当今社会，我们使用的大部分产品都由机器人制造——这些多自由度机械臂沿着传送带排列，以精确同步的动作完成生产任务。所有这些运动通常都需要人工编程，可能需要花费数百到数千小时。谷歌DeepMind团队开发了一个名为RoboBallet的AI系统，让制造机器人能够自主决定如何执行任务。
旅行商问题的升级版
自动化规划制造机器人应如何高效完成任务非常困难。你需要同时解决任务分配和调度问题——决定哪个机器人应该以什么顺序执行哪个任务。这就像是著名的旅行商问题的强化版。此外，还有运动规划的问题；你需要确保所有这些机械臂不会相互碰撞，也不会撞到周围的各种设备。
最终，你面临的是无数种可能的组合，需要同时解决三个计算上非常困难的问题，而不仅仅是一个。谷歌DeepMind的研究工程师Matthew Lai表示："有一些工具可以自动化运动规划，但任务分配和调度通常需要手动完成。我们解决的就是这三个问题相结合的挑战。"
Lai的团队首先生成了所谓工作单元的模拟样本，这些是机器人团队在制造产品上执行任务的区域。工作单元包含一个工件，即机器人工作的产品，在这种情况下，是一些放置在桌子上的铝制支架。桌子周围随机放置了多达八个Franka Panda机械臂，每个有7个自由度，需要在工件上完成多达40个任务。每个任务都需要机械臂的末端执行器以正确的角度接近正确支架上的正确位置，距离在2.5厘米以内，然后停留片刻。这个停顿模拟了执行某些工作。
为了增加难度，团队在每个工作单元中随机放置了机器人必须避开的障碍物。Lai解释说："我们选择最多八台机器人，因为这是在不相互阻挡的情况下紧密排列机器人的合理最大数量。"让机器人在工件上执行40个任务，团队认为这代表了实际工厂所需的工作量。
使用最强大的强化学习算法来处理这样的设置将是一场噩梦。Lai和他的同事通过将所有问题转化为图找到了解决方案。
复杂关系网络
在Lai的模型中，图由节点和边组成。机器人、任务和障碍物被视为节点。它们之间的关系被编码为单向或双向边。单向边连接机器人与任务和障碍物，因为机器人需要了解障碍物的位置以及任务是否完成。双向边连接机器人彼此，因为每个机器人需要知道其他机器人在每个时间步在做什么，以避免碰撞或重复任务。
为了理解和解析这些图，团队使用了图神经网络，这是一种人工智能，设计通过在节点之间的连接边上传递消息来提取节点间的关系。这简化了数据，使研究人员能够设计一个专注于最重要问题的系统：在导航障碍物的同时找到完成任务的最有效方法。经过几天在单个Nvidia A100 GPU上使用随机生成的工作单元进行训练后，这个名为RoboBallet的新工业规划AI能够在几秒钟内为复杂且前所未见的环境规划出看似可行的轨迹。
但最重要的是，它的扩展性非常好。
规模经济
将传统计算方法应用于复杂问题（如管理工厂机器人）的挑战在于，计算难度会随着系统中项目数量的增加呈指数级增长。为一个机器人计算最优轨迹相对简单。为两个机器人做同样的事情要困难得多；当数量增加到八个时，问题变得几乎无法解决。
对于RoboBallet，计算复杂度也随系统复杂度增长，但速度慢得多。（计算量随任务和障碍物的数量线性增长，随机器人数量二次增长。）据团队称，这些计算应该使该系统在工业规模的应用中变得可行。
然而，团队希望测试他们的AI产生的计划是否真的有效。为此，Lai和他的同事在一些简化的工作单元中计算了最优的任务分配、调度和运动，并与RoboBallet的结果进行了比较。在执行时间方面——这可能是制造中最重要的指标——AI的结果非常接近人类工程师所能达到的水平。它并不比人类做得更好，只是提供答案的速度更快。
团队还在四个Panda机器人处理铝制工件的现实物理设置上测试了RoboBallet的计划，其效果与模拟中一样好。但Lai表示，它不仅可以加速机器人编程过程。
应对突发状况
据DeepMind团队称，RoboBallet还能让我们设计更好的工作单元。Lai说："因为它运行速度非常快，设计师可以几乎实时地尝试不同的布局以及机器人的不同放置或选择。"这样，工厂工程师就能准确看到通过在工作单元中增加一个机器人或选择不同类型的机器人可以节省多少时间。RoboBallet可以做的另一件事是即时重新编程工作单元，当其中一个机器人出现故障时，允许其他机器人接替工作。
尽管如此，在RoboBallet进入工厂之前，仍有一些问题需要解决。Lai承认："我们做了几个简化。"首先是障碍物被分解成立方体。工件本身也是立方体。虽然这在某种程度上代表了现实工厂中的障碍物和设备，但许多可能的工件具有更有机的形状。Lai说："用更灵活的方式表示它们会更好，比如网格图或点云。"然而，这可能意味着RoboBallet的惊人速度会下降。
另一点是，Lai实验中的机器人是相同的，而在现实世界的工作单元中，机器人团队通常是异构的。Lai说："这就是为什么现实世界的应用需要针对特定类型的应用进行额外的研究和工程。"但他补充说，当前的RoboBallet已经考虑了这些适应性，可以轻松扩展以支持它们。一旦完成，他的希望是它将使工厂更快、更灵活。
Lai表示："系统需要提供工作单元模型、工件模型以及需要完成的任务列表——基于这些，RoboBallet将能够生成完整的计划。"
技术突破与未来展望
RoboBallet的成功代表了工业自动化领域的重要突破。传统的机器人编程方法需要大量的人工时间和专业知识，而DeepMind的AI系统能够在几秒钟内完成复杂的多机器人协调规划，这一效率提升是革命性的。
图神经网络的应用是这一技术的核心创新点。通过将复杂的机器人工作环境抽象为图结构，系统能够高效地处理节点（机器人、任务、障碍物）之间的关系，并找到最优解决方案。这种方法不仅提高了计算效率，还使系统能够适应不同规模和复杂度的生产环境。
从实际应用的角度来看，RoboBallet的价值不仅在于减少编程时间，还在于提高生产系统的灵活性和可靠性。在传统制造环境中，增加机器人或调整生产流程可能需要数周甚至数月的重新编程和调试。而RoboBallet几乎可以实时完成这些工作，使工厂能够快速响应市场变化和生产需求。
此外，系统的自愈能力也是一个重要优势。当生产线上的一个机器人出现故障时，传统系统可能需要停机维修或手动重新分配任务，导致生产中断。RoboBallet可以即时重新规划任务，让其他机器人接管工作，大大提高了生产系统的韧性和连续性。
面临的挑战与改进方向
尽管RoboBallet取得了显著进展，但距离完全商业化应用仍有一些挑战需要克服。正如Lai所指出的，当前系统对障碍物和工件的简化表示是一个限制。现实工厂中的设备和产品往往具有复杂的几何形状，需要更灵活的表示方法，如点云或网格图。然而，这种灵活性的提升可能会影响系统的计算速度，需要在准确性和效率之间找到平衡。
另一个挑战是处理异构机器人团队。实际工厂中，不同类型的机器人可能具有不同的能力、限制和运动特性。RoboBallet需要进一步发展，以能够理解和协调这些差异，为每种类型的机器人分配最适合的任务。
此外，系统的鲁棒性也需要进一步提高。现实工厂环境中存在许多不可预测因素，如材料变化、设备磨损和人为干预。RoboBallet需要能够适应这些变化，并在动态环境中保持高效运行。
行业影响与未来趋势
RoboBallet的出现预示着制造业自动化进入新阶段。随着AI技术的不断发展，我们可以预见以下几个趋势：
人机协作的新模式：AI系统将承担更多的规划决策工作，人类工程师则专注于更高层次的设计和创新，形成高效的人机协作模式。
柔性制造系统的普及：像RoboBallet这样的技术将使制造系统能够快速切换生产不同产品，实现真正的柔性制造，满足个性化和小批量生产的需求。
预测性维护的整合：未来的系统可能会整合预测性维护功能，不仅规划当前任务，还能预测设备故障并提前调整生产计划。
跨行业应用的扩展：虽然RoboBallet目前专注于制造业，但其核心技术可能扩展到物流、仓储、医疗甚至太空探索等其他需要多智能体协调的领域。
可持续制造的推动：通过优化能源使用和减少浪费，AI驱动的机器人系统将在可持续制造中发挥关键作用，帮助行业实现环保目标。
结论
DeepMind的RoboBallet代表了人工智能在工业自动化领域的重要突破，通过创新的图神经网络技术解决了多机器人协调中的复杂挑战。该系统不仅大幅提高了编程效率，还增强了生产系统的灵活性和可靠性，为未来智能工厂的发展奠定了基础。
尽管仍面临一些技术挑战，但RoboBallet展现的潜力不可忽视。随着技术的不断成熟和完善，我们有理由相信，AI驱动的机器人协调系统将深刻改变制造业的面貌，推动工业自动化进入新的发展阶段。这不仅将提高生产效率和产品质量，还将为工人创造更有价值的工作机会，促进整个制造业的转型升级。
