美国先进制造机器人创新机构资助11个新技术项目

机器人技术 2025-01-16 12:51www.robotxin.com机器人技术

根据美国先进制造机器人(ARM)创新机构官网在2023年1月26日的报道,该机构计划为11项涉及美国制造业关键需求领域的新技术项目提供近790万美元的资金支持,这些项目的总投资额将达到约1660万美元。这些资助的项目是由ARM创新机构的内部专家团队、ARM成员及美国国防部合作伙伴共同策划和实施的。

这些获资助的项目涵盖了多个专题领域,包括自适应实时路径规划与控制,人类行为与意图预测,机器人学习,特征和姿态识别与估计等。其中,一些项目的简述如下:

1. 陶瓷基复合材料的自动抓取、铺放和成型项目由波音公司主导,该项目旨在开发自适应路径规划技术,确保高超声速平台上使用陶瓷基复合材料(CMC)的经济性和高效性。该项目还将研究基于三维视觉的传感器处理CMC织物预浸料的自动拾取、放置和成型技术。

2. 热塑性复合材料结构的快速焊接项目由雷神科技研究中心牵头。该项目着眼于促进热塑性复合材料(CF-TPCs)部件的机器人自动化快速超声焊接,有望提高焊接速度,提升在更广泛产品中的适用性,并减少装配时间和焊接试验的数量。

3. 敏捷自动目视检查项目则由通用电气公司研发中心主导。该项目旨在构建一个自动化的目视检查系统,通过智能照明和人工智能(AI)实现优化成像的实时决策和缺陷识别与分类系统的自动化。

还包括多工业机器人融合制造项目、工业机器人检测应用视觉系统(VCVS)的虚拟调试等项目。这些项目将致力于提高制造过程的精度、效率和质量,同时减少人力成本和生产瓶颈。其中一些项目将建立在ARM研究所之前项目的研究成果之上,如机器人Raconteur等。这些资助的项目无疑将为美国制造业的关键需求领域带来重大创新和突破。

(六)西门子公司领衔的机器人3D服装缝制革新

自2018年起,先进制造机器人创新机构已经推动了多项机器人缝纫技术的突破。在此基础上,一个由西门子公司主导的新项目正试图实现新的飞跃——在三维空间中进行自动化缝制,以增强人工操作者与服装组装相关的行为。该项目集结了Sewbo、LeviStrauss、BluewaterDefense、SaitexUSA和ISAIC等多个团队,旨在简化具有复杂三维形状工件的拾取、对齐和缝制过程。该系统将借助边缘人工智能(物体姿态估计)和高级控制技术的结合,不仅应用于服装行业,还拓展至需要处理柔性材料的航空航天领域。

(七)艾瑞斯科技引领的金属加工变形减少的机器人计量学革新

一项由艾瑞斯科技主导的项目正在通过人工智能模型的开发,致力于减少金属加工中的变形。该项目集结了奥什科什公司、日本安川电机、美国西南研究院、卡内基梅隆大学和Plectix机器人公司等团队,致力于研究结构、标准和实践,以收集和管理基于人工智能的变形减少数据。这些数据将为过程中的传感提供闭环,有望提高产品质量、降低成本并节省时间。

(八)俄亥俄州立大学开发的复杂零部件表面处理的协作式机器人工艺规划系统

针对复杂几何形状的机器人表面处理的高级刀具路径规划,俄亥俄州立大学正开发一个具备自然语言交互和手势识别功能的增强现实环境。该项目联合了美国西南研究院、日本安川电机和诺斯罗普·格鲁曼公司,利用快速作用的喷涂模型预测工艺结果,为工艺计划提供直观界面和指导。此项目旨在减少准备时间并提高小批量、高混合部件的表面加工操作质量。

(九)伦斯勒理工学院的多机器人任务规划系统助力大型结构制造

伦斯勒理工学院正为有时间限制的多机器人任务开发一个先进的运动计划器。联合AnchorIndustries和PvilionTechnologies,该项目旨在求出完成任务的最佳无碰撞机器人轨迹。该项目的成果有望改善和简化大型结构制造中的多机器人系统编程,建立在项目团队之前构建的多个机器人织物操作系统的基础上。

(十)无夹具机器人装配与灵活制造环境的构建(框架)

洛克希德·马丁公司正在构建一个可配置的机器人系统,用于无夹具和动态高混合/小批量制造。该项目联合了南加州大学、卡内基梅隆大学和CapSen机器人公司,旨在实现机器人制造单元的快速再利用并降低生产成本。该系统能够自主识别/检查装配部件,规划运动和任务,并优化人类与机器人制造单元的协作。通过消除夹具,该项目增强了单元的灵活性和吞吐量,并根据操作复杂性在人和机器人之间分解任务。

(十一)通用汽车公司的分层机器人学习框架基于决策与控制强化学习技术的新突破

通用汽车公司正在采用强化学习算法,使制造机器人系统能够在最小或无人工干预的情况下执行新任务。该项目联合了通用电气公司研发中心、弗吉尼亚大学和西门子公司。通过构建一个分层RL框架,专家知识、历史数据和数字孪生模型被用于有效地学习操作策略,以执行非结构化任务。预计这一创新将大大减少实施灵活自动化的时间和成本。

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