了解这4个重点，带你探索未来将如何设计智能系统和机器人

作者 | Himanshu Ragtah

译者 | 天道酬勤 责编 | 徐威龙

出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100）

到目前为止，为智能系统设计零件需要从头开始构建零件。从2D草图到可以根据给定的成本、材料和最大重量限制制造的可行且坚固的零件。这通常需要几天到几周的时间，具体取决于组成智能系统的零件的复杂性。

一个人必须能够评估部件的正确几何形状、模型、设计、材料，以便它能够承受施加在其上的力。

图片来源：NX CAM机器人

现在如何评估所需的厚度和几何形状？

工程师花费数小时根据给定的载荷条件确定所需的理想几何形状。

人们可以建造直梁或桁架或一组复杂的梁，在任意两点之间有肋。

到目前为止，大多数工程师都在CAD软件上进行有限元分析（FEA），该过程需要花费数小时的时间，并且你必须不断编辑设计，直到根据加载条件获得正确的厚度和几何形状为止。

图片来源：societyofrobots

现在如何为制造目的评估设计？

FEA不会告诉你哪种设计对制造有利。即使是最有经验的设计师，这也是事后的想法。因此，鉴于大部分零件可能需要大量支持，因此打印零件可能会很昂贵。

过多的支撑材料会增加成本。

图片来源：MatMatch

一个好的经验法则是遵循YHT规则，以防止打印过多的支撑材料。正如前面所说，大多数设计软件都没有包含此功能，因此这是事后的想法。

图片来源：Benson Botfest

现在如何评估智能系统所需的材料？

例如，如果你要设计一个具有机械臂的智能机器人，它的手臂能够适应狭窄的空间，并且能够承受拉力和其他重负载，则需要考虑适合此任务的材料。你需要对材料科学和机械设计有相当的了解才能选择正确的几何形状和设计。

这是不同材料及其抗张强度的图表。

基于厚度和加载条件的零件上的拉应力不应超过材料的拉应力。

最新规则变化的发展

1）基于人工智能的生成设计

一种称为LiveParts的新实验技术正在根据零件在给定的载荷约束下自动创建零件进行实验。生成的设计随时可以制造，因为它可以最大限度地减少所需的支撑材料量并解决所有给定的限制。

图片来源：LiveParts

AutoDesk还正在尝试生成设计，并希望使其成为智能系统设计的主流实践。

图片来源：autodesk

这种开发可以帮助节省数小时甚至数周的工作，这些工作需要创建不同的零件，并考虑不同的约束，例如强度、刚度、质量、成本、制造时间等！

2） 将2D草图和图像转换为3D模型

此外，将2D图像转换为3D模型，即使是最业余的设计师，也可以为客户服务或娱乐目的而为智能服务机器人构建面孔。

图片来源：香港大学deepsketch2face

图片来源：诺丁汉大学计算机视觉实验室

这些面部3D模型可以导出为.obj格式，然后导入到CAD软件中，来与机器人的其余部分集成。

例如，可以使用简单的2D草图或面部图像制作服务机器人的面部。