A systematic literature review on intelligent automation: Aligning concepts from theory,practice, and future perspectives

With the recent developments in robotic process automation (RPA) and artificial intelligence (AI), academics and industrial practitioners are now pursuing robust and adaptive decision making (DM) in real-life engineering applications and automated business workflows and processes to accommodate context awareness, adaptation to environment and customisation. The emerging research via RPA, AI and soft computing offers sophisticated decision analysis methods, data-driven DM and scenario analysis with regard to the consideration of decision choices and provides benefits in numerous engineering applications. The emerging intelligent automation (IA) – the combination of RPA, AI and soft computing – can further transcend traditional DM to achieve unprecedented levels of operational efficiency, decision quality and system reliability. RPA allows an intelligent agent to eliminate operational errors and mimic manual routine decisions, including rule-based, well-structured and repetitive decisions involving enormous data, in a digital system, while AI has the cognitive capabilities to emulate the actions of human behaviour and process unstructured data via machine learning, natural language processing and image processing. Insights from IA drive new opportunities in providing automated DM processes, fault diagnosis, knowledge elicitation and solutions under complex decision environments with the presence of context-aware data, uncertainty and customer preferences. This sophisticated review attempts to deliver the relevant research directions and applications from the selected literature to the readers and address the key contributions of the selected literature, IA’s benefits, implementation considerations, challenges and potential IA applications to foster the relevant research development in the domain.     

水下结构物修复用先进机械手软硬件关键技术综述

机器人进行水下结构物维修时,不仅处于非结构化环境,而且存在浮游碰撞危险,作业区域可达性差,水下环境识别困难等特殊问题,所以,进一步提升机器人智能化水平非常重要。英国GRL公司用于焊缝检验的先进海底机械手ARM系统采用先进的人机接口以及工厂用机器人的某些技术,实现了机械手的控制。以ARM的开发经验为基础,目前GRL公司正在研制更为先进的机器人控制系统Polecat,该系统将用于ROV导航员的训练平台Rovsim以及一系列欧盟和商业项目之中,其适用场合不仅包括海洋工程,也包括核电和其他环境。     

挖掘机工作装置有限元分析

以国产徐工XE135B型反铲液压挖掘机的挖掘集成组件为一体作为研究对象,建立有限元模型,采用有限元分析软件Ansys对工作装置的5种比较典型工况进行静强度分析和模态分析。结果表明:在切向力为85k N的情况下,危险工况1的强度和刚度都满足要求,5种工况的模态分析在激振频率范围内的变形满足要求,为改进挖掘机设计、提高工作寿命及安全性提供理论参考。     

四足宠物机器狗动态步行规划与仿真

以四足宠物机器狗爱赛比为研究对象,分析机器狗步行机构组成,建立关节结构模型,根据仿生学原理对四足机器狗的对角线一致的步态运动进行了分析与规划,利用Matlab对步态规划进行了仿真并采用关节控制器验证了对角线一致的步态运动分析与规划的正确性。步态规划为四足机器人实现高速行走提供了一种可行的方法。     

异类粒子群算法的机械臂轨迹多目标规划

为了减少机械臂工作过程中的耗时、耗能和冲击,提出了基于异类粒子群算法的机械臂轨迹多目标规划方法。建立了7自由冗余机械臂运动学模型和优化模型;以传统粒子群算法为基础,根据学习信息的不同来源,设计了4种粒子进化行为,根据粒子当前状态计算不同进化行为的当前价值和未来价值,根据当前价值和未来价值的综合价值计算不同进化行为的选择概率,从而完成了异类粒子群算法的构造。以耗时最少单目标优化为例,与传统粒子群算法相比,异类粒子群算法不仅收敛速度快,而且优化程度提高了27.48%;使用异类粒子群算法对机械臂轨迹进行多目标综合优化,给出了Pareto最优前沿面,可根据不同需求和优化重心从中选择优化结果。     

机器人装配作业主被动复合柔顺的CMAC系统

文章研制了一维搜索手腕,提出了一种称为"一维搜索"的机器人装配作业主被动复合柔顺策略,将主动搜索自由度降低到一维,同时最大限度的利用被动柔顺.设计了以装配力信号为输入的小脑模型神经网络,建立了机器人复合柔顺装配作业的CMAC系统,收到良好的装配效果.     

基于嵌入式视觉的子机器人入舱方法

提出一种基于嵌入式视觉的子机器人入舱方法, 用于子母式机器人系统中对子机器人的回收. 子机器人基于自身嵌入式平台捕获和处理入口处的引导标识图像, 根据局部颜色排布特征快速提取出标识中心, 利用最小二乘法拟合水平颜色交界线的成像斜率, 基于成像斜率-视偏角模型判别出子机器人航向与入口平面的法线关系, 从而进行运动决策使二者重合以完成入舱. 该方法无需摄像头标定和航迹测量即可准确入舱, 仿真实验验证了所提出方法的有效性.

     

机械式仿骨骼肌变刚度机构原理及设计

随着物理性人机交互的增加,人机安全性等问题引起关注.应用于机器人关节中的机械式仿骨骼肌变刚度机构因其能够模仿骨骼肌的变刚度特性,故可以解决人机安全性和未知环境适应性等问题.通过对国外机器人变刚度关节结构设计的研究,总结了机械式仿骨骼肌变刚度机构的非线性变刚度原理,将其结构设计实现方法分为5类,并分析了这5类结构设计实现的优缺点,为设计安全性高、适应性强的机器人提供参考和依据.     

仿鱼长鳍波动推进水下航行器研究进展与分析

作为一种新型水下机器人,仿鱼长鳍波动推进水下航行器具有噪声低、机动性好等传统水下航行器无法比拟的优点,并得到相关研究人员的广泛关注。本文主要介绍了国内外在仿鱼长鳍波动推进水下航行器推进机理和系统研制方面开展的主要研究工作,在此基础上,分析总结了提升仿鱼长鳍波动推进水下航行器性能需要深入讨论和研究的一些问题。