我们可以看到机器人发展的一个显著趋势，那就是更大的灵活性。今天的制造商正寻求在机器人方面做更多的工作。用于希望更小、更灵活的设计能够轻松地适应现有的生产线，或者他们现有的机器人能够轻松地重新调整用途并重新分配任务。
在物流、仓库或实验室等其他领域，对机器人在正常制造空间之外发挥作用的需求将不断增长。特别是协作机器人（cobots），将继续提供与人类进行更大的合作和协作工作的可能性。
在2022年及以后，机器人将越来越多地用于在仓库或生产线周围拣选和移动产品。其他增长领域将包括与计算机数控 (CNC) 设备一起运行的协作机器人，焊接应用的可能性也越来越大。那么，机器人是否已经准备好胜任这些不同的角色了吗？下面，我们来看看今后工业机器人将必备哪些技术。
机器人视觉系统将不可或缺
机器人执行新任务（例如在仓库中挑选和移动产品）不可或缺的一项功能是增加对2D和3D视觉系统的使用。"盲"机器人（或没有视觉系统的机器人）只能完成简单的重复性任务，而具有机器视觉的机器人可以对周围环境做出直观反应。
借助2D系统，机器人就配备了一个摄像头。这种方法更适合读取颜色或纹理很重要的应用，例如条形码检测。
2D和3D视觉系统都可以提供很多功能。尤其是3D系统，可以克服配备2D的机器人在执行物理任务时遇到的一些错误，否则这些错误会需要人工诊断和解决，并可能产生故障。展望未来，配备3D视觉系统的机器人将在检查发动机零件或产品质量等缺陷、包装检查、检查组件方向等方面释放更多的潜力。
从传感器转向AI
未来几年，工业机器人技术的重点将从传感器设备硬件转向构建人工智能（AI），以帮助优化传感器的使用，并最终提高性能。
AI、机器视觉和机器学习的结合将迎来机器人技术的下一阶段。预计将看到更多旨在帮助制造商实现更高水平的卓越运营、弹性和成本效益的数据管理和增强分析系统。
这将包括机器视觉与学习能力的结合。以精确的无序拣选应用为例，这是机器人最抢手的任务之一。对于以前的机器人系统，需要专业的计算机辅助设计 (CAD) 编程来确保机器人能够识别形状。虽然这些CAD系统可以识别拣选箱中的任何给定物品，但如果，物品在拣选箱分拣任务中以随机顺序出现，系统就会遇到问题。
取而代之的是，先进的视觉系统使用被动成像，即光子被物体发射或反射，然后形成图像。因此，机器人可以自动检测物品，无论它们的形状或顺序如何。
机器人技术在将机器视觉与机器人学习相结合方面具有巨大潜力。可能的应用包括基于视觉的无人机、仓库拾放应用和机器人分拣或回收等。
机器人将从错误中学习并适应
借助TSVision3D，我们看到机器人AI发展到可以像人类一样可靠地解释图像的程度。这种演变的另一个关键特征是机器学习，它允许机器人从错误中学习并适应。
一个例子是由人工智能研究实验室 OpenAI 创建的 DACTYL 机器人系统。借助 DACTYL 系统，虚拟机械手可以通过反复试验进行学习。这些数据被传输到现实生活中灵巧的机器人手上，通过类似人类的学习，机器人能够更有效地抓取和操作物体。
这个过程也称为深度学习，是机器人 AI 的下一步。希望通过试错过程，就像 DACTYL 系统一样，机器人可以学会在不同的环境中执行更多不同的任务。
边缘智能应用到机器人
边缘计算意味着将数据处理尽可能靠近其源头，以便更好地获取数据并确定其优先级。它不是像传统麦克风或摄像头那样的"哑巴"传感器，而是使用智能传感器，例如配备语言处理能力的麦克风、湿度和压力传感器，或配备计算机视觉的摄像头。
边缘计算可以与上述技术相结合。因此，机械臂可以通过智能传感器和 3D 视觉系统读取数据，然后将其发送到带有人机界面 (HMI) 的服务器，在那里工作人员可以检索数据。
使用边缘系统可以减少与云之间的数据传输，从而缓解网络拥塞和延迟，并允许更快地执行计算。这些工业 4.0 创新将用于改进最新的机械臂末端工具硬件系统，例如机器人的夹具或加工中心的夹紧系统，使这些硬件系统的精度逐年提高。
我们应该期待在工业机器人领域看到更多的创造力和变革。改进的视觉系统、AI和边缘系统也可以结合起来，以帮助确保制造商及其机器人在未来几年继续蓬勃发展。
