工业机器人在未来航空制造领域的关键技能技术
DANBACH ROBOT

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随着工业机器人在航空制造领域应用的逐渐深入，一些不足也开始呈现出来，例如作业规划和干涉碰撞检测的自动化程度低、定位标定和离线编程等生产准备时间长、对作业柔性和可拓展性考虑不足导致设备利用率不高等，在航空产品单件小批生产模式下有时无法体现出机器人的优势。

未来航空制造领域的工业机器人需要更好地适应单件、小批生产模式下多变的任务需求、复杂的场地环境，提高定位及运动精度，缩短离线编程和生产准备时间，提高设备利用率等，真正发挥出机器人的优势和特点。下列技术将成为共性的关键技能技术。

高精度测量定位技术
工业机器人的重复定位精度高而绝对定位精度低，无法满足飞机数字化装配中绝对定位精度要求，因此需要高精度测量装置引导机器人末端执行器实现运动轨迹的伺服控制。目前来看，大范围测量主要使用激光跟踪仪和iGPS 等，局部测量中单目视觉、双目视觉、手眼视觉、激光测距传感器等各有所长，在某些特殊场合下，声觉、力觉传感器也有用武之地。可以预见的是，多传感器信息融合技术必将得到进一步发展。

末端精度补偿技术
机器人末端精度受运动学插补、机器人负载、刚度、机械间隙、刀具磨损、热效应等多种因素的影响，因此除了采用高精度的测量仪器外，建立定位误差模型和补偿算法也是提高定位精度的重要手段。为此，需要对机器人的关节刚度、位置误差、温度引起的变形等进行参数辨识，获得误差模型或误差矩阵，进而通过精度补偿算法对末端执行器的定位提供伺服修正。

智能规划技术
机器人是自动化的载体，无论是钻孔、喷涂、焊接、切割、装配还是涂胶、点胶，最终都依靠机器人末端严格按照预定轨迹运动完成作业，因此轨迹规划的结果直接影响机器人的工作效能和效率，而轨迹规划的效率和自动化程度则直接影响生产准备时间。在对工艺深入了解的基础上，实现自动路径规划、机器人轨迹优化、自动干涉校验、工艺参数与过程优化是一个重要的研究方向。
为了提高机器人的智能化程度，诸如专家系统、模糊系统、进化计算、群计算、机器学习、神经网络等人工智能方法将被大量引入，而图像识别、语音识别、语音合成、自然语言理解等技术也会被广泛应用于增加、改良人机交互方式。此外，云计算、大数据等技术的快速发展，资源共享、知识共享、数据挖掘等理念为提高机器人的分析、决策和协作能力提供了新的思路。

机器人控制技术
由于工业机器人是一个非线性、多变量的控制对象，结合位置、力矩、力、视觉等信息反馈，柔顺控制、力位混合控制、视觉伺服控制等方法得到了大量应用和研究，面对高速度、高精度、重载荷的作业需求，机器人的控制方法仍将是研究重点。

机器人本体结构创新设计
由于航空产品结构的特殊性，传统的工业机器人有时无法满足需求，随着机器人技术在航空制造领域的逐渐深入，对专用、特种、非标机器人的需求越来越多，这意味着需要针对具体任务进行本体结构的创新设计，扩大机器人的应用领域。

可重构柔性加工单元技术
在飞机的制造和装配中，工装型架数量多、尺寸大、种类多，是一笔很大的开销。未来的工装将采用模块化设计，通过移动各种动态模块改变工装格局，适应不同尺寸和类型的产品。空客公司正在研制的“无型架数字化装配技术中心”就是该理念的产物，该中心是一个软、硬件相结合的装配工作站，融合了一体化数字工装和各项装配、调整、检测技术，可大大提高飞机装配效率。

数字化制造体系支持技术
在以基于模型定义 为核心的数字化工艺设计和产品制造模式下，由三维设计数模分别派生出的三维工艺数模、工装数模和检验数模成为机器人作业规划和离线编程的依据，因此基于三维数模的作业规划、基于轻量化模型的装配过程可视化、基于MBD 的数字化检测和基于MBD 的集成数据管理功能不可或缺。此外，未来的机器人离线编程和控制系统需要更加开放，包括支持标准三维数据格式、提供标准化的数据访问接口、与制造信息化系统互联等。

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