1、応用分野
産業用ロボット：
主に自動車製造、電子製品製造、機械加工などの工業生産分野で使用されています。自動車の組立ラインでは、溶接、スプレー、組立など、高い再現性と厳しい精度が要求される作業を産業用ロボットが正確に完了できます。電子製品の製造では、チップの配置や回路基板の組み立てなどの作業を高速に実行できます。
通常、明確なワークスペースとタスクを備えた、比較的固定された環境で作業します。たとえば、工場の作業場では、通常、ロボットの作業範囲は特定の生産ライン領域に限定されます。
サービスロボット:
ヘルスケア、ケータリング、ホテル、在宅サービスなど、さまざまなサービス産業や日常生活のシナリオで広く使用されています。医療サービスロボットは、手術支援、リハビリテーション療法、病棟ケアなどのタスクを実行できます。ホテルでは、サービス ロボットが荷物の取り扱いやルーム サービスなどのタスクを引き受けることができます。家庭では、ロボット掃除機やインテリジェントコンパニオンロボットなどが人々の生活に利便性をもたらしています。
作業環境はより多様かつ複雑になっており、さまざまな地形、混雑、作業要件への適応が必要となります。たとえば、レストランのサービスロボットは、顧客やテーブルや椅子などの障害物を避けて、狭い通路を往復する必要があります。
2、機能的な特徴
産業用ロボット：
高精度、高速、高信頼性を重視。製品の品質と生産効率を確保するために、産業用ロボット長期間にわたって正確なアクションを繰り返し実行する必要があり、通常は誤差がミリメートルレベル未満であることが求められます。たとえば、車体の溶接では、ロボットの溶接精度が車の構造強度や密閉性に直接影響します。
通常、耐荷重が大きく、重量物を運んだり、高強度の処理作業を実行したりできます。たとえば、一部の産業用ロボットは数百キログラム、場合によっては数トンの重量に耐えることができ、大型部品の搬送や重い機械加工の実行に使用されます。
サービスロボット:
人間とコンピューターの相互作用とインテリジェンスを強調します。サービスロボットは人間と良好なコミュニケーションと対話を行い、人間の指示とニーズを理解し、対応するサービスを提供する必要があります。たとえば、インテリジェントな顧客サービス ロボットは、音声認識や自然言語処理テクノロジーを通じて顧客とコミュニケーションをとり、質問に答えることができます。
機能がさらに多様化し、さまざまなアプリケーションシナリオに応じてさまざまな機能が追加されます。たとえば、医療サービスロボットは、診断、治療、看護などの複数の機能を備えている場合があります。家族のコンパニオン ロボットは、物語を語ったり、音楽を演奏したり、簡単な会話をしたりすることができます。
3、技術的要件
産業用ロボット：
機械構造としては、堅牢性、耐久性、高精度が求められます。長時間の作業でもロボットの安定した性能を確保するために、通常、高強度の金属材料と精密な伝達機構が使用されます。例えば産業用ロボットのアームは通常、高張力合金鋼で作られており、関節部分には高精度の減速機やモーターが使用されています。
制御システムには、高いリアルタイム性と優れた安定性が求められます。産業用ロボットは高速動作中にさまざまな動作を正確に実行する必要があり、制御システムはロボットの動作を迅速に応答して正確に制御できる必要があります。一方、生産の継続を確保するには、制御システムの安定性も重要です。
プログラミング方法は比較的複雑で、通常はプロのエンジニアがプログラミングとデバッグを行う必要があります。産業用ロボットのプログラミングには通常、オフライン プログラミングまたはデモンストレーション プログラミングが採用されますが、これにはロボットの運動学、力学、およびその他の知識についての深い理解が必要です。
サービスロボット:
センサー技術と人工知能技術の応用にもっと注目してください。サービスロボットは、人間とより適切に対話し、さまざまなタスクを完了するために、カメラ、LiDAR、超音波センサーなどのさまざまなセンサーを通じて周囲の環境を認識する必要があります。一方、機械学習や深層学習などの人工知能テクノロジーにより、サービス ロボットは継続的に学習し、サービス能力を向上させることができます。
人間とコンピュータの対話インターフェイスには、親しみやすさと直観性が必要です。サービス ロボットのユーザーは通常、一般消費者または専門家ではないため、人間とコンピューターの対話インターフェイスは、シンプルで使いやすく、ユーザーが操作および制御しやすいように設計する必要があります。たとえば、一部のサービス ロボットはタッチ スクリーン、音声認識、その他の対話方法を使用して、ユーザーが簡単にコマンドを発行できるようにします。
プログラミング方法は比較的簡単で、一部のサービスロボットはグラフィカルプログラミングや自己学習でプログラミングできるため、ユーザーが自分のニーズに合わせてカスタマイズしたり拡張したりすることができます。
4、開発動向
産業用ロボット：
インテリジェンス、柔軟性、コラボレーションを目指して開発します。人工知能技術の継続的な進歩により、産業用ロボットはより強力な自律的な意思決定と学習能力を備え、より複雑な生産タスクに適応できるようになります。一方、柔軟な産業用ロボットは、さまざまな生産タスクを素早く切り替えることができ、生産効率と柔軟性を向上させます。協働ロボットは、人間の創造性とロボットの精度と効率を最大限に活用し、人間の作業者と安全に作業することができます。
産業用インターネットとの統合はさらに緊密になります。産業用インターネットプラットフォームとの接続により、産業用ロボットは遠隔監視、故障診断、データ分析などの機能を実現し、生産管理のインテリジェントレベルを向上させることができます。
サービスロボット:
パーソナライズされたカスタマイズされたサービスが主流になるでしょう。人々の生活の質に対する要求が高まり続けるにつれ、サービスロボットはさまざまなユーザーのニーズに応じてパーソナライズされたサービスを提供するようになります。たとえば、ホームコンパニオンロボットは、ユーザーの好みや習慣に基づいてカスタマイズされたサービスを提供し、感情的なニーズを満たすことができます。
応用シーンは今後も拡大していきます。技術の継続的な進歩により、サービスロボットは教育、金融、物流などのより多くの分野で応用されるでしょう。また、サービスロボットは徐々に家庭に入り、人々の生活に欠かせないものになるでしょう。
他の新興テクノロジーとの統合も加速するでしょう。サービスロボットは、5G通信、ビッグデータ、クラウドコンピューティングなどのテクノロジーと深く統合され、よりインテリジェントで効率的なサービスを実現します。例えば、サービスロボットは5G通信技術により高速・低遅延のデータ送信を実現し、応答速度やサービス品質を向上させます。
投稿日時: 2024 年 9 月 19 日
