协作机器人闪耀冬奥，产业人看到哪些新趋势？
北京冬奥会堪称“机器人总动员”，泡茶、送餐、带路、消毒……这些炫酷的机器人不仅减少了人员间的近距离接触，同时也为赛事的举办提供了有力保障。冬奥会向全民展示了更广泛的机器人应用，对产业后续发展必然有一定的带动作用。产业后续发展总体上将更加强调安全、灵活和复合，这是协作机器人能否应用到更广阔场景的关键。小型化、轻量型、协作机器人正在成为工业机器人的发展新趋势，中小企业借力协作机器人迈向工业4.0成为推动工业机器人市场高速发展的重要驱动力，人机协作将更精准助力智能制造机器人安全一直以来都是发展机器人的头等要务，尤其是针对协作型机器人，人机交互的复杂场景下不容有失。
机器人除了能迎宾卖酒下棋，还能跟你聊风花雪月。大学生对机器人了解多少？
日前圆满落幕的第十七届全国大学机器人大赛2018 RoboMaster机甲大赛可以很好解答你的疑问。图像识别、AI、无人驾驶、机器人等未来趋势技术，已经被一班年轻大学生“玩”出新高度。作为国际性的大学生机器人赛事，第十七届全国大学机器人大赛2018 RoboMaster机甲大赛日前圆满落幕，本届大赛共吸引了全世界近200支战队和近万名学生参加，经过近5个月激烈比赛，广州本地高校华南理工大学“华南虎”战队，凭借过硬的实力成为卫冕冠军。
每届机甲大赛的最大亮点就是体现高端制造业发展趋势，今年图像识别的应用成为决胜的重要因素之一。目前，图像识别是除语音识别外，人机交互的重要手段之一。苹果、微软、谷歌、英特尔、华为等企业都纷纷致力于让机器具备深度学习能力，让图形识别更智能，让计算机、机器人“看”世界。《王者》的机器人现实版参赛机器人均由团队亲手研发今年的RoboMaster（以下简称RM）机甲大赛类似于手机游戏《王者荣耀》的模式，被称为《王者》的机器人版。
一支团队分为英雄机器人、步兵机器人、工程机器人、空中机器人、哨兵机器人共5个角色，其中，步兵机器人有三个，其他角色机器人均有一个。对战双方通过机器人之间的协同工作、射击等进行对抗，最后“击毁”对方基地或基地血量高者胜利，而且每局限制在7分钟之内。机甲大赛的科技含量在于参赛战队需要操作团队亲自研发的机器人，从一个细小的零件开始，焊接、装拼、核心主板装嵌、无人机改装、写程序、调试……到最后完成和操控一支机器人队伍。
近日，全媒体记者来到位于华南理工大学五山校区的机器人实验室，里面放置着零件焊接的机器、无数的装配工具、排线、电路板等，还有用于写程序的电脑。要制作如此高比赛级别的机器人，过程是漫长的，经历无数次反复制作与测试。例如步兵机器人顶端是一个云台，包含了子弹发射器，底部是四个轮子组成、能灵活转向的“车辆”。队员李佩佩表示，目前这款参加比赛的步兵机器人，不是团队做出来的“唯一”步兵机器人，“之前有机器人已经做出来了，因为只有做出实物，并且达到较为完整的程度，才能进行测试。
虽然比如今这辆更加小巧和灵活，但由于车速以及稳定性没有后者快与良好，所以被放弃了”。一台步兵机器人从机械加工到电控“上电”，完成出来大概半个月时间。据介绍，制造出一台英雄机器人大概需要6位成员共同完成。整个战队中，工程与英雄机器人复杂性相对较高，其中，英雄机器人的难点在需要快速“取弹”，这是比赛决胜因素之一，“我们的优势就在于英雄机器人取弹快，一次性能取两个弹药箱，时间在2~3秒之间。
”队员李佩佩说。卫冕“秘籍”：视觉研发 帮助机器人自动瞄准更精确尽管RM大赛每年的规则都有所更新，今年采用的技术和零件明年不能用，但是由于大赛有一项固定规则就是射击，因此打击、识别、发射等项目都是一众强队钻研的方向。根据赛制，发射出的子弹必须打在对方机器人身上规定的裁判系统位置才算有效——让对方扣掉血量。
射击技术的一个核心是机器人射击子弹的弹道要稳定与精准，RM官方对子弹的射速有上限规定，每个具备射击能力的机器人的子弹发射口都有一个测速的装置，假如检测到子弹超速就会扣掉血量。所以，参赛队伍都会尽量在限速的情况下做到高速。视觉组成员杨泽霖对此解释道，比如RM官方的限速是25米/秒，团队就要做到每颗子弹的速度均是24~25米/秒，并且一颗子弹都不超过上限。
另外，子弹不能卡住“枪管”，若是卡住了就全场都不能发弹了——这亦是众多队伍遇到的难题之一。杨泽霖介绍，今年的机器人采用了较多的气动结构，相比用电机而言，前者取弹速度更快，而且也加入了众多的自动辅助技术，例如使用相机自动对位，相比人工对位，前者更加稳定、准确和快速。据了解，上届赛事中仅有极个别队伍采用了自动瞄准技术，到了本届比赛，这一技术已成机器人的“标配”。
据视觉组队员杨泽霖表示，团队机器人身上装载的摄像头能自动识别对方，自动跟随过去，这也是图形识别技术的应用。机器人拥有“眼睛”视觉测试需要反复多次调试据了解，华工战队今年主要将图像识别运用到了各机器人的自动瞄准、步兵机器人激活大小能量机关、工程和英雄机器人自动取箱、补给机器人自动给子弹这4个方面，“今年所有机器人都加载视觉识别程序，例如补给站机器人就是自动识别并跟机器人对接进行补弹的”，视觉组队员解释，图像识别技术使机器人的速度和稳定性有很大提升。
然而，为机器人装上摄像头，写入自动图像识别程序后，让它能准确地识别图像并不简单。“因为实际环境与工业试验环境是两回事”，视觉组成员成斌告诉全媒体记者，团队有一个独立的视觉实验室进行机器人视觉测试，测试并非一两次就能完成，需要多次反复调试。因为实际场景的光照强度、光照方向、曝光时间和增益等，都会影响机器人的视觉“能力”。
例如在赛场上复杂的光线或者突如其来的光照，都会给机器人战队的视觉系统带来困难。视觉组队员表示，他们需要做足够多的实验测试，模拟实际环境较为充分，“我们会模拟不同的光线情况，将众多的实际情况考虑进去”。据了解，目前团队所研究的识别技术，优势在于延时低、转换回来的坐标较为精准，这让机器人打击的准确率很高。
