线弧增材制造是一种通过结合机器人技术和电弧焊3D打印大型金属零件的方法。与粉末床AM一样，零件一次只能建立一层。但是，WAAM不是熔化粉末，而是熔化直径通常为1到2毫米的金属丝。焊丝既是原料，又是电极，它在自身和与金属板上形成的零件之间形成电弧。放电产生的热量会产生相互融合的熔融金属珠。一系列的珠子形成一层，这些层堆叠起来形成零件。  CAD软件可指导机械臂或龙门系统360度移动以沉积磁珠。全向功能提供了构建具有复杂内部特征的大型且独特形状所需的多个自由度，这些复杂特征将使加工困难，耗时或无法实现。  Lincoln Electric Additive Solutions（LEAS）的业务开发经理Mark Douglass 解释说，在WAAM期间，焊丝通常垂直于构造平面，从而使过程对焊炬的行进方向不敏感。电弧从任何角度熔化金属丝，材料直接向下流动。他补充说：“热源可以由6轴工业机器人操纵，而2轴定位器可以操纵零件，从而显着提高了构建灵活性。”  WAAM内置组件尺寸的唯一限制是所用设备的尺寸，由于堆积通常发生在露天环境中，因此可以将沉积机器人与移动的基座配对使用，这有利于打印较高的零件，或者可以增加轨道系统的长度。  田纳西州橡树岭国家实验室（ORNL）的高级研发人员Andrzej Nycz说：“技术的规模很好。该实验室与林肯电气合作开发大规模WAAM技术，从理论上讲，它可以制造的组件的质量没有上限。而且零件尺寸可以增加，而硬件成本却不会成倍增加。在不增加设备成本的情况下，工作空间可以增加一倍。”  ORNL高级研发人员的Mark Noakes说，实验室的重点是增材制造大型零件，这些零件是一些结构零件，但主要用于汽车，家电和航空航天业的模具和冲压模具。“我们已经建造了一个7英尺长，400磅的重物。预计到2020年底之前，这些重量和尺寸至少要翻一番。”电气和海事行业的零件、原型和一次性零件都在ORNL实验室中生产，由2米高的WAAM系统组成，该系统使用三个机器人同时协调焊丝沉积以提高构建速度。  Noakes指出：“我们选择了三个，因为它创建了一个复杂的场景。三个呈现了足够的协调性问题，因此研究来解决这些问题将为我们提供将来使用任何数量的机器人所需的框架。这个数字可能是10或20或更多。”当前WAAM技术的制造速度每个打印头每小时制造5到15磅之间。据尼兹说，这一比率将提高。“我们在未来两年内的目标是存放25或30磅。使用单个机械手每小时重100磅的电线。使用多机器人系统每小时可产生的数据传输量。”  由于WAAM工艺会产生接近最终形状的组件，因此在后处理过程中需要去除的材料更少。“精加工时间比用实心坯料加工零件要少得多，” Noakes说。“您节省的材料少得多，这可以节省数小时或数天的生产时间。”他补充说，特征分辨率通常与零件尺寸和制造速度成反比。WAAM期间使用的电线可根据特定需求量身定制。可以选择金属混合物以降低材料成本或增加磨损区域的强度。  今天，大多数工业合金都可以线材形式获得，并且正在引入更多的合金。Noakes说，ORNL开始使用低碳钢线，但正在研究各种不锈钢、铝、铝镍、青铜和特殊材料。还正在开发用于生产大型零件的混合设备，该设备具有焊丝沉积和加工功能。为了使当前的CAD零件软件实现自动化以降低操作员所需的技能水平，正在取得进步。Nycz说，最后改善WAAM技术的目标是重新分配失去的生产工作。“WAAM能够生产具有成本竞争力的工具，并将部分市场带回美国。”（文章来源于贤集网）

  随着智能时代的到来，机器人广泛出现在每个人的视野中，进入各个行业。例如，柔性AGV无人搬运车的迅速发展，无论在哪个行业，只要能在装卸环节中使用，广泛的应用使其逐渐成为自动化物流的主力军。  上海汇聚柔性AGV无人搬运车改变了我们的工作方式，缓慢地用柔性AGV无人搬运车代替人工搬运工作，有效地提高了企业的生产效率。那么，为什么柔性AGV无人搬运车会逐渐取代传统的人工搬运呢？一、更有效率的工作：柔性AGV无人搬运车可以实现上下物料的来回运输，实现不停车更换，缩短人工补给时间，实现自动充电，可以长时间工作，大大提高了工作效率。二、节约管理能源：柔性AGV无人搬运车是一种完全智能化的管理，以提高管理水平，有效地避免人员管理的一系列因素。三、高可靠性：与之相比，柔性AGV无人搬运车的效率更高，可以控制行驶路径和速度，定位和停车准确，柔性AGV无人搬运车的中央管理系统可以对柔性AGV无人搬运车的全过程进行监控，大大提高了可靠性。  随着智能时代的到来，机器人的广泛应用是必然趋势。它一方面可以提高人们的生活水平和质量，另一方面也可以解放更多的人去做一些更高质量的工作。智能的发展也是反映企业综合水平的一个重要组成部分。（文章来源于机器人在线网）

  致力于工业自动化“深度成像”的Akasha Imaging公司今天宣布已完成1050万美元的A轮融资。Akasha Imaging表示，这笔资金将使其能够基于人工智能将其专有技术商业化，从而聘请更多工程师并支持公司的上市活动。  Akasha的创始团队包括一些世界顶尖的计算成像科学家，包括联合创始人兼首席科学家Achuta Kadambi博士，他为开发麻省理工学院媒体实验室的技术进行了大量工作。Kadambi目前是加州大学洛杉矶分校的助理教授，并入选了2019年福布斯“科学界30位30岁以下”名单。  创始科学家Ramesh Raskar博士是MIT教授和知名企业家，曾在Google X和Facebook工作过。首席执行官Kartik Venkataraman博士位居第二，他是Pelican Imaging（被Xperi收购）的首席技术官兼创始人，并拥有100多项成像专利。 Akasha Imaging表示，它结合了计算成像、极化技术和深度学习，可提供高分辨率3D图像。深度成像技术正在制造业、供应链和物流市场中应用，以改善机器人视觉，Akasha表示，这可以提高效率，增强工人安全性并减少工人疲劳。  该公司开发了Akasha ClearSight深度成像系统，该系统表示可以在非结构化环境中生成极限3D图像。Akasha声称，其技术可以使机器人以极高的精度处理各种物品，而不管尺寸、材料或照明条件如何，从而使装配线上的机器人视野提高10倍。Akasha说，ClearSight将使单调、危险和昂贵的制造，供应链和物流中的更多任务自动化成为可能。通过使机器人能够高效，准确地处理精密工作，该公司的深层成像系统可以通过减少错误和减少装配线停机时间来提高产品质量。  Venkataraman说：“在这个充满不确定的经济时代，当许多制造工厂由于安全规定和社会疏远准则而面临缩减规模时，Akasha处于有利位置，可以帮助保持装配线的运转并生产高质量的产品。” “我们期待与专注于人工智能和机器人技术的投资者合作，以解决当今制造、供应链和物流部门面临的一些最大挑战。”  自2019年成立以来，Akasha已从Khosla Ventures，Sierra Ventures，Orbital Ventures和个人投资者筹集了超过1200万美元的资金。Khosla Ventures领导了A轮融资。Khosla Ventures的创始人Vinod Khosla表示：“ Akasha Imaging具有独特的DNA，其创始人塑造了计算成像领域，现在正将该技术推向市场，以应对现实中的挑战。”   “我们相信，Akasha的深度成像技术和全新的传感器技术在机器人自动化中具有巨大的开发潜力，可用来改善制造流程并增强工人的安全性，COVID-19大流行对全球供应链的影响进一步暴露了市场需求。这是一支具备将深层成像增强型机器人视觉推向市场的团队。”（文章来源于机器人在线网）

  NVIDIA的研究团队多年来一直致力于应用图形处理单元或GPU技术来加速强化学习。上周，NVIDIA公布了Isaac Gym的预览版，该产品是用于人工智能和机器人研究的新物理仿真环境。  NVIDIA表示，强化学习（RL）是机器学习中最有前途的研究领域，在解决复杂问题方面显示出巨大的潜力。基于RL的系统已经在挑战性任务中实现了优秀的性能，范围从诸如Go和Chess之类的经典策略游戏到诸如StarCraft 和 DOTA之类的实时计算机游戏 。  此外，强化学习方法还有望在机器人技术中应用，例如解决魔方或通过模仿动物来学习运动。NVIDIA声称现在可以更轻松地进行RL培训，因为曾经需要数千个CPU（中央处理单元）内核的任务现在可以通过Isaac Gym的单个GPU进行培训。  具有Isaac Gym和NVIDIA GPU的RL超级计算机，到目前为止，大多数机器人技术研究人员被迫使用CPU内核集群进行训练RL算法所需的物理精确仿真。在一个比较著名的项目中，OpenAI团队使用了将近30,000个CPU内核（由920台计算机组成，每个计算机具有32个内核）来训练其机器人来解决Rubik's Cube。  在类似的任务“ 学习灵巧的手动操作”中，OpenAI使用了384个系统的集群，这些集群具有6,144个CPU内核和八个Volta V100 GPU。它需要将近30个小时的培训才能达到最佳效果。对于复杂的物理和动力学，许多接触以及高维连续控制空间，这种手部立方体对象定向对于灵巧操作而言是一项艰巨的任务。  Isaac Gym提供了此多维数据集处理任务的示例，供研究人员重新创建OpenAI 实验。该示例支持训练递归神经网络和前馈神经网络，以及物理性质的域随机化，这有助于模拟到真实的转换。NVIDIA表示，借助Isaac Gym，研究人员可以在大约10小时内在单个A100 GPU上实现与OpenAI的超级计算机相同的成功水平。Isaac Gym通过利用NVIDIA的PhysX GPU加速仿真引擎来实现这些结果，从而使其能够收集机器人RL所需的体验数据。  NVIDIA称，除了快速的物理模拟外，Isaac Gym还支持在GPU上进行观察和奖励计算，从而避免了明显的性能瓶颈。特别是，消除了GPU和CPU之间昂贵的数据传输。该公司表示，以这种方式实施后，Isaac Gym可以实现完整的端到端GPU RL流水线。  Isaac Gym提供了一个基本的应用程序编程接口（API），用于使用机器人和对象创建和填充场景，并支持从URDF和MJCF文件格式加载数据。每个环境都会根据需要重复多次，并且可以在不与其他环境交互的情况下同时进行模拟。Isaac Gym提供了一个基于PyTorch张量的API来访问物理模拟工作的结果，从而允许使用PyTorch JIT运行时系统构建RL观察和奖励计算，该系统动态地将执行这些计算的python代码编译为CUDA代码。  观测张量可以用作策略推断网络的输入，并且所得的动作张量可以直接反馈到物理系统中。NVIDIA表示，在整个学习过程中，观察、奖励和行动缓冲区的部署都可以保留在GPU上，从而无需从CPU读回数据。NVIDIA表示，此设置允许在单个GPU上同时提供数万个环境，从而使研究人员可以轻松地运行以前需要在其台式机本地本地安装整个数据中心的实验。。  Isaac Gym还包括基本的近端策略优化（PPO）实现和简单的RL任务系统，但是用户可以根据需要替换其他任务系统或RL算法。同样，虽然所包含的示例使用PyTorch，但用户还应该能够通过进一步定制将其与基于TensorFlow的RL系统集成。  NVIDIA列出了Isaac Gym的以下附加功能：1、支持各种环境传感器–位置，速度，力，扭矩等。2、物理参数的运行时域随机化。3、雅可比/逆运动学支持。  该公司表示，其研究团队已将Isaac Gym应用于各种项目，Isaac Gym的核心功能将作为NVIDIA Omniverse平台和NVIDIA的Isaac Sim（基于Omniverse的机器人模拟平台）的一部分提供。在此之前，NVIDIA表示将向研究人员和学者提供此独立的预览版本，以展示基于端到端基于GPU的RL的可能性，并帮助加速其工作。（文章来源于机器人在线网）

  以色列机器人研发人员受蜥蜴启发，开发了AmphiSTAR两栖机器人，是该机构STAR机器人家族的最新成员，可以完成和蜥蜴一样任务，甚至穿越崎岖的地形。  最初的FSTAR（飞展调整型自主机器人）具有可调节角度的可展臂，一侧带有轮子，另一侧带有螺旋桨。这种设置使其可以像汽车一样在地面上滚动，或者像四旋翼飞机一样飞翔。  平坦的地形上移动，但随后实际上翻转过来，使用辐条轮在崎岖不平的地面行动。“手掌大小”的AmphiSTAR保留了像支腿一样的可展开臂，现在这些臂总共装有四个桨叶式螺旋桨，每个臂的底侧有两个。在诸如草皮或砾石之类的表面上移动时，手臂会倾斜，以使螺旋桨叶片的功能像无框辐条轮一样，可挖入并向前拉动机器人。这种配置使其能够以3.6米/秒（11.8 ft / s）的最大速度爬行。  到达水体后，它将继续使用螺旋桨以高达1.5 m / s（4.9 ft / s）的速度“在水上运行”。也就是说，它还可以以更像小船的方式在水面上移动，并带有一对浮力槽，使其漂浮。研发人员未来的计划包括使其能够在水下游泳。  该大学的生物启发与医疗机器人实验室主任David Zarrouk博士说：“我们认为AmphiSTAR可以用于需要爬行和游泳的农业、搜索和救援以及挖掘应用。”（文章来源于机器人在线网）

  最近，研究人员创建了一个小型机器人系统，该系统可以在水下运行，可以在不使用电子设备的情况下使用光和外部磁场进行控制。无电子机器人可提供哪些优势，这种微型机器人有什么功能，以及将来如何使用这种设计？什么是软机器人？  当最常使用“机器人”一词时，通常在工厂车间找到。当前使用的几乎所有机器人系统都是围绕有脊的机械零件构建的，这些机械零件通过电动机连接在一起以提供运动。机械手是最常见的机器人系统之一，它们为工业场所提供了一系列功能：焊接，探测和对象操纵。还存在其他机器人系统，例如三角机器人，连接到平台的蜘蛛状臂，非常适合在传送带上进行快速拾取操作。  然而，一个新兴的领域称为“软机器人”，可能会改变人们对机器人的总体看法。软机器人技术是利用软质和顺应性材料的机器人技术，从而使机器人具有延展性，柔韧性。软机器人可以包括专用的空气抓取器，允许机械手抓住多种类型的物体，而无需复杂的反馈系统来控制抓地力。软机器人有什么优势？  与传统机器人相比，软机器人具有一些优势，但是它们的早期开发意味着这些机器人还没有从任何实际意义上进行部署。最早的软机器人和脊线机器人相比，它们本质上是有机的，因此可以更好地适应环境。例如，它们的柔软特性使他们无需精确的强度控制即可处理物体（使用大致相似的控制系统，柔软的抓手可以轻松地拾取鸡蛋和杯子）。  软机器人还具有模仿生物体中运动的能力。例如，柔软的机器人毛毛虫可以复制毛毛虫的运动，从而使毛毛虫可以轻松地在不平坦的表面上导航。软机器人可以复制的其他生物包括昆虫，鱼类和鸟类。  研究人员开发出一种四腿水下软机器人，西北大学的研究人员创造了一种可在水下操作的四足软机器人，可以执行不同类型的动作和技巧，并且可以移动。最初，我以为研究人员创建了四个不同的机器人，这些机器人都已预先配置为执行特定的动作，而这些动作可能会让人难以置信，或者该机器人花了很长时间才能改变形状，但是单个机器人的录像显示说明它的功能很重要。  软机器人系统不利用电子，机械或液压来移动，而是利用磁场和光。该机器人使用具有铁磁性纳米线的水凝胶制成，并且在暴露于光线时会改变形状。此外，当暴露于外部旋转磁场时，纳米线中的涡流使材料承受可操纵的力。  展示其功能，研究人员能够显示该系统以实际速度行走，滚动和运输货物。该系统还能够在水下或狭窄的狭小空间中操作，这证明了其在恶劣环境中的工作能力。但是，需要光和磁影响的机器人系统的实用性并不完全好，但是研究人员执行许多不同技巧的能力表明，这是迄今为止最实用的。（文章来源于贤集网）

  人工智能（AI）不仅仅是一个流行词，它是一种变化。如果应该记住某件事的21世纪，那绝对是人工智能及其带来的变化。自从机器的想法出现并在达特茅斯大学的一次夏季会议上创造了“人工智能”一词以来，人工智能就对人们的生活产生了重大影响。  如今，机器能够以比人类更好的方式理解口头命令、区分图片、驾驶汽车、玩游戏等等。如果说人们今天看到的人工智能应用仅仅是冰山一角的话，你会相信吗？将来绝对会发现大量的应用程序。不幸的是，也有威胁。人们担心人工智能可能很快就会占领世界并像反乌托邦电影中所描绘的那样消灭人类。但不能完全否认它，但是人工智能的发展取决于人类如何训练它。因此，我们有很大的责任要为人工智能提供大量数据集。  AI也可以根据技术分为三种类型：狭义人工智能（ANI）、通用人工智能（AGI）、超级人工智能（ASI）。以下是对7种人工智能类型的解释：1.响应式机器：响应式机器是直接感知世界并根据其所见即行的人工智能系统的最基本类型。该计算机是纯粹的反应性计算机，无需形成内存或使用过去的经验。人工智能研究员RodneyBrooks在其开创性的一篇论文中指出，人们应该只构建这种人工智能。例如，IBM的国际象棋超级计算机DeepBlue在1997年击败了大师级GarryKasparov而取得了突破，这是一台响应式机器。它没有任何预先应用的数据集，也没有寻找以前的匹配项。它所知道的只是如何玩游戏和条件。计算机根据其实时直觉移动了国际象棋硬币并赢得了比赛。2.记忆有限：有限的存储机器与添加历史数据的响应式机器一样，这将有助于它们做出决策。人们今天使用的几乎所有计算机都是有限存储的计算机，这些计算机由数据集提供支持。人工智能系统使用深度学习并接受存储在其内存中的大量数据的训练，从而形成解决未来问题的参考模型。3.心智理论：心智理论机器代表了一种先进的技术，仅作为一个概念存在。这种人工智能需要对环境中人和事物的感受和行为有透彻的了解。思维理论是对人们的情感，情感和思想进行分类的一项关键技术改进。即使为达到人工智能的这一阶段进行了许多改进，它仍未完全完成。1990年代后期设计的Kismet是心理理论的一个现实世界例子。Kismet可以模仿人类的情绪并识别它们。4.自我意识：具有自我意识的人工智能是人工智能电影中所描绘的确切内容。自我思考并摧毁人类的关键人工智能机器人是意识形态驱动的自我意识型人工智能。但是，人们无法预测所有情况都会变糟。未来的AI也有可能与人类并驾齐驱。尽管目前尚不可能，但对于许多科学家而言，具有自我意识的人工智能还是值得一提的。5.狭义人工智能（ANI）：人工智能是最常使用的人工智能类型之一。这是科技界已经完成的事情。我们今天使用和看到的每台人工智能机器都来自该领域，它在有限的约束条件下运行。例如，语音识别AI用于根据训练后的数据集预测人们的语音。深度学习模型构成“有限内存”类型，类似的任务可能是“反应式机器”。6.通用人工智能（AGI）：人工智能（也称为“强大的人工智能”）使机器可以在不同的情况下应用知识和技能。通过提供自主学习和解决问题的机会，这更紧密地反映了人类的智慧。换句话说，通用人工智能（AGI）可以成功执行人类可以执行的任何智力任务。7.超级人工智能（ASI）：人工超级智能比可以终止人类的“强大的人工智能”更先进。它们不仅将复制人类的多方面智慧，而且在所有方面都将变得更加出色。ASI的设计将具有更好的内存，更快的数据处理和分析以及决策能力。（文章来源于贤集网）

  近日，越疆科技在深圳举办“势有可为”2020新品发布会，正式发布 CR3、CR10、CR16、MG400 四款协作机械臂。  MG400为越疆开创的桌面级协作机械臂新品类，售价仅12,980元，为万元级协作机械臂市场打开了想象空间，越疆也成为了业内首家拥有从500g到16kg 全产品矩阵的企业。越疆科技CEO刘培超进行了越疆协作机器人新品矩阵发布。在发布会上，他认为，不断追风口，不断造势，都是一些短期的效应，无法获得长期的发展，会让企业陷入更多的被动跟迷茫，只有把握长期的趋势才是能稳步发展。这么多年来越疆始终坚持做一件事情，那就是做机械臂。制造业又是机械臂一个主要的应用市场，所以首要了解当下中国制造业所面临的势。  据了解，越疆科技面对全球制造业智能升级的历史性新机遇，以自研技术为驱动、以产品创新为引擎的，在过去五年中，推出了多款高性价比协作机器人，目前已经累计出货量超过 30000 台，销往全球 140 多个国家和地区，在中国大陆品牌中，目前多年位居工业机器人出口量第一。  本次发布的CR系列3款产品，负载分别为3kg、10kg和16kg，精度最高可达±0.02mm，与 2019 年发布的CR5组成CR 系列“四大金刚”，进一步丰富了越疆协作机器人产品系列。  值得一提的是，本次CR系列协作机器人额搭载了行业首款安全皮肤，实现了主动响应式的安全避障，使用场景覆盖广泛，满足上下料、精密装配、检测、搬运、打螺丝、打磨、喷涂、包装等工业应用需求。同时，夹爪等外部组件即插即用，无需再编程，可快速迁移柔性生产，灵活切换，并在品质上公开承诺：超长质保18个月。  本次发布售价仅12,980元的新品MG400是一款桌面级协作机械臂，这是越疆在协作机械臂领域创立的一个新品类产品。MG400底座面积尺寸小于一张 A4 纸，可轻松集成到现有生产环境，最大臂展440mm，超过工人在作业中的实际手臂长度，万元级的售价极大降低了中小制造业企业自动化生产转型的门槛。这款产品不仅可应用于工业领域，还可以广泛应用于自动化测试、无人零售新消费、医疗等方面。  越疆创始人刘培超介绍说：“五年前，越疆开创了桌面级机械臂，这次我们针对更多行业场景推出了人机协作型的新产品，延续桌面级产品 '省' 的理念，以省空间、省成本、省人力、省时间为目标，开发了这款 MG400 ”。发布会上，越疆科技创始人刘培超用“ 安全、易用、品质、设计、生态 ”10 个字概括了越疆协作机械臂产品的 5 大产品力，并详细介绍了区别于市面上同类产品的差异化特点。  刘培超认为，安全性是协作机械臂的“硬”指标，越疆科技自主研发的 “安全皮肤” 通过穿戴的方式包裹本体，区别于基于视觉、力觉原理的检测方式，越疆的“安全皮肤”基于电容接近感知原理，可在15cm 约距离内主动感知，每隔 10ms做一次检测，一旦发现障碍物后，可以快速响应，自主规划最优避障路径，近距离、主动测、快反应三个特点相结合，兼顾了人员安全防护与生产效率最大化。  易用性是协作机械臂的“软”实力，直接关系到用户的使用门槛、体验与粘性。CR系列机器人采用了图形化编程的方式，兼容iOS、android、Windows、MACOS等操作系统，支持手机，平板，PC等多平台使用，结合拖动示教等方式，具有快速部署、易于使用的优点。此外，越疆科技自主研发的协作机械臂融合了 3D 视觉，依托 AI 深度学习算法，赋予机械臂“自学习”能力，通过图像“训练”实现在复杂环境下的智能抓取，可广泛应用于零件识别、码垛等工业场景中，力控自适应调整模块解决机械臂柔顺化问题，实现柔性装配，适用于不同类型的插入和组装任务。  越疆科技创始人刘培超在发布会上提出“用智能化的思维去构建机械臂”，他认为“ 智能不是营销概念、不是可有可无的装饰功能，智能制造需要从底层逻辑到整体系统的重构。任何新技术的开发都是以为企业带来实际价值为目的，帮助制造业及更多可应用协作机械臂的行业降本增效、提高收益，不是简单的数字化、自动化，而是通过数据、算法、人机交互手段，最终实现解放一切可解放的人力，实现人机协作的最优配置，这就是越疆的愿景。”  山东大学机器人研究中心主任李贻斌教授也出席了发布会。他在致辞中表示，中国制造面临着新一轮的产业升级，从传统制造时代向智能制造模式的转变，实现制造大国向制造强国的转变，现阶段是迈入高质量发展的关键时刻。人机协作是新一代机器人的一个重要的发展趋势，人类需要一种安全、灵活、易用的机器人产品，协作机器人能够快速与人一起工作，具有快速部署的优点，可以进入更广泛的应用市场。（文章来源于贤集网）

  随着焊接质量，可靠性和性能的提高，光纤激光焊接作为一种首选工艺而继续发展。许多光纤激光焊接应用是自生的，其中焊接完全是通过熔化金属的一部分来形成的，并且不使用其他填充焊丝或粉末。  在这种光纤激光焊接应用中，可以确保精确的接头装配。在带有BeamDirector的LASERDYNE 795上使用焊丝填充材料在由高温合金制成的半球形组件上进行焊接工艺。送丝装置具有五个屏蔽端口，这些端口在冷却期间提供适当的屏蔽气体扩散。对于多种材料，激光束焊接应用几乎总是自生的。但是，某些具有挑战性的材料和困难的应用要求在焊接过程中使用填充材料。这样，可以大大改善焊接工艺。应用程序改进包括：1.焊接零件的接头装配公差更好（气隙，不匹配等）。2.消除了焊接过程中的凝固裂纹。对于某些铝合金，使用金属丝代替低熔点合金并降低冷却过程中的凝固点。3.修改焊缝金属的化学成分或微观结构以获得合适的机械性能。4.改善焊接轮廓，即消除焊缝顶部和底部的底切，过多的咬边会增加应力，从而降低焊接过程中的焊接机械性能。  在这种光纤激光焊接应用中，可以确保精确的接头装配。在带有BeamDirector的LASERDYNE 795上使用焊丝填充材料在由高温合金制成的半球形组件上进行焊接工艺。送丝装置具有五个屏蔽端口，这些端口在冷却期间提供适当的屏蔽气体扩散。用填充材料进行激光焊接可以用粉末或焊丝完成。但是，大多数工业激光焊接应用都使用焊丝。应该注意的是，首选线材的原因之一是其成本较低。通常，对于大多数材料而言，粉末原料比丝网原料更昂贵。作为多参数过程，用填充焊丝进行激光焊接会受到决定质量，过程速度和成本的几种条件的影响。  焊接/填充焊丝速度：给定气隙和板厚的送丝速度是一个重要参数，它取决于焊接速度，接合面之间的缝隙的横截面积和填充焊丝的横截面积。对于给定的激光功率，使用填充焊丝通常会导致焊接速度降低10％到20％，以补偿必须用于熔化焊丝的激光能量。  注意，较低的速度折衷被利用填充焊丝的增加的利益所抵消。但重要的是使用正确的填充线速率。如果填充焊丝速度太低，则激光束产生的热量会熔化焊丝末端较大的部分，从而影响焊丝和焊接材料。这可能导致在加工过程中形成的液态金属桥断裂，并在焊丝末端形成液滴，并暂时破坏加工稳定性。  填充焊丝速率太高会导致提供给焊接区域的能量不足，无法稳定且持久地熔化焊丝。导线末端和液态金属桥中液态金属的体积增加，从而淹没了气隙。另外，未熔化的焊丝进入熔池的后部区域，推出液态金属，液态金属通过固化形成焊缝表面的特征性凸起和焊缝根部的孔隙。正确的焊接速度将确保正确的熔深，焊接宽度和顶部焊道高度。  激光束与填料的相互作用：金属丝的暴露长度太短会阻止金属丝在焊珠的初始区域熔化，并且激光束会直接影响要熔化的材料。继而，电线的暴露长度过长会导致电线的延长端被压在板表面上。在初始阶段，激光束将导线熔化，将其分为两部分。  结果，该过程开始的地方被焊在表面上且难以去除的金属丝末端覆盖。在极端情况下，焊接的导线末端可能会与气体保护喷嘴发生碰撞，从而干扰甚至消除气体保护。具有BeamDirector的LASERDYNE 795的控制功能可确保正确的激光束与填充线之间的相互作用。  焊丝送入角度：可以使用与垂直线成30度到60度之间的角度，并且45度通常是常态，因为它简化了设置所需的焊丝与激光束中心线相交的位置。大于60度的角度会使后者变得困难，而小于30度的角度会使焊丝与大面积的激光束相交，从而导致焊丝熔化和汽化而不将其合并到焊接熔池中。  聚焦点尺寸：点尺寸应接近填充线直径。如果激光光斑的大小与焊丝直径相比过小，则可能会导致焊缝出现气孔，因为填充焊丝未正确熔化。广泛的测试表明，使用填充焊丝的光纤激光焊接已被证明可以有效地生产高质量，坚固耐用的焊缝，并具有更高的装配性，减少的焊缝开裂和更好的焊缝轮廓。广泛应用包括航空航天，汽车和许多工业制造应用。（文章来源于贤集网）

  运动是机器人这么学科的一部分，基于100多年前发现的原理。电动机把势能转化为机械功。工程师了解这是如何发生的，并继续在功能和效率方面进行改进。电机控制是一个非常活跃的研究领域。所有领先的半导体供应商都在开发新的设备，以提供更有效的电机控制。机器人的每个活动部分都需要某种特定型号的电动机。  使用的主要运动形式包括：手臂的垂直、径向和旋转运动，手腕的俯仰、侧滚和偏航移动，或者说从一个地方移动到另一个地方的能力，也需要电动机。电动机的尺寸和功率将因运动方式的不同而有很大的变化。一个设计成在轨道上沿着生产线移动的机器人可以使用简单的马达。步行机器人使用的是看起来更像人类的腿。  使用的电机类型将从交流电机（转矩很重要）到步进电机（当需要更多角度控制时）。在这两者之间，选择包括刷直流电机，这是成本效益和直接，但也低效和容易磨损。现代的替代品可能是无刷直流电动机，因为它们在适当驱动时效率更高，并且没有电刷，因此随着时间的推移磨损更小。  工业自动化已经使用机器人将近70年了。最早的机器人有很好的机动性，可以在固定的底座上移动一只肢体，这是在装配线上将物体从一个位置移动到另一个位置的理想选择。现代机器人的能力更强，也能操纵物体，而不仅仅是移动它们。灵巧度的提高来自于模仿人手的功能。机器人手现在使用肌腱连接肌肉和骨骼。下面的部分是对研究方向的简单描述。  机器人操作是工业自动化发展的一个例子。可以让许多设备可以协同工作。提供机器操作的机器人通常负责将一个物体移动到第二个机器人可以执行附加操作的位置。机器操作是一种典型的由人工操作的角色。随着机器人变得越来越机动性和灵巧性，它们现在更能扮演这个角色。  另一个机器人如何变得更加拟人化的例子，看看大卫吧，一个由德国航空航天中心（DLR）开发的机器人。大卫有76个无刷直流电机（BLDC）和165个位置传感器。David的操作速度与人类相似，被归类为开发DLR所称的可变刚度执行器（VSAs）控制系统的科学平台。这项技术让大卫看起来更像人，具有相似的尺寸、重量和活动范围。  有趣的是，即使像大卫这样先进的设备仍然严重依赖于标准的无刷直流技术。无刷直流仍然是最有效的电机形式之一。改变的是我们控制BLDC的方式。越来越强大的微控制器（MCU）的趋势，现在通常由数字信号处理（DSP）硬件扩展来辅助，这意味着控制算法要复杂得多。对于不熟悉BLDCs控制系统的嵌入式工程师来说，理解如何利用DSP充分利用这些强大的mcu是一项挑战。  许多主要的半导体供应商现在提供MCU目标无刷直流控制，以及软件开发包，包括所有最流行的控制技术。其中包括Microchip的dsPIC33CH好奇心开发板DM330028。双核数字信号控制器（DSC）。这种交叉设备将MCU和DSP功能结合在一个设备中。  Trinamic Motion Control（最近被Maxim Integrated收购）专门为机器人应用提供半导体解决方案。其系列TMC5160A电机控制器和驱动器集成了一系列专用于运动控制的功能，包括负载自适应和负载相关技术。Rohm Semiconductor还拥有强大的步进电机驱动器组合，STMicroelectronics也有其STSPIN32F0高级无刷直流控制器。（文章来源于贤集网）