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智能物流天团再增一员,外骨骼机器人作用可不止如此

2019-06-25 08:50:27825

来源:OFweek机器人网

  【物流设备网 行业动态】继AGV机器人、无人车、无人机等辅助物流机器人之后,苏宁又推出了一款黑科技—外骨骼机器人,为物流员工提供更多辅助,提升效率缓解疲劳。
 
  近日,2019智慧物流峰会上,苏宁物流“外骨骼机器人”首亮相。据悉,这套腰部助力外骨骼机器人整重仅2.8kg,大助力效率可达60%,使用方便灵活。穿戴者穿上后可以提高核心部位(如腰背部)和核心肌群(如腰部竖脊肌)的高强度负重能力,有效减缓工作肌群的疲劳速度,保护快递员腰部肌群。降低人体运动过程中的能量消耗,提高工作效率。
 
  外骨骼机器人其实并不是什么新鲜事物,在日本,由于老龄化严重,这种可以帮助人体劳动省力的辅助性穿戴制品早就进入了市场,外骨骼机器人也被称为“可穿戴的机器人”;国内外研发企业都对外骨骼机器人情有独钟,各大机器人展会和行业活动现场经常能看到这种机器人的身影;在今年开年的日本机器人展上多家日本本土机器人企业和德国展商都将外骨骼机器人作为工业机器人之外的展出重点,现场吸引了很多消费者和企业的试穿和问询;在5月初的中国机器人峰会上,我们也见到了多款医疗用的外骨骼康复机器人,主要是用于在辅助行走不便的患者,在患者穿戴行走时,可收集患者的步态数据,结合临床步态数据与健康步态数据,于云端大数据分析和人工智能算法及模型,再作出康复训练计划。
 
  外骨骼机器人现状
 
  外骨骼机器人一般分为增强型和康复型,主要是为解决医疗保健和工业难题而设计,过去外骨骼机器人市场受到高成本的困扰,迟迟难以进入消费市场,近些年,随着研究和开发逐步成熟,外骨骼机器人由原型阶段进入了量产阶段,因此成本正在缓慢下降,我们得以在越来越多的环境下看到它们的使用,比如用于辅助的制造业、仓储、物流等工作场景,或者是用于康复的医疗保健市场,特别是在社会老龄化以及技能型人才短缺的情况下,外骨骼机器人将成为提高生产力,避免和减轻伤害的重要手段之一。
 
  外骨骼机器人是融合传感、控制、融合、移动计算,人机交互等技术的复杂综合系统。
 
  在外骨骼机器人的研究上美国和日本起步较早,研究成果和也更丰富。尤其在动力系统方面,不仅出现了液压驱动、电力驱动甚至是气动等多种方案。可适用于不同的产品,也各有优势,电力驱动的机器人的动力更强劲,但人体负重较大,而液压驱动和气动的机器人则较为轻便。
 
  而中国的外骨骼机器人目前仍以学术研究为主,中科院、电子科技大学、北航等都在开展外骨骼机器人的研究。除了学术研究外,部分院校还开始探索“产学研”的模式,如依托于北航的大艾机器人、东南大学与科远股份的合作研究等。目前国内企业有北京大艾机器人推出的供早期康复患者使用的两款产品 Ailegs和Aiwalker;傅立叶智能推出的两款产品上肢力反馈运动控制系统Fourier M2以及下肢外骨骼机器Fourier X1;杭州尖叫科技也推出了名为Scream One的实时人体交互步态移动外骨骼机器人;此外,国内还有峰湃科技以及程天科技等初创公司。
 
  虽然目前各家的产品已初具形态,但在技术和用户体验上尚有很大的提升空间。目前,国内的外骨骼市场没有发展起来的原因,大的绊脚石依然是技术本身。除了人体两足行走的复杂性,步态数据的收集和分析师一大难题,其次是安全风险,穿戴在人身体上的器械要求较高,需要相关认证才能上市销售。
 
  外骨骼机器人市场有待挖掘
 
  以汽车制造业为例,虽然目前汽车流水线前端的制造工位基本已实现自动化操作,但是末端汽车总装线工位依旧无法被自动化设备完全取代。这些工位作业对工人的肩部和腰部骨骼关节带来了*损伤。以头顶操作为例,工人需要举起约5-6公斤重的零件与工具,每天约重复3000-4000次,常年单一动作加上重力压迫很容易引发肩部与腰部的劳损,也会影响工厂流水线的效率。
 
  在美国,超过20%的劳动损伤都是发生在肩部和腰背部,企业用于支付肩部和腰背部损失的劳动损伤保险总额超过160亿美元;欧盟30%的人工搬运,63%的重复运动和46%糟糕的身体姿势都将促使和工作相关的肌肉骨骼疾病(WMSDs)危害工人的健康、影响企业的发展以及对社会经济造成负担;中国工人劳动强度大,劳动损伤人群年龄已下探到25岁,每年因工伤保险支出甚至超过610亿人民币。
 
  无论是巨额的工伤成本,还是老龄化社会的进行时,这种可助力的动力外骨骼系统无疑在未来会有着巨大的潜在应用市场,预计到2026年,外骨骼机器人产业将达到66.5亿美元。
 
  作为机器人领域的一个分支,外骨骼机器人的研究从上世纪70年代开始从未断过,国内外各大高科技企业和机构,比如三星、哈佛、松下、Festo等也早已入局外骨骼机器人研发。
 
  (原标题:智能物流天团再增一员,外骨骼机器人作用可不止如此)

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