天津工博会自动化展承诺守信「振威」

机器人的控制方式(PTP)

机器人的控制方式

点位控制方式（PTP）

这种控制方式只对工业机器人末端执行器在作业空间中某些规定的离散点上的位姿进行控制。在控制时，只要求工业机器人能够快速、准确地在相邻各点之间运动，对达到目标点的运动轨迹则不作任何规定。定位精度和运动所需的时间是这种控制方式的两个主要技术指标。这种控制方式具有实现容易、定位精度要求不高的特点，因此，常被应用在上下料、搬运、点焊和在电路板上安插元件等只要求目标点处保持末端执行器位姿准确的作业中。这种方式比较简单，但是要达到 2～3um 的定位精度是相当困难的。

图像绘制技术与实体经济融合领域

　　图像绘制就是人工智能开展图像创作，在与设计相关的领域中应用广泛，如工程图纸设计、工业设计、工艺品设计等，可大大节省设计人员的的工作量，提升工作效率，提高准确度。

　　图像绘制是将数字世界与物理世界进行映射，由物理世界输入到数字世界，或者由数字世界通过纸张、3D打印等呈现给物理世界，在这个过程增加人工智能就可以代替人的部分或全部劳动。图像绘制不仅可以绘制图像，它在精密IC电路板制造、手术领域也有较好应用前景。

机器学习技术与实体经济融合领域

　　机器学习是人工智能技术体系的一个通用环节，机器学习使用归纳、综合方法，运用数据导入算法模仿人类智能。学习方式主要分为有数据学习和无数据学习：当前有数据学习显然广受欢迎，包括“监督学习”“无监督学习”“半监督学习”“深度学习”“迁移学习”等；无数据学习法主要为“强化学习”。有数据学习的典型应用为深度学习，深度学习包括DNN(深度神经网络)、CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)和LSTM(长短期记忆网络)等，它不依赖数字经济的发展，而是由人做数据标签，采用神经网络算法，学习效率不高、能源资源浪费，如AlphaGo下场棋要消耗3000美元电费。

　　强化学习只需要人类输入规则，机器就能通过自我奖励、自我诱导方式，跟自己下百万盘棋，不断自我完善，AlphaGo Zero三天内就打败了已经学习了几千盘棋的AlphaGo；数字技术发展越好、标准化数据量越大的领域往往人工智能发展越迅速，这就说明机器的学习能力不是人为训练的结果，而是数字经济发展到一定阶段顺其自然的结果。从使用场景上来说，有数据学习适用于规则活动领域的人工智能，是经验、控制使然；无数据学习适用于创新、无定论的领域，比如棋类竞赛、新药探索、艺术创作等，是创新、自由使然。

复合机器人的应用优势

一：提高生产过程中的自动化水平

复合机器人有利于提高原材料配件的传送、工件的装卸以及机器的装配等自动化程度，从而可以提高劳动生产效率，降低生产成本，加快实现工业生产机械化和自动化的步伐。

二：改善劳动条件、避免人身事故的发生

复合机器人即可部分或全部代替人安全地完成恶劣环境下的危险作业，大大地改善工人的劳动条件。同时，一些简单但又繁琐的搬运工作可以由复合机器人来代替，可以避免由于人操作疲劳或疏忽而造成损失。

三：生产线的柔性化

复合机器人完成了一道工序就可以进行下一道工序，具有较高的灵活性。并且多台复合机器人组成移动的装配台、加工台使用，可形成高度柔性生产线。