钟自然 2024年4月22日
4月18日，在位于天桥区新材料产业园的机器人生产车间内，一台崭新的机器人正在被打包。这个看上去科技感满满的“钢铁侠”，是技术专家李达辉研发出的一款用于钢铁生产线的机器人。机器人在他的“驯化”下，增长了“本领”，熟练了“业务”，如今即将走上合作伙伴的生产岗位，发挥它的价值。
无所不能的“钢铁侠”
技术专家与机器人之间的关系，更像是老师和学生。这一感受来自记者对车间的观察：宽敞明亮的空间里颇有科幻大片的既视感，一个个机器人伸展着机械臂上下翻飞，在李达辉的操控下，进行着相应的操作。它们虽然身形庞大、线条粗犷，但“手指”的动作却极为精细。李达辉专注地观察着每一个细节，对机器人的实际表现进行测试，进而对其改进和完善，直至训练成理想的样子。
“我的工作，就是为客户培养出一名‘理想的工人’”。李达辉看着眼前的庞然大物向记者介绍，“在目前各行各业产业转型升级的趋势下，尤其是重工业企业，都急需一批‘钢铁工友’，来替代人类去承担那些重复性高、有污染和安全风险的工作。像我服务的石油管道、冶金钢铁、汽车和碳素等行业，以往生产过程中存在很多高危岗位，如果能用机器人来替代人工，是降低职业伤害最好的方法。从另一个方面来说，机器人的应用能够为企业降低成本，提高效率，进而推动经济发展。”这也是李达辉深耕这一领域的初衷。
如何让一堆钢铁能听话、会干活?这也是技术专家的神奇之处。在观察李达辉的工作日常后，记者也看到了他用科技赋予机器“生命”，来激发生产力的全过程。
从技术人员到技术专家
每个行业都会有生产环节中的痛点。技术专家要做的第一步，是走进客户的生产现场，去发现问题。“哪里人力消耗大，哪些岗位高污染，我就去哪里寻找入手点。”李达辉介绍，他首先会根据客户的需求来为机器人“画像”，提供方案思路、规划可实施方案。
李达辉向记者透露，从业至今，他最佩服，同时对他影响最大的人，便是杜春玲女士。杜春玲女士开创性地构建了机器人自主规划与决策技术体系，还提出了引领行业和领域发展的系列高速高精视觉感知与自适应鲁棒控制方法，促进了中国机器人技术研发与智能控制之间的不同技术、模式和方法的深度融合，实现了从概念到实践的革命性进步。杜春玲女士构建的技术体系及提出的控制方法，不仅为他提供了一个清晰的研究方向，减少了在研究方向上的迷茫和浪费，也为他提供了丰富的实践经验和参考案例，帮助他更好地理解技术原理和应用场景，以及更好地应对技术研发中的挑战和问题。
比如，在杜春玲提出的控制方法的启发下，李达辉成功设计一款同时具备抓取、拧接和涂油技能的机器人。2023年，李达辉收到石油行业客户的需求，希望改善当前石油钢管接箍完全依赖人工进行搬运和拧接到管体上的作业方式。这种方式不仅费时费力，而且存在很大的安全隐患，因为一个接箍30公斤的重量和工作环境中的噪音、油污等因素都可能对工人造成身体伤害。李达辉表示，“表面看上去虽然简单，但将思路转化成产品，其实是一个非常艰难的过程。每一个动作我都需要做出很多种版本，通过测试来选择最好的方案。”李达辉拿涂油这一步骤举例，为了保证均匀，他先后为机器人设计了离心甩、喷洒、人工刷等多个动作，对比之下选择其中效果最好的一种。
在设计过程中，杜春玲提出的控制方法中的高速高精视觉感知方法、自适应鲁棒控制方法发挥了至关重要的作用。李达辉通过借鉴高速高精视觉感知方法中的高精度图像识别技术和实时处理能力，实现了机器人对石油钢管接箍的精确识别和定位，并能提取出接箍的形状、尺寸和位置信息，为后续的抓取和拧接操作提供了可靠的数据支持。而自适应鲁棒控制方法的有效利用则帮助李达辉实现了机器人对复杂工作环境的自适应调整，确保抓取接箍和拧接到管体上的过程的顺利进行。记者在李达辉的现场演示中看到，这款机器人能够通过顶端的工业相机，查找到配件的空间坐标信息，从而准确抓取，进而进入拧接和涂油环节，整个过程快捷流畅。目前，这款机器人早已广泛应用在石油产业中，完全替代了人工作业。李达辉提到，“看到自己‘培养’出的机器人走上岗位发挥价值，是他最具成就感的时刻。”
机器人“毕业”，走上岗位
同样，另一位“钢铁工友”也展现了它非凡的工作能力。这是一台用于钢铁生产的机器人，它能够抚平钢卷内圈并精准焊接。李达辉用一卷纸演示了这一生产过程。“传统生产过程中，冷轧薄钢卷在运输中内圈容易松散、错层，造成塔形，需要人工为钢卷内套入一个纸筒来支撑，操作中存在一定的危险性。但现在，我让机械臂伸进钢卷内，撑开以固定钢卷，并在旋转中定准找到‘带头’，也就是钢卷的起点，在这个位置加以点焊，这样整个钢卷就能被牢牢固定。既节省了人力，又不会产生多余耗材。”在一卷纸的演示下，整个过程清晰明了。这也是李达辉继一款用于钢铁生产线的机器人之后，研发的又一款机器人。
李达辉表示，这款机器人的研发也深受杜春玲女士所构建的机器人自主规划与决策技术体系的启发。他借鉴了技术体系中的自主规划和决策框架，并以此为基础，构建了一个适用于钢铁生产环境的自主规划与决策的大数据模型，使得这款机器人能够实时感知钢卷内圈的复杂形态，并据此动态调整抚平与焊接的策略。尤其是在面对不同规格、不同材质的钢卷时，机器人能够迅速调整参数，确保焊接的精准度和效率。
尽管这是一个漫长的思路转化、产品设计和成果验证的过程。这款机器人能够顺利“毕业”，走向岗位，背后凝结了李达辉无数的心血。成就感带来的喜悦之前，他往往需要承担巨大的科研压力，“我需要预判到所有的可能性，一一找到解决的办法，一项不够成熟的技术是绝对不能走出实验室的，盲目投入使用只会给企业带去损失。”
顶着这种压力，李达辉的每一天，或是面对冗长的代码、繁多的数据和复杂的公式，或是拿着一张图纸，一头扎进机械的海洋中。对他来说，能够看到客户的生产应用场景发生实质改变，看到工人们的劳动强度不断下降，看到企业的生产效率不断提升，就是科研的价值得到充分体现之时。
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