人Nicole Clement解释道。“与莱昂纳多的合作使我们有机会扩展创新领域，开发更智能、数据驱动的检测系统，能够以标准化、自动化和高度准确的过程对关键结构元素进行客观评估。”
“这个项目标志着莱昂纳多通过数字化和先进的机器人技术改变生产过程的战略迈出了重要一步，”莱昂纳多直升机技术与创新总监Mattia Cavanna表示。“此外，我们还坚定地致力于增强技术支持，由此带来安全和质量方面的具体优势，这个项目也完全契合我们的这一追求。通过与柯马的合作，我们将创新的自动化引入到行业中，同时重申我们对员工健康的承诺。”
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