工业机器人灵巧性基准测试方案
机器人行业需要一种通用方法来衡量和比较机器人在实际自动化挑战中的灵巧性。从线束安装和服务器装配，到混合产品打包等任务，均要求具备适应性、精确性和可靠性，而机器人尚未能够持续稳定地展现此类能力。工业灵巧性基准测试方案由ADI公司在与行业领导者研讨后制定，提供了一个免费开源的共享框架，用于评估机器人性能、实现有效比较并加速全行业创新。
基准测试生态系统
如何确认机器人灵巧性确实在提升？
仅靠更优的算法、传感器或硬件，无法推动工业机器人灵巧性的进步。必须采用可量化的方法来评估机器人系统在真实环境下的表现。在真实环境中，感知、运动、接触、AI模型和控制必须可靠协同。
关键问题不在于机器人能否在受控演示中一次性完成任务，而在于行业在应对数十年来阻碍自动化的工业操作难题方面，是否取得了可量化的进展。解答此问题正是ADI创立工业灵巧性基准测试方案的初衷。
基准测试为何至关重要
随着机器人技术从显式编程系统转向基于数据学习与泛化的系统，客观评估变得愈发重要。如果缺乏统一基准，便难以判断新方法是否代表真正可复现的进步，抑或仅在特定场景下表现良好。统一的衡量标准能够实现有效比较，并有助于指引技术进步与创新。
ADI测试平台
ADI工业灵巧性基准测试方案选取了一些具有显著商业价值但自动化程度依然受限的工业任务，并提供了一套衡量进展的通用框架。现已开发三个测试平台：
涉及受限空间的访问、精细操作及精密连接器插拔。
涉及柔性材料处理、隐蔽连接器操作及复杂布线。
涉及制造和维护环境中常见的精细操作、工序排序及高精度要求。
入门指南
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下载
此基准测试方案的规范说明及CAD制造文件均发布于 GitHub代码库。
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制造
- 自行搭建：如需自建测试平台，需配备3D打印机、激光切割机和若干基础工具；构建规范以通用CAD格式提供，且包含所需全部资料。
- 获取套件： 可向合作伙伴 马萨诸塞大学洛厄尔分校NERVE中心订购套件。
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