GE通用电气 IC693PBM200 数字模块

GE通用电气   IC693PBM200 数字模块

IC200TBX023

IC200ALG327

IC200MDD841

IC200ALG240

IC200MDD843

IC200MDD840

IC200TBX114

IC200ALG261

IC200TBX040

IC200TBX010

IC200ACC415

IC697PWR710

IC697PWR711

IC697PWR724

IC697PWR748

IC697RCM711

IC693ALG223C

IC693CMM311L

IC693CMM321-BA

IC693CPU331X

IC693CPU350-CE

IC693CPU350-CG

IC693CPU351-DG

HE693STP111E

HE693THM884M

IC693ALG390F

IC693MDL752G

IC693PWR321

IC660EBA026K

IC660EBD020T

IC693ALG220D

IC693CMM311N

IC693MDL655E

IC693MDL753D

IC693MDL753F

IC693PCM301L

IC693PCM301M

IC693ACC300

IC693ACC301

IC693ACC302

IC693ACC303

IC693ACC305

IC693ACC306

IC693ACC311

IC693ACC312

IC693ACC315

IC693ACC316

IC693ACC317

IC693ACC318

IC693ACC328

IC693ACC329

IC693ACC330

IC693ACC331

IC693ACC332

IC693ACC333

IC693ACC334

IC693ACC335

IC693ACC336

IC693ACC337

IC693ACC341

IC693ACC350

IC693ACC760

IC693ALG220

IC693ALG221

IC693ALG222

IC693ALG223

IC693ALG390

IC693ALG391

IC693ALG392

IC693ALG442

IC693APU300

IC693APU301

IC693APU302

IC693APU305

IC693BEM320

IC693BEM321

IC693BEM331

IC693CBK001

IC693CBK002

IC693CBK003

IC693CBK004

IC693CBL300

IC693CBL301

IC693CBL302

IC693CBL303

IC693CBL304

IC693CBL305

IC693CBL311

IC693CBL312

IC693CBL313

IC693CHS391

IC693CHS392

IC693CHS393

IC693CHS397

IC693CHS398

IC693CHS399

IC693CMM301RR

IC693CMM302

IC693CMM311

IC693CMM321

IC693CPU311

IC693CPU313

IC693CPU321RR

IC693CPU323

IC693CPU331

IC693CPU340RR

IC693CPU341RR

IC693CPU350

IC693CPU351RR

IC693CPU352RR

IC693CPU360

　开发机器人遇到哪些关键技术

　　机器人定义非常多，*早机器人就是机械化、自动化装置。从广义来说，机器人涵盖了机械、材料、电气、自动控制、计算机、网络通信、人工智能等，是综合性交叉领域。

　　从机器人核心技术看，机器人主要是机器人环境感知，机器人本体机构，机器人路径规划、优化调度、学习和执行任务的控制系统。

　　机器人从用途角度分有工业、农业、医疗等。从结构上分，还可以分为人形、双足、固定等。从空间上分，还可以分为陆地、空中等。

　　近几年，机器人的发展主要还是集中在工业制造。一是其中90%都在新能源汽车、传统汽车制造上，例如采用无人化作业机器人，在喷涂、装配工艺上发挥重要作用。二是水下机器人，比如潜水探测，深海探测。三是空间机器人，已经成为探索月球、火星等外层空间的重要工具。四是陆地机器人，主要集中在特殊行业、无人驾驶等。

　　机器人主要包括四个关键技术，一是感知系统；二是决策系统；三是执行系统；四是运动控制。

　　从控制角度来说，是一个闭环的反馈控制系统，从感觉识别，到决策规划，到控制执行，到人机交互等。

　　近几年，机器人的发展迅速得利于多学科交叉融合。人工智能促进了机器的发展，机器的发展促进了人工智能的推进。机器人平台比较多，工业、飞行、移动、医疗、海洋、空间等，应用领域也很广泛。在制造、物流、医疗、生活、海洋等各个领域发挥重要作用并凸显成效。

　　机器人在航空制造和装配上，在智慧农业、智慧采摘、空间探测、深海探测、科学考察上都有长足的发展。智能服务机器人是未来的发展方向，产业化非常大，无论是助老助残、医疗、康复等都需要机器人的广泛应用。

　　近几年发展比较好的是医疗机器人，这些机器人在微创手术上具有把控精准等优点。外骨骼机器人则是助力残疾人康复，脑机接口机器人在辅助治疗脑瘫及其康复上都起到了很好的作用。还有就是特种行业，比如核电、空间站的建造、特种作业机器人、防疫机器人等。

　　未来的机器人发展和近十年的挑战，归结起来发展的重点是新材料、动力。再是仿生机器人、模仿人群机器人、集群机器人，以及导航、社交、医疗等相关领域。不管怎么发展，机器人*终的目标是朝着智能化、自主化、协同化方向发展。

　　开发一个机器人要突破哪些关键技术，作为机器来说，除了本体外，一是机器人要具备感知能力，对环境的感知，对自身的感知；二是机器人是运动载体，结构的控制；三是机器人工作过程中要有很好的路径规划，要提高智能化水平，机器人必须要有学习能力，学习是提高机器人水平的**法门；四是机器人要做出很好的决策和控制。围绕这几个方面能揭示出机器人要突破四大关键技术，一是机器人载体，二是机器人感知，三是机器人决策规划，四是机器人运动控制。

　　我们团队现阶段研究*多的是机器人双目视觉传感器，通过双目视觉传感器学习模型，可以进行环境估计目标。过去用大量的数学运算、图像处理，现在则使用深度学习来搭建架构，架构好学习模型后，就可以将很多复杂的背景、场景目标收集起来，为机器人创建一个三维地图。比如，让机器人对一个杂乱无章的产品有效进行挑选，要对目标进行三维信息获取，进行特征分析、模型分析后，对目标进行三维重构，进行执行指令系统的编辑。还要为机器人生成一个完备的三维重建地图，为其提供三维环境感知，这样机器人就可以干活了。

　　机器人第二个关键技术是开发感知系统，如何让机器人运动起来。高性能控制器指令系统来自感知信息，像制造业里面的机器人柔顺控制、机器人视觉伺服控制、机器人智能控制和多机器人协同控制等。机器人*基本的控制单元关节点可以采取高性能的电机驱动控制，电机控制好后，可以让机器人抓取、识别东西，更精准完成任务。强化增强学习解决了机器人学习决策的问题，深度学习解决了机器人感知的问题，这两项技术非常重要。

　　以前固定的加工制造业机器人只能机械地执行指令，但强化学习使机器人变得聪明，让机器人活起来、有灵魂，不仅能看懂问题、识别信息，能够提炼出一系列的复杂姿态并自行操作。

　　机器人第三个关键技术就是执行任务。解决机器人灵巧末端控制系统要解决两个核心，一是运动学，二是动力学。通过规划路径来指挥机器人行动轨迹，完成各种复杂任务。例如，让机器人组装大型航空器件，通过不断地迭代学习使机器人进入更多场景让其工作得越来越好。比如，波士顿动力机器人，它的体系架构是从传统的机电控制系统到力位混合控制，把感知系统上升到机器学习，通过机器学习后能够很好控制步态，在各种各样的场景下进行场景识别。这就是基于深度学习三维感知解决复杂体的结构控制系统。

　　第四是控制，操作一些大型控件也可以采用这类技术，一是做好协调规划层，二是做好调度，三是做好运动控制。多机器人协作的关键是除环境感知以外，还要解决协同感知的问题，以及环境认知，使复杂的多个机器人能够有条不紊地完成共同的任务。比如，未来的战场集群作战系统，要解决协同感知、协同规划、协同控制这三个问题。