目前，多視角多任務(wù)學(xué)習(xí)在機(jī)器學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，然而在諸多實(shí)際場景中，當(dāng)多視角學(xué)習(xí)任務(wù)按序列順序到來時(shí)，重新訓(xùn)練以前的任務(wù)在這種終身學(xué)習(xí)場景中會(huì)產(chǎn)生較高的存儲(chǔ)需求和計(jì)算成本。

機(jī)器人可以很快在各種領(lǐng)域（包括制造和工業(yè)環(huán)境）中協(xié)助人類。但由于產(chǎn)品生命周期縮短和定制化程度提高，生產(chǎn)線必須能夠快速適應(yīng)新的產(chǎn)品變型。這需要根據(jù)產(chǎn)品規(guī)格自動(dòng)生成裝配順序計(jì)劃，因?yàn)橛?jì)劃的手動(dòng)工程緩慢且勞動(dòng)強(qiáng)度大。

對于制造商和集成商而言，目前裝配計(jì)劃中的主要挑戰(zhàn)是，搜索有效的計(jì)劃必須考慮將執(zhí)行計(jì)劃的機(jī)器人系統(tǒng)的功能。但是，檢查執(zhí)行計(jì)劃的可行性需要對系統(tǒng)進(jìn)行仿真，這會(huì)減慢對有效且可執(zhí)行的計(jì)劃的搜索。如果有一個(gè)能夠自動(dòng)組裝定制產(chǎn)品的機(jī)器人系統(tǒng)，或許可以大大減少生產(chǎn)各種產(chǎn)品所需的時(shí)間和精力。

在理想狀態(tài)下，為了最有效地工作，生產(chǎn)出來的這種機(jī)器人應(yīng)該集成一個(gè)組裝計(jì)劃器，該組件可以計(jì)劃機(jī)器人為制造特定產(chǎn)品而應(yīng)該執(zhí)行的動(dòng)作和動(dòng)作的順序。但然而到目前為止，開發(fā)一種能夠快速計(jì)劃生產(chǎn)不同定制產(chǎn)品所需的運(yùn)動(dòng)順序的裝配計(jì)劃器，已證明是極具挑戰(zhàn)性的。

可以預(yù)見，在未來的制造方案中，企業(yè)對定制產(chǎn)品進(jìn)行自動(dòng)組裝會(huì)有強(qiáng)烈需求。這就要求機(jī)器人系統(tǒng)能夠適應(yīng)單個(gè)產(chǎn)品而又不增加總生產(chǎn)時(shí)間。但是，越來越復(fù)雜的裝配導(dǎo)致必須考慮的潛在裝配順序越來越多。為了解決這個(gè)問題，德國航空航天中心（DLR）的研究人員最近開發(fā)了一種算法，該算法可以將過去組裝產(chǎn)品時(shí)機(jī)器人獲取的知識轉(zhuǎn)移到新產(chǎn)品的組裝中。該算法在IEEE機(jī)器人與自動(dòng)化快報(bào)上發(fā)表的一篇論文中提出，可以最終減少組裝計(jì)劃者提出用于制造新的定制產(chǎn)品的動(dòng)作序列所需的時(shí)間。

最新論文的共同作者伊斯梅爾·羅德里格斯（Ismael Rodriguez）和科比尼安·諾滕斯坦納（Korbinian Nottensteiner）表示：“組裝計(jì)劃者的主要目標(biāo)應(yīng)該是為非專家提供一種自動(dòng)化工具，以應(yīng)對定制產(chǎn)品的日益增長的趨勢?！?“我們的最終愿景是，客戶或用戶將能夠設(shè)計(jì)單個(gè)產(chǎn)品，只需要將規(guī)范轉(zhuǎn)發(fā)到自主組裝系統(tǒng)，該系統(tǒng)就可以適應(yīng)這些新產(chǎn)品并制造它們，而無需進(jìn)行很多人工工作?！?/p>

Rodriguez，Nottensteiner及其同事最近進(jìn)行的研究是他們以前論文的擴(kuò)展，這些論文也2019年曾發(fā)表在IEEE機(jī)器人與自動(dòng)化快報(bào)中，名為“Iteratively Refined Feasibility Checks in Robotic Assembly Sequence Planning”。在之前的工作中，研究人員能夠識別和表示他們開發(fā)的機(jī)器人組裝系統(tǒng)在構(gòu)建自定義結(jié)構(gòu)時(shí)遇到的各種問題。

為了最有效地概述這些問題，該系統(tǒng)需要一定程度的人類專家知識，最終使它可以將幾個(gè)模塊的輸出映射為具體信息。盡管研究人員能夠設(shè)計(jì)出可以加快這一計(jì)劃過程的技術(shù)，但他們意識到，通過重用先前試驗(yàn)中獲得的信息，可以進(jìn)一步減少其系統(tǒng)計(jì)劃一系列行動(dòng)所需的時(shí)間。Rodriguez和Nottensteiner表示：“我們這項(xiàng)新研究的目的是開發(fā)一種系統(tǒng)，該系統(tǒng)需要較少的明確人工指導(dǎo)，并且能夠重用信息以加快計(jì)劃時(shí)間，并泛化更大范圍的問題?！?/p>

Rodriguez，Nottensteiner及其同事開發(fā)的算法有兩個(gè)主要的操作階段：訓(xùn)練和執(zhí)行階段。在訓(xùn)練階段，該算法隨機(jī)生成數(shù)千個(gè)不同的可能程序集。然后，通過許多模塊對這些程序集進(jìn)行分析，這些模塊可識別約束條件并自動(dòng)將其與語義信息聯(lián)系起來，研究人員將其稱為“規(guī)則”。

這些初始步驟是在模擬中進(jìn)行的，同時(shí)還要測試每個(gè)組件的幾何和運(yùn)動(dòng)學(xué)可行性。隨后，所有生成的程序集和與之關(guān)聯(lián)的規(guī)則都存儲(chǔ)在知識數(shù)據(jù)庫中。Rodriguez和Nottensteiner解釋說：“在執(zhí)行的那一刻，將通過一種新穎的模式識別方法將一個(gè)新程序集與知識數(shù)據(jù)庫中的程序集進(jìn)行比較，該方法可以發(fā)現(xiàn)它們之間的相似之處。” “一旦找到了具有相似特性的裝配體系列，我們就會(huì)使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對新裝配體中存在的約束進(jìn)行分類?！?/p>

從本質(zhì)上講，一旦訓(xùn)練階段完成，研究人員開發(fā)的算法應(yīng)該能夠通過識別和實(shí)施適用于類似項(xiàng)目裝配的約束條件來計(jì)劃和更有效地制造新對象所需的動(dòng)作序列，而以前在模擬中遇到的約束條件。回憶起以前獲取的知識并將其轉(zhuǎn)移到手頭的任務(wù)的過程減少了組裝新對象所需的處理和計(jì)劃量，從而可以加快制造過程。

Rodriguez和Nottensteiner說：“我們成功地對裝配進(jìn)行了建模，不僅可以封裝約束，還可以使機(jī)器人對裝配之間的相似性做出決策。” “這兩點(diǎn)至關(guān)重要，因?yàn)槲覀冃枰硎拘畔ⅲ醇s束），但除此之外，我們應(yīng)該能夠決定該信息是否與其他程序集相關(guān)（即相似性）。我們認(rèn)為，從結(jié)果來看，關(guān)鍵是我們的方法不僅要考慮產(chǎn)品本身，還要考慮構(gòu)建它的系統(tǒng)的功能?！?/p>

Rodriguez，Nottensteiner及其同事在一系列實(shí)驗(yàn)中測試了他們的算法，其中兩個(gè)手臂的機(jī)器人系統(tǒng)使用鋁基組件組裝了不同的產(chǎn)品。這些測試的結(jié)果非常有前途，因?yàn)榘l(fā)現(xiàn)它們的技術(shù)可以大大加快裝配各種物體的動(dòng)作序列的計(jì)劃。

將來，由這組研究人員引入的新算法可以實(shí)現(xiàn)機(jī)器人系統(tǒng)的開發(fā)，該機(jī)器人系統(tǒng)可以更快，更有效地自動(dòng)制造定制的物品。在接下來的研究中，研究人員計(jì)劃在幾種不同的情況下進(jìn)一步測試他們的技術(shù)。例如，作為一個(gè)名為“未來工廠”項(xiàng)目的一部分，他們希望在工廠設(shè)置中測試其算法，該項(xiàng)目將涉及許多DLR機(jī)構(gòu)。最終，他們還希望與私人公司合作，在現(xiàn)實(shí)的工業(yè)環(huán)境中實(shí)施和評估其產(chǎn)品制造技術(shù)。

Rodriguez和Nottensteiner說：“我們希望使這些想法更貼近日常用戶的問題。” “我們相信，這一研究領(lǐng)域的工作將改變我們對未來理解和進(jìn)行制造的方式。作為研究機(jī)構(gòu)，我們還將研究我們的技術(shù)如何支持太空中的機(jī)器人裝配任務(wù)，例如大型裝配歐盟項(xiàng)目PULSAR設(shè)想的太空結(jié)構(gòu)?！?/p>

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