在当今世界，我们日常使用的许多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。所有这些动作通常需要人工编程，耗时可达数百至数千小时。现在，谷歌DeepMind团队开发了一名为RoboBallet的AI系统，让制造机器人能够自主决定如何工作。
旅行商难题的进阶版
为制造机器人规划高效工作流程是一项难以自动化的挑战。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何种顺序执行哪项任务。这就像著名的旅行商问题，但复杂度呈指数级增长。此外，还有运动规划的问题；需要确保所有机械臂不会相互碰撞，也不会与周围设备发生冲突。
最终，面对无数可能的组合，你必须同时解决三个计算难题，而非一个。"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人工完成，"谷歌DeepMind的研究工程师Matthew Lai表示。"我们工作中解决的就是这三个问题的综合。"
模拟工作环境构建
Lai的团队首先生成了所谓的"工作单元"模拟样本，这是机器人团队对正在制造的产品执行任务的区域。这些工作单元包含一个"工件"——机器人需要在其上进行操作的产品，在这种情况下，这是一个由铝制支架组成的结构，放置在桌子上。桌子周围随机分布着多达八个Franka Panda机械臂，每个具有7个自由度，需要在工件上完成多达40项任务。每项任务都需要机械臂的末端执行器到达支架上正确位置的2.5厘米范围内，从正确的角度接近，然后保持静止片刻，模拟执行某些操作。
为了增加难度，团队在每个工作单元中随机放置了障碍物，机器人需要避开这些障碍物。"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，"Lai解释道。要求机器人在工件上执行40项任务，团队认为这代表了实际工厂的需求。
使用甚至最强大的强化学习算法来处理这样的设置也是一场噩梦。Lai和他的同事通过将问题转化为图论模型找到了解决方案。
复杂关系的图表示
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及障碍物，因为机器人需要了解障碍物位置和任务完成情况。双向边连接机器人之间，因为每个机器人需要知道其他机器人在每个时间点的动作，以避免碰撞或重复任务。
为了读取和理解这些图，团队使用了图神经网络，这是一种人工智能，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事项的系统：在避开障碍物的同时找到完成任务的最有效方式。在单个Nvidia A100 GPU上对随机生成的工作单元进行几天训练后，这个名为RoboBallet的新型工业规划AI能够在几秒钟内规划出通过复杂且前所未见环境的看似可行的轨迹。
规模经济的突破
将传统计算方法应用于管理工厂机器人等复杂问题时，计算难度随系统中项目数量呈指数级增长。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。
RoboBallet的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，这些计算应使该系统在工业规模应用中变得可行。
然而，团队希望测试其AI生成的计划是否有效。为了验证这一点，Lai和同事在几个简化的工作单元中计算了最优的任务分配、计划和动作，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的表现非常接近人类工程师的水平。它并不比人类做得更好，只是能更快地提供答案。
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，它不仅能加快机器人编程过程。
优化工作单元设计
根据DeepMind团队的说法，RoboBallet还使我们能够设计更好的工作单元。"因为它运行速度非常快，设计师几乎可以实时尝试不同的布局以及机器人的不同放置或选择，"Lai说。这样，工厂工程师就能准确了解通过在单元中添加另一台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，当一台机器人发生故障时，让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。"我们做了几个简化假设，"Lai承认。首先是障碍物被分解为立方体。工件本身也是立方体。虽然这在某种程度上代表了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。"用更灵活的方式表示它们会更好，比如网格图或点云，"Lai说。然而，这可能会导致RoboBallet惊人的速度下降。
另一个问题是Lai实验中的机器人是相同的，而在现实工作单元中，机器人团队通常是异构的。"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，"Lai说。但他补充说，当前的RoboBallet已经考虑了此类适应性——可以轻松扩展以支持它们。一旦完成这一点，他希望这将使工厂更快且更加灵活。
"系统需要提供工作单元模型、工件模型以及需要执行的任务列表——基于这些信息，RoboBallet将能够生成完整的计划，"Lai说。
技术原理与实现
RoboBallet的核心创新在于其图神经网络架构，能够处理复杂的机器人协作场景。该系统将机器人、任务和障碍物建模为图中的节点，它们之间的关系通过边来表示。通过这种方式，系统能够同时考虑多个约束条件，包括任务优先级、机器人能力和物理限制。
训练过程中，系统首先在模拟环境中学习各种工作配置，包括不同数量的机器人、任务和障碍物组合。这种多样化的训练使RoboBallet能够适应各种制造环境，从汽车装配线到电子产品组装。
在实际应用中，RoboBallet能够实时分析工作单元状态，动态调整任务分配和机器人路径。这种能力对于处理生产过程中的突发事件至关重要，如设备故障或材料短缺。
行业影响与前景
RoboBallet的出现标志着制造业自动化进入新阶段。传统上，机器人编程需要大量专业知识，且耗时耗力。而AI驱动的自动化解决方案可以显著降低这一门槛，使更多企业能够实现高级自动化。
在汽车制造业，这种技术可以显著提高装配线的灵活性和效率。传统装配线通常针对特定车型优化，调整成本高昂。而RoboBallet支持的系统可以快速重新配置，适应不同车型的生产需求。
电子制造业同样可以从这项技术中受益。智能手机和电子产品的生产需要精密操作，多种机器人协同工作。RoboBallet可以优化这些机器人的协作，减少生产时间，提高产品质量。
技术挑战与未来方向
尽管RoboBallet取得了显著进展，但仍面临几个技术挑战。首先是物体表示的灵活性。目前系统主要使用立方体表示障碍物和工件，这种方法在处理复杂形状时存在局限。未来的研究将探索更灵活的表示方法，如点云或网格模型。
另一个挑战是异构机器人系统的支持。现实工厂中，不同类型的机器人往往需要协同工作。RoboBallet需要进一步发展，以处理不同机器人之间的能力差异和通信协议。
此外，系统的实时性能也需要优化。虽然RoboBallet已经能够快速生成计划，但在某些时间敏感的应用中，可能需要更快的响应速度。这可以通过算法优化和硬件加速来实现。
结论
DeepMind的RoboBallet代表了AI在制造业自动化领域的重要突破。通过解决任务分配、调度和运动规划的综合问题，该系统使机器人能够像芭蕾舞者一样协调工作，提高生产效率，降低运营成本。
随着技术的不断成熟，我们可以期待看到更多工厂采用这种AI驱动的自动化解决方案。这不仅将改变制造业的生产方式，还将创造新的商业模式和就业机会。在不久的将来，智能制造将成为主流，而像RoboBallet这样的AI系统将扮演关键角色，推动这一变革的实现。
