如果您是已经在使用或正在考虑机器人精加工的制造商，这些先进策略可以帮助您从自动化表面精加工解决方案中获得更多收益。它们可以提供众多好处，包括支持多变的表面条件、复杂的多轴曲面加工，以及改进的刀具和坯料管理。

以下介绍如何使用先进的表面精加工技术，并通过合适的机器人编程CAM软件快速、轻松地部署它们。

为什么标准力控制在复杂零件上会遇到瓶颈

对于表面精加工而言，力控制是机器人技术中最重要的控制因素之一。它使机器人能够根据力传感器检测到的刀具与工件表面之间的变化力进行自适应调整。

但标准力控制在复杂零件上往往会遇到瓶颈。根据一篇研究综述论文，像位置控制和混合位置/力控制这样的简单控制策略并不总是足够的。

1. 基本机器人控制策略——标准位置控制

作为最基本的工业机器人控制策略，位置控制机器人没有力反馈，因此在表面精加工方面存在有据可查的局限性。

位置控制的具体失效点包括：感知能力不足、无法适应工件表面的变化，以及重新编程成本高昂。

2. 当前行业标准：混合力/位置控制

作为当前表面精加工的行业标准，混合位置-力控制通过将运动分解为两个解耦的子问题来解决这些基本问题：

1. 位置控制用于引导机器人沿刀具路径运动；
2. 力控制仅沿工件表面的法线方向施加。

这种方法对于可预测、定义明确的几何形状效果很好，但它假设接触条件将保持恒定。这种假设在复杂的表面精加工任务中往往会失效，例如航空航天涡轮制造和其他零部件中常见的情况，其中曲率、材料硬度和表面条件都在持续变化。

自适应阻抗控制：进阶方向

解决方案是什么？自适应阻抗控制直接解决了标准方法的局限性。

自适应阻抗系统不是在整个操作过程中保持力和刚度参数固定，而是根据机器人在接触点行为的实时反馈，持续调整其刚度或柔顺性。研究人员将此视为克服标准力控制核心缺陷的一个极具前景的方向。

自适应阻抗控制效果特别好的任务示例包括：

1. 精细精加工——对于涡轮叶片等复杂曲面，当接触角度和材料去除率持续变化时，它有助于自适应调整。
2. 变硬度工件——混合材料工件呈现出一个有趣的问题：力控制要么在硬区域去除材料不足，要么在软区域去除材料过多。自适应阻抗控制有助于解决这一问题。
3. 柔顺机器人——当控制算法必须考虑机器人自身的固有柔性，而不仅仅是刀具-工件相互作用时，这种控制策略也很有用。

当然，除了自适应阻抗控制之外，还有其他先进的表面精加工策略。但这是一个可以通过改变力控制算法来解决许多制造问题的示例。

人机协作精加工：当全自动化不是目标时

另一个日益受到关注的先进策略是摆脱”机器人表面精加工意味着全自动化”的假设。使用协作机器人（Cobot）的人机协作为先进表面精加工提供了一些有趣的战略优势。

通过将表面精加工应用的工作分配给协作机器人和人工操作员，您可以：

• 用机器人自动化任务中最常规、可重复的部分；
• 将更复杂、依赖判断的步骤留给熟练的人工工人；
• 通过仅专注于机器人容易实现的步骤来降低自动化成本；
• 充分发挥您的表面精加工机器人和人工团队成员的最大价值。

当您使用机器人进行先进表面精加工时，请考虑人机协作的可能性。通常，制造商在尝试自动化时会忘记这个选项，使自己的工作比必要的困难得多。

为先进机器人精加工选择CAM软件

当您着手部署先进的机器人精加工单元时，一个关键决策是将使用什么CAM软件。尽管有一系列软件选项可供选择，但很少能找到支持机器人技术的软件，更不用说先进的力控制算法了。

在CAM软件中需要注意的一些功能包括：

• 同步多轴运动控制——对于涉及多个机械臂的系统，软件应无缝支持外部轴的编程。
• 工艺参数的完全控制——应易于微调进刀和退刀运动、安全平面等工艺参数。
• 自适应切削和精加工模式——支持各种自适应切削和精加工模式，使您能够将刀具运动与所需的特定材料去除特性相匹配。
• 机器人后处理器支持——寻找支持许多不同机器人品牌、适用于众多机器人和型号的软件。RoboDK支持超过1000种不同型号，可在我们庞大的机器人库中立即使用。
• 先进控制算法的API——为了访问先进控制算法，请寻找包含可靠API的工具。这使您能够轻松集成自己的代码和第三方库，加快添加先进表面精加工策略的速度。

RoboDK-CAM在一个结合了机器人编程和计算机辅助制造的工具中满足了所有这些需求以及更多需求。凭借适用于数十个流行机器人品牌的后处理器，您可以轻松地将先进精加工策略整合到完整的CAD/CAM工作流程中，而无需外部工具。

使用RoboDK开始先进机器人精加工

实施先进精加工策略肯定比基础自动化更复杂。然而，部署并不一定是一项艰巨的任务。

RoboDK-CAM的”仿真优先”方法直接解决了先进表面精加工中一些更复杂的要素。凭借复杂多轴刀具路径、集成碰撞避免以及支持先进表面精加工的众多其他功能，您可以快速采用这些策略，并在将其部署到实体机器人之前通过数字孪生进行验证。

欲了解更多信息，请查看RoboDK-CAM产品页面。

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碰撞检测是机器人仿真和运动规划中计算量最大的环节之一。规划器可能需要对照周围的几何形状检查数千种潜在的机器人配置和路径段，这涉及大量的数学运算。

这些计算在RoboDK 6中得到了显著加速。事实上，”显著”可能还是一种保守的说法。根据应用场景和硬件配置的不同，RoboDK 6的碰撞检测速度比以往版本快达100倍。

这种性能水平为响应式路径规划、运行时调整和新兴的物理AI应用开辟了全新的机遇。

使用包含Comau Smart5 NJ 130-2.6机器人的复杂汽车点焊工作站，RoboDK记录了高达每秒4,357个采样的碰撞检测速率。在第二项测试中，RoboDK以高达每秒1,204步的速度检查了机器人程序的全部3,589个步骤——平均每步仅需0.83毫秒。

在五种硬件和软件配置下的测试记录了完整程序碰撞检测速率，范围从每秒83到1,204步不等。结果会因处理器、操作系统、RoboDK版本、工作站复杂度和碰撞设置而异，但总体而言，现在可以在完整的机器人程序和多种硬件配置下更快地执行碰撞检测。那么，这一切意味着什么呢？

下载RoboDK 6

更快碰撞检测的价值

传统的无碰撞运动规划算法使用概率路线图（Probabilistic Roadmap）。软件对可能的机器人配置进行采样，识别无碰撞位置，并将它们连接起来，创建一张可导航的地图，贯穿机器人的工作空间。当机器人需要在两个位置之间移动时，软件会尝试快速连接并通过这张”地图”导航，找到一条有效的路线。拥有这张地图有助于加快无碰撞路径的计算，因为传统的硬件和软件集成过去很慢。

当环境基本保持不变时，这种方法效果很好。但是，当车身、工件或其他物体开始移动时，地图可能与采样的实际情况不匹配，先前有效的路径现在可能包含障碍物。然后系统必须检查更新后的环境，并足够快地找到适当的响应，以使结果保持有用。

RoboDK 6使应用程序能够更快地执行这些计算，快到不再需要对工作空间进行采样来构建概率路线图。这反过来又使RoboDK用户能够：

• 将碰撞检测与实时控制算法相结合；
• 响应更新后的物体位置；
• 消除预先计算概率路线图的需要。

最终结果是什么？那就是可以得到更快的工作流程和更具响应性的应用程序。

想象一下，一个机器人在装配线上移动的车身上作业。系统可以通过使用RoboDK快速更新数字孪生并检查新调整的路径，来适应车身定位的微小变化——而不是完全依赖为原始位置计算的路线。

另一个直接的好处是更快的仿真和程序验证。制造商和集成商可以在更短的时间内识别碰撞、优化机器人路径并验证复杂程序。

例如，汽车点焊程序可能包含数千个围绕车身结构、焊枪和夹具的密集排列的运动。更快的检测使部署自动化的人员能够更快地评估路径变更并验证完整程序。

支持物理AI应用

AI系统使用摄像头和其他传感器来解读场景、识别目标并提出机器人动作。但在执行该动作之前，必须对照应用程序和环境的物理约束评估所提出的机器人运动。

例如，在视觉引导的料箱拣选（Bin Picking）中，AI系统可能在每个周期识别不同的物体并生成新的抓取方案。然后机器人需要确定它是否能够接近、抓取并移走该物体，而不会撞到料箱、相邻零件或周围设备。

RoboDK在此类过程中提供仿真和机器人编程层。外部感知或AI系统可以通过RoboDK API更新数字孪生。然后，RoboDK可以检查所提出的运动是否存在碰撞，并在将验证后的运动传输到实体机器人之前支持调整或重新规划。

更快的碰撞检测缩短了感知、规划和行动之间的循环。它将碰撞评估从纯粹的离线验证转向在响应式机器人应用中发挥更积极的作用。

想象一下，一个移动操作机器人在工作站之间移动。它可能遇到不在先前预期位置的推车、托盘或设备。当周围的工作空间发生变化时，快速碰撞检测可以帮助其规划系统评估替代运动。

RoboDK 6的碰撞检测速度还为开发人员提供了一种快速有效的方法，来测试他们的AI生成运动在几何上是否有效。

RoboDK已在GitHub上发布了基准测试应用程序、测试工作站、完整结果和命令行程序。开发人员可以检查方法论并在自己的系统上运行测试。

探索RoboDK 6性能结果和基准测试

下载RoboDK 6

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增材制造已经彻底颠覆了某些制造流程。随着在航空航天、建筑、汽车和消费品等众多行业的广泛应用，机器人3D打印正成为下一个令人振奋的发展方向。

与传统3D打印机不同，机器人为制造商带来了巨大的优势，使您能够打印出令人惊叹的尺寸和复杂度的作品。

让我们来看看在考虑投资机器人3D打印时，您需要了解哪些内容……

机械臂3D打印的工作原理

与传统增材制造一样，机械臂3D打印通过逐层沉积或挤出薄层材料来逐步构建实体对象。与固定轴机器不同，机械臂可以从任何角度、以任何规模进行打印，而不受限制传统机器的工作空间约束。

大多数机器人3D打印遵循一个常见的工作流程：

1. CAD模型创建——首先在CAD软件中创建您所需产品或工件的3D数字模型。
2. 数字模型切片——具有3D打印功能的软件（如RoboDK-CAM）将模型切片为多个层，并生成加工工具可识别的G代码刀具路径。
3. 机器人路径转换——这是机器人加工的关键步骤，涉及将G代码转换为机器人的原生编程指令。在RoboDK中，这是通过您可以在我们庞大的机器人库中找到的适用于您机器人型号的后处理器来完成的。
4. 3D打印过程——在打印过程中，机器人沿着编程路径移动挤出机、激光头或沉积喷嘴，逐层沉积材料。
5. 表面处理——最后，进行表面处理阶段，如打磨、喷漆或热处理。如有必要，这也可以由机器人完成。

有了合适的编程软件，机器人3D打印就像任何其他3D打印一样简单易操作。关键是找到一款原生支持机器人打印的软件。

机械臂用于3D打印的优势

为什么要用机器人进行3D打印而不是传统机器？机械臂3D打印领域的研究人员发现了其相对于传统增材制造的若干结构性优势。

优势包括：

1. 惊人的设计自由度——得益于机器人提供的多轴运动，您几乎可以从任何角度进行打印。这为复杂曲线、悬垂结构和底切结构开辟了可能性，而这些在传统打印机上实现起来会非常复杂。
2. 消除或减少支撑结构——通过允许您连续重新调整打印头的方向，机器人3D打印可以创建不需要支撑特征的几何形状。这减少了材料浪费和后处理步骤。
3. 大规模打印能力——大工作空间机器人可以实现30米或更大的打印体积。这一优势的典型例证是机器人在3D打印建筑和施工项目中的日益广泛应用。
4. 更广泛的材料支持——正如我们在一个使用RoboDK的3D打印艺术项目中看到的，与传统的基于丝材的打印机相比，机器人挤出机可以支持更广泛的多种材料。系统可以处理热塑性塑料、复合材料、金属、粘土、聚合物颗粒，甚至混凝土。
5. 简化的编程工作流程——有了合适的软件，机器人可以支持从CAD设计一直到制造的完整3D打印工作流程。

传统3D打印机总有其用武之地。然而，机器人如今为增材制造带来了一套前所未有的全新机遇。

机器人3D打印在哪里创造最大价值？找到合适的应用场景

机器人3D打印在传统打印机遇到物理瓶颈的应用场景中提供最具吸引力的投资回报率。

RoboDK用户已将该技术应用于诸如3D打印混凝土建筑、创建建筑模具以及创建任何其他制造方法都无法实现的艺术结构等项目。

在使用机器人进行增材制造时，您应该考虑什么样的应用？

一个好的起点是查看那些具备以下特征的应用：

• 对传统打印机来说尺寸过大的应用。
• 呈现复杂几何形状，需要大量支撑结构的应用。
• 使用标准3D打印需要大量额外处理步骤才能实现的应用。

一个关键考虑因素是规模。当您需要更大规模时，无论是物理尺寸上（即工件体积很大）还是生产产量方面（当产量在较小的3D打印机上会受到太大限制时），机器人3D打印都能发挥最大价值。

机器人3D打印现在是您的正确选择吗？

机器人3D打印是一项强大的技术，但并不是每个制造商现在都适合选择。

如何判断现在是否是开始的合适时机？

我们发现，机器人3D打印最具创意的应用往往出现在人们首次尝试这项技术的时候。一旦人们亲眼看到它的能力，他们就能在自己的业务中发现其他人无法想到的应用场景。

值得庆幸的是，您不需要投资整套3D打印设备就可以开始探索。使用RoboDK-CAM，您甚至在购买机器人硬件之前就可以在虚拟环境中模拟您的3D打印应用。这样您可以测试其能力，并确定机器人技术是否是满足您制造需求的正确选择。

使用RoboDK-CAM开始机器人3D打印之旅

开始使用机器人3D打印就像下载免费的RoboDK试用版一样简单。

我们建议您选择企业中现有的增材制造应用，并为其构建虚拟模拟。如果您已经在使用机器人，可以通过从机器人库下载您的模型，在几秒钟内将其加载到模拟环境中。

借助RoboDK和RoboDK-CAM，机器人3D打印注定将成为下一波智能制造浪潮的核心制造方法之一。您可以快速轻松地开启探索之旅。

哪些制造项目对您当前的3D打印机来说尺寸过大，可能会从机器人技术中受益？欢迎在LinkedIn、Twitter、Facebook、Instagram或RoboDK论坛上加入讨论。另外，请查看我们丰富的视频收藏并订阅RoboDK YouTube频道。

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标定分为多种类型，分别适配不同的精度需求。一部分标定功能可直接在机器人编程软件内操作使用，还有一部分方案需要额外配备传感测量硬件，或是聘请专业机器人标定服务商提供服务。

无论你只需要基础的工具中心点（TCP）标定，还是整机全参数标定，本文都会提供关键参考，帮你挑选适配自身需求的机器人标定方案。

机器人标定为何至关重要：绝对定位精度与重复定位精度辨析

绝对定位精度与重复定位精度的区分是机器人领域的核心基础，也解释了标定必不可少的原因。

以下是这两个术语的含义说明：

• 重复定位精度——每当控制程序发送相同指令，机器人都会回到同一个位置。举个例子，如果你设定焊枪运动至坐标点 (1,1,1)，但机器人实际运行到 (1,2,1)，并且每次执行这条指令都会固定停在 (1,2,1)。工业机械臂一般都具备很高的重复定位精度。
• 绝对定位精度——机器人能够精准抵达指令指定的理论坐标。沿用上面的例子，下达焊枪移动至 (1,1,1) 的指令后，机器人实际停留位置正好是 (1,1,1)。工业机械臂通常需要完成标定，才能实现高绝对定位精度。

结合上面这个焊接案例就能发现，将一台重复精度高的机器人变为高精度机器人并不复杂。只需在机器人前往坐标 (1,1,1) 时，叠加偏移补偿值 (0,1,0) 即可。这是对标定原理的简化举例。

是什么导致机器人定位精度偏低？

你可能会想：那为什么不直接造出本身精度就很高的机器人呢？但在实际生产中，这种做法并不现实。

运动学标定相关研究表明，绝大多数定位误差都源于机器人理论模型与实际物理本体之间微小的几何偏差。造成这类偏差的诱因有很多，包括制造公差、零部件磨损以及零件更换等。

这就意味着，机器人若要长期稳定地保持高精度，就必须进行标定。即便一台机器人新机出厂时精度表现优异，随着使用时间推移，本体几何尺寸也会发生偏移，因此需要重新标定。

TCP标定与机器人整机全参数标定：你该选用哪一种？

绝大多数用户并不需要精度等级拉满的机器人系统。机器人标定分为多种方案，不同方案的成本、操作难度各不相同，可根据自身需求选择。

绝大多数场景下，主要有以下三种基础标定方案：

方案一：不进行标定

值得一提的是，部分作业场景无需对机器人开展标定。对于重载码垛、物料搬运、简易上下料这类精度要求不高的粗放型工序，机器人出厂自带的精度就足以满足生产需求。

但要留意，随着机器人机械结构老化，后续大概率还是需要做标定，现阶段可暂时省略标定步骤。

方案二：工具中心点（TCP）标定

对于绝大多数应用场景，简单的TCP标定就完全能够满足需求。该标定方式借助标准现成标定工具，在机器人工作空间内多个点位对工具中心点进行误差修正。

这类标定适用于中等精度要求的作业，例如上下料拾取、表面打磨处理以及焊接加工。

方案三：机器人整机全参数标定

最后介绍整机运动学标定，整套流程分为四个步骤，用于对机器人模型的细微偏差完成建模、参数识别与误差补偿。

激光切割、精密钻孔、三坐标检测等高定位精度要求的作业，必须采用整机全参数标定。

如需了解我方全套标定服务详情，可访问标定服务专题页面。

主流机器人标定工具对比一览

哪种机器人标定方案最优？下表整理了市面上几款常用标定方案，并分别说明其优缺点。

机器人多久需要标定一次？

机器人标定通常不是一次性工作。它应当纳入常态化维护流程，确保机器人设备始终保持最佳运行精度。

多种因素会随时间推移造成机器人精度衰减，主要包括：

• 零部件磨损——和所有机械构件一样，机器人长期运行会产生磨损，进而导致机器人运动模型参数发生变化。采购二手机器人后必须完成标定，同时还应定期复测精度。
• 零部件更换或维修——机器人但凡经过任何机械结构改动，通常都需要重新标定，例如更换零件、维修受损部件之后。
• 环境变化——温度、湿度等环境因素会对机器人机械本体产生影响（相关研究表明，温度波动造成的误差占机器人整体定位误差的 0.1%）。
• 更换新工具或末端执行器——换装新工具后一般需要进行TCP标定，若该工具用于高精度作业，则标定工作必不可少。
• 更换编程系统——切换全新编程软件也可能需要重新标定。但如果你已存有该机器人标定完成后的运动学模型参数，可通过专用标定工具将参数复制迁移，直接在新软件中调用。

想要妥善应对以上各类影响因素，最有效的方式就是将精度检测纳入机器人日常维护流程。依据检测数据，你就能判断是否需要标定、以及何时开展标定。

如何选择效果最优的机器人标定方案

什么样的标定方案才算最优？能匹配你当前精度需求的方案就是最优解。

很多人都会犯一个通病：明明简单的TCP标定就能满足需求，却投入成本做整机全参数标定。请记住，只需达到对应工序所需精度即可，不必追求更高标准。RoboDK TwinTool这类工具是兼顾成本与性能的理想折中选择。

你可以先检测现有机器人的实际精度；若判断需要整机全参数标定，可了解我们提供的标定服务。

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关键在于结合自身自动化需求，选择最具参考价值的分类方式。

对于评估工业机器人的企业与工程师而言，运动学结构、自由度、应用场景这三种分类方式实用性最强。

本文将介绍主流机器人类别，并讲解如何借助以上分类方式，挑选适配需求的机器人系统。

机器人有多少种类？

人们在了解机器人类别时常常感到困惑，因为不同资料给出的分类数量相差极大。有人将机器人分为3类，也有人分为7类、20类。而这些划分方式其实都能成立，区别仅在于采用的分类标准不同。

目前业内公认的机器人分类体系至少有6种：

1. 按行业标准分类（国际机器人联合会、美国机器人产业协会、日本机器人工业协会标准）：依据机器人所属的官方规范类别进行划分。
2. 按机械结构（运动学构型）分类：以机器人关节与连杆的组合形式划分，例如水平多关节机器人、并联机器人、多关节串联机器人。
3. 按自由度分类：用数值表示机器人运动所需的独立运动参数数量。
4. 按动力源（驱动方式）分类：依据机器人的动力来源划分，常见有电动、液压、气动。
5. 按工作空间（坐标系）分类：根据机器人可到达作业区域的形状与范围划分，包括直角坐标、圆柱坐标、球坐标等类型。
6. 按应用场景分类：按照工业及非工业用途划分，如钻孔、采矿、娱乐等领域所用机器人。

各类分类体系的受关注程度不尽相同。举例来说，相较于按工作空间分类，基于机械结构的机器人类别划分在各类资料中更为常见。

制造业机器人分类：三种最实用的划分方式

核心问题在于：结合你的实际场景，哪种机器人分类方式最为合适？

若计划在生产流程中引入机器人，以下三种分类方式实用性最高：

1. 按运动学结构分类：实用的入门划分方式

对比机器人时，最常用的方式就是参考其运动学结构。这种方法简便实用，能快速筛选出适配自动化项目的机器人类型。

按照该标准划分，常见机器人类型如下：

运动学结构是对比机器人的有效方式，多数厂商也都会按照该维度对旗下机型进行分类标注。

2. 按自由度分类：实际应用解析

自由度（DoF）代表机器人能够完成的独立运动数量。若要在三维空间中对末端执行器进行定位和姿态调整，至少需要6个自由度，这也是六自由度机械臂成为工业机器人主流的原因。

我们可以按自由度将机器人分为以下几类：

• 通用型六自由度机械臂——这是多数制造工序的标准配置，适用于焊接、机加工、装配、上下料等各类作业场景。
• 冗余自由度机械臂（7轴及以上）——额外的自由度会提升编程难度，但也具备诸多优势，比如规避奇异位形、更灵活地避障运行。
• 欠自由度机械臂（少于6轴）——SCARA机器人便属于此类。这类机器人并非功能不足，自由度减少虽会缩小作业空间，但通常能提升运行速度、定位精度，同时降低采购成本。
• 超冗余自由度机器人——在制造业中应用较少，这类机器人自由度数量极高。典型代表为蛇形机器人，多用于狭小空间内的核设施检测等作业。

3. 按应用场景分类：按需选配机器人

在部分场景下，按用途划分机器人最为实用。当你需要适配特定工业工序的一体化成套方案时，这种分类方式能提供有效参考。

以下是机器人常见的部分应用领域：

焊接——焊接机器人可精准跟踪运动轨迹，且能适配各类焊具，既能保证焊接质量稳定，也提升了作业安全性。

码垛——多数工业机械臂都可用于码垛作业，同时也有专用码垛机器人，这类设备负载能力大，末端自由度结构为定制设计。

机械加工——相比传统数控机床，机器人的作业空间更大、灵活性更强。如今新一代高刚性机器人，已可完成硬质材料的加工工序。

检测——视觉引导机器人可用于产品质检，完成缺陷识别、公差检测与产品分拣等工作。

喷涂与表面处理——机器人可均匀完成涂漆、喷胶及各类涂层作业。喷涂机器人还有一项特殊要求：必须具备防爆性能。

需要注意的是，绝大多数机械臂都支持多场景复用。即便机器人最初是为某一道工序采购，后续若生产需求变更，也可调整用于其他作业。

机器人选型：决策思路框架

如何选出适配自身需求的机器人？

按照以下步骤依次考量，选型工作会变得更加简单：

1. 明确应用场景——先梳理作业需求。很多工况都能搭配多种机器人方案。例如拾取搬运作业常用水平多关节机器人（SCARA），但结合速度、负载、作业空间等要求，也可选用并联机器人、六自由度机械臂或其他机型。
2. 采购前开展仿真测试——借助RoboDK，你能在虚拟环境中针对同一任务快速对比多款机器人机型。在采购实体设备前完成验证，让选型更有把握。
3. 确定运动学结构——完成上述环节后，基本就能确定适配工况的运动学结构，同时也会进一步锁定自由度的选择范围。
4. 选定厂商与具体机型——最后确定采购型号。你可以使用RoboDK机器人模型库筛选适配机型，并直接导入仿真环境使用。

请牢记：合适的机器人，既要满足作业要求、适配现场场地，也要便于团队进行编程与后续功能改造。

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协作机器人从问世逐步流行至今已有约二十年，手动示教一直是其标志性的简易编程方式。操作人员直接拖拽机械臂至工作区域内的目标点位，机器人便可在运行时复现整套动作。

这种基础编程方式虽能实现快速部署，但协作机器人还有更多编程方案可供选择。针对不同应用场景，选用更进阶的编程方式，能充分发挥更多功能优势。

以下为协作机器人编程的详细指南。

什么是协作机器人编程？

协作机器人编程，是为人机协同作业的机器人编写运动指令与作业流程。相较于传统工业机器人，协作机器人的程序必须兼顾人机共用作业场景下的各项安全规范。

1. 协作机械臂编程

搭载专用协作机械臂后，机器人可在人机共用区域内运行，无需额外设置安全围栏。而多数已投入使用的协作机器人，其实并未实现真正意义上的人机交互协作。

这类场景下的编程方式与传统工业机器人基本一致：只需选用合适的方法完成程序编写即可，安全防护由机械臂本身的设计来保障（但仍必须开展风险评估）。

2. 纯协作型应用

在更进阶的应用场景中，纯协作作业指人机协同完成同一项任务。这类场景会面临工况动态变化、需要实时决策等复杂问题。

相关研究表明，高效的人机协作依赖两套相辅相成的编程层级：

1. 直观交互层——支持操作人员在设备运行过程中，即时创建、修改机器人作业任务。
2. 自适应行为层——让机器人可针对人为操作（主动操作或意外触碰）做出动态响应。

在选择编程方式前，首先要明确实际需求。若要实现完整的人机协作，就必须采用更高级的编程方案。

工业协作机器人编程方法一览

协作机器人编程没有绝对的最优解，只有最适合特定工况的方案。

以下是主流的编程方式及其核心优势：

你也可以将这些方式搭配使用。比如，RoboDK就同时支持图形编程、离线模拟和API编程。

面向制造商的可扩展协作机器人编程方案

如何甄选协作机器人编程平台？

一个实用的准则是关注两大核心特性：

1. 敏捷性/灵活性——您的编程方法必须能适应不断变化的需求。理想的平台应不受品牌限制，允许您在同一环境下为不同类型的机器人编程。
2. 可扩展性——这是关键所在。当生产规模从单台机器人扩大时，简单的编程方法往往会失效。请选择能伴随您自动化能力同步成长的编程解决方案。

借助RoboDK这类机器人软件，同一个编程工具便能支撑您从首个应用项目，一路迈向全自动化的协作机器人生产线。

协作机器人离线编程的五大优势​

离线编程与仿真，让您能在受控的虚拟环境中创建并测试机器人应用，随后再部署至实体机器人。这与手动导引和示教器编程（协作机器人最常用的两种方式，且必须依赖实体机器人）截然不同。

协作机器人离线编程的优势包括：

1. 减少停机时间——大部分编程工作无需占用实体机器人，意味着您无需为了更新程序而暂停生产。
2. 加速迭代——在仿真中测试多种场景，助您做出更优决策，更快地部署更多机器人应用。
3. 全局优化——仿真器助您优化整个生产流程，而非仅局限于单个机器人应用。
4. 高级功能——通过开放高级API与自动化功能，支持更复杂的应用场景集成。
5. 轻松复制产线——离线编程让整个机器人工作站能像“复制粘贴”般快速复现，极大提升可扩展性，实现自动化能力的无缝扩张。

这些优势揭示了一个至关重要却常被忽视的考量因素——规划自动化应用的长期增长。

即使您目前只打算引入一台协作机器人，经验表明，企业通常会随着时间推移逐步增加机器人数量。从一开始就选择正确的编程方法，正是为您未来的成功铺路。

如何选择合适的协作机器人编程软件

选择恰当的协作机器人编程方式，很大程度上取决于您的实际需求。这需要综合考量您的编程熟练度、机器人操作经验以及未来的业务增长预期。

您可以遵循以下简单的三步策略：

1. 明确团队编程经验——如果团队成员中已有资深的机器人操作专家，建议由其主导协作机器人的部署项目。
2. 尝试在仿真环境中构建程序——您可以在采购机器人之前，通过申请RoboDK的免费试用版进行模拟测试。这将助您抢占先机，实现“零成本”起步。
3. 从小处着手，逐步迭代——不要试图一步到位。建议先从简单的应用场景切入，随后逐渐增加自动化功能的复杂度。将每一次机器人部署视为在前一阶段基础上的积累与延伸。

选对编程方法，您的协作机器人项目将伴随业务的扩张而持续壮大。

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从轻量级协作机器人到大负载型号，法奥致力于降低机器人部署门槛。公司主打模块化设计、快速部署以及安全的人机协同作业。

在本指南中，你将全面了解法奥机器人的核心要点、其适配的行业领域，以及最高效的编程方式。

法奥发展历程：供应链创新赋能协作机器人领域

法奥总部位于中国江苏省苏州市，业务遍及全球，并在法国设立欧洲区域机构。公司成立于2019年，是一家专注于供应链创新的专业协作机器人企业。

自创立之初，核心差异化优势便在于公司高度重视自主研发。法奥优先打造全栈技术能力，自主研发核心零部件，同时开发深度集成的智能化解决方案。

企业理念以降低自动化应用门槛为核心。通过融合机器人技术、人工智能、传感技术与模块化系统设计，法奥致力于打造安全、易于部署的自动化方案。其 “机器人+” 战略，旨在将多场景系统应用于康养、茶叶生产等新兴行业与场景，拓展协作机器人的实用价值。

借助法奥机器人实现业务增长的重点行业

法奥协作机器人已应用于多个行业，其中针对四大核心领域提供定制化解决方案：

1. 汽车制造——应用涵盖零部件焊接、底漆喷涂等场景。汽车厂商可通过柔性协作机器人系统实现节能降本。
2. 3C行业——（计算机、通信、消费电子）法奥助力3C制造企业从大规模量产模式，转向定制化小批量生产模式，应用场景包括码垛、锁螺丝、去毛刺等。
3. 食品饮料——为优化人工作业，该品牌推出多款特色机器人应用，涵盖冰淇淋生产、咖啡制作，甚至面条烹制等场景。
4. 医疗康养——凭借更高标准的安全性能，法奥开拓了以往机器人难以涉足的医疗领域，包括协作机器人辅助康复理疗、医疗废弃物分拣、消杀作业等。

除上述细分领域外，法奥机器人还可应用于焊接、上下料搬运等其他基础机器人作业场景。

法奥专属应用生态

除基础机器人本体外，该企业还提供面向特定场景的成套解决方案。

以下为其产品目录中的部分示例：

快速切换码垛解决方案

法奥提供多款适配不同需求的码垛解决方案。该系列具备快速切换功能，可在10分钟内完成不同码垛作业模式的切换。

星火计划教育平台

面向高校学生，法奥推出的星火计划打造了教育机器人实训平台。整套方案包含视觉传感、末端执行器、力矩传感等各类机器人组件。

艾灸协作机器人

法奥最具特色的机器人应用之一，是基于中医艾灸疗法开展康复理疗。艾灸是将干燥艾草在人体特定穴位熏灼，长期作业易让理疗师受到烟气污染。

该企业创新推出的艾灸解决方案采用无烟设计，可实现5种不同艾灸手法。

聚焦RoboDK模型库中的三款法奥机器人

RoboDK机器人模型库内置多款法奥机器人三维模型，可直接调用并开展离线编程。

其中三款型号如下：

1. 法奥 FR3MT

FR3MT是一款轻量化六轴协作机器人，适用于小型精密作业。负载3千克，工作半径622毫米。

法奥还推出多款衍生型号，包括面向焊接应用的低功率WMS型号与加长臂展WML型号。根据型号不同，重复定位精度可达0.02–0.05毫米。

可从我们的机器人模型库下载FR3MT模型。

2. 法奥 FR16

体型更大的FR16兼顾高负载与适中机身尺寸，最大负载16千克，工作半径1034毫米，重复定位精度0.03毫米。

该型号尤其适用于物料搬运、焊接及检测类作业场景。

可从我们的机器人模型库下载FR16模型。

3. 法奥 FR30

针对重载工况，FR30型号具备稳定的30千克负载能力，工作半径达1403毫米。

该机器人重复定位精度为0.1毫米，且具备高力矩性能，非常适合码垛等作业任务。

可从我们的机器人模型库下载FR30模型。

通过RoboDK对法奥机器人进行编程

想要充分发挥法奥机器人的性能，选择合适的编程工作流程至关重要。

你可以选择以下几种编程方式：

1. 原厂编程：Lua语言——法奥机器人支持Lua语言，这是一种轻量化脚本语言，常用于嵌入式系统与游戏开发领域。Lua运行速度快、使用简便，虽然在机器人领域并非最主流语言，但企业也通过软件开发工具包（SDK）兼容Python、Java等其他编程语言。
2. 图形化示教器编程——可通过选配的示教器或电脑端界面使用图形化编程功能。与其他机器人品牌一致，该方式通过触摸屏界面实现简易在线编程。
3. RoboDK离线编程——借助RoboDK，你可以使用功能强大、丰富全面的机器人编程系统，轻松完成法奥机器人的离线编程。该方案支持多款法奥机型，兼容主流 CAD/CAM软件工具，并可通过RoboDK应用程序接口实现高级功能，大幅优化编程流程。

是否选择法奥？

如果你正在为下一个自动化项目评估机器人产品，法奥全系列协作机器人绝对值得考虑。

你甚至可以在选型前，通过RoboDK仿真平台，在实际应用场景中对机器人进行测试验证，以此筛选出最贴合自身需求的机器人型号。

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在ARENA2036，我们正融合人工智能、机器人技术与数字孪生技术，推动新一代自主系统的发展。作为欧洲AI MATTERS倡议的一部分，研究团队基于RoboDK开发了一套全新的无人机应用框架，可实现智能空中巡检、库存监控以及物流自动化作业。

本案例研究介绍了一套仿真驱动型开发流程：由人工智能赋能的无人机先在虚拟环境中完成设计、算法训练与性能验证，之后再落地进行真实场景部署。

ARENA2036与AI-MATTERS倡议

ARENA2036（下一代汽车主动研发空间）是欧洲顶尖科研机构，依托其创新平台整合各大研究团队协作资源，助力科研创新与学术卓越发展。园区坐落于制造业重镇斯图加特，始终走在前沿技术与应用研究项目的最前列。

在其多元化的项目布局中，AI MATTERS倡议尤为重要。该倡议与欧盟携手合作，通过人工智能技术融合应用，推动欧洲制造业转型升级。

面向自主无人机系统的数字孪生方法

传统仓库作业高度依赖人工巡检与条码扫描，不仅可扩展性受限，还会造成作业效率低下。为解决这些痛点，ARENA2036研发了一套数字孪生驱动型框架，以RoboDK作为核心仿真环境，实现以下功能：

• 仓库及车间环境建模
• 无人机导航与感知仿真
• 算法部署前的人工智能验证

该开发方式支持快速迭代、降低实体测试风险，并能确保系统从仿真环境迁移至真实场景后，依旧保持稳定可靠的运行表现。

基于RoboDK的数字孪生驱动开发

项目首先在RoboDK中搭建ARENA2036车间现场的高保真数字孪生模型。该仿真环境为以下工作奠定基础：

• 空中巡检仿真
• 人工智能训练数据集生成
• 自主导航策略验证

项目进展表明，研究团队借助 RoboDK 完成了车间空中监测仿真，可在无实体安全风险的前提下开展可控实验。

人工智能感知：从仿真数据到实时检测

该项目的一项核心创新，是仿真与人工智能训练之间的闭环流程。

仿真环境下的数据集生成

• 搭载在无人机上的仿真二维相机采集了整个车间的航拍图像。
• 通过在保持飞行高度不变的前提下改变无人机位置，共采集约 150 张图像。
• 该数据集包含椅子、货架、电脑及车辆等多种类目标物体。

标注与模型训练

• 使用 Roboflow 对多类别目标图像进行标注；
• 通过数据扩充将数据集从144 张扩增至341张；
• 基于YOLO框架训练目标检测模型。

提升仿真真实度

为还原真实现场工况：

• 在仿真环境中加入人体模型
• 数据集扩充，新增第7个目标类别——人员

由此实现：

• 具备安全感知能力的智能感知系统
• 贴近现实的多智能体仿真环境

从而为无人机—机器人混合系统奠定技术基础

跨仿真环境的自主导航

为同时兼顾灵活性与真实度，该系统集成了两个互为补充的仿真环境：

RoboDK：高层级任务仿真

• 定义无人机飞行轨迹与侦察路径
• 实现任务逻辑的快速原型验证
• 支持与感知及人工智能模块集成

Gazebo+ROS2+ArduPilot：基于物理特性的验证

• 实现逼真的飞行动力学与飞行控制
• 支持软件在环（SITL）测试
• 提供基于地图的导航与遥测数据反馈

这种混合开发模式可实现：

• 在RoboDK中快速迭代开发
• 在Gazebo中完成贴近真实场景的验证

混淆矩阵与各项指标曲线均验证了该模型具备优异的性能。模型训练完成后，随即部署至RoboDK平台的无人机上，开展首次车间巡检仿真测试。

精准自主作业：降落、检测与控制

核心技术成果之一是基于视觉标记的精准降落。

• 无人机以机载相机作为主感知传感器；
• 通过 OpenCV 识别 ArUco 标记；
• 位姿估计流程借助 PnP 算法 解算位置信息；
• 检测到标记后，无人机自动切换至降落模式；

这充分验证了视觉控制可实现全自主飞行作业。

能力拓展：库存管理与物品作业

除巡检监控外，该系统还可拓展应用于物流自动化场景：

基于条码的物品识别

• 仓库内各类物品均贴有专属条码标签
• 无人机通过机载视觉识别并跟踪各类货物
• 依托目标检索功能实现物流流程自动化

物体转运

• 搭配码垛夹爪可实现拾取-放置作业
• 无人机能够将物品运送至指定投放区域

上述功能使该系统成为一款多功能空中机器人平台。

面向城市级自主物流

本项目还进一步探索了城市场景落地应用：

• 利用Blender及地图建模工具，将真实地理场景转换为三维模型；
• 再把仿真环境导入仿真平台开展测试；
• 在高真实度的城市级场景中，对无人机自主起飞、降落及导航能力进行验证；

由此可支撑以下应用场景：

• 末端配送业务
• 交通状况监测
• 与城市公共基础设施融合联动

真实场景三维模型生成

• 该方法借助Blender、Renderdoc以及MapsModelsImporter插件，将谷歌地图中的真实地点转换为高精度三维模型，完整保留地理信息与建筑结构细节。
• 通过Renderdoc执行进程注入，截取谷歌地图画面帧，并利用插件将其保存为谷歌地图捕获文件（.rdc 格式），以便在Blender中进行可视化建模。

挑战与后续研究工作

本研究指出了目前仍存在的若干开放性难题：

• 保障仿真环境中物理建模与碰撞建模的精准性
• 优化数据集均衡性，实现人工智能模型性能稳定
• 实现RoboDK与Gazebo双仿真环境的无缝集成
• 提升无人机与环境交互的仿真真实度

未来展望

该技术发展路线规划包含以下方向：

• 先进路径规划与避障技术
• 多智能体协同（无人机+地面机器人）
• 实时自适应自主作业
• 在智慧城市与工业生态系统中落地部署

结论：可扩展的自主空中机器人系统框架

本研究验证了借助RoboDK可实现仿真优先的智能机器人系统开发模式，有效弥合人工智能模型与实际落地应用之间的差距。

本研究融合集成了以下技术：

• 人工智能驱动感知
• 自主导航
• 数字孪生仿真
• 实景验证

依托ARENA2036研究平台，正为可规模化、高安全性、智能化的空中机器人系统奠定发展基础，有望赋能工业作业及更多应用领域转型升级。

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一套机器人焊接解决方案包含三大核心部件：机械臂、焊接工具，以及适配焊接作业的机器人编程软件。这些部件既可单独采购，也能购买完整集成方案，还可选择半集成的组合形式。

对多数采购方来说，机器人焊接解决方案的选型体系较为复杂，尤其是首次部署机器人焊接设备时。

本指南将简化决策流程，助你挑选出适配自身需求的机器人焊接系统。

机器人焊接系统、软件及解决方案需了解的5个要点

与更简单的机器人应用相比，焊接有一些特定要求，这一点需要牢记。

在选购焊接解决方案时，请牢记以下5个关键要点：

1. 安全是重中之重——焊接作业本身具有危险性，因为涉及火焰焊枪、电极及其他潜在危险工具。即使使用协作型机器人，焊接作业也无法实现人机协同作业，必须采取额外的安全防护措施。
2. 为附加设备预留预算——相较于简易机器人应用，焊接所需的安全及工艺配套附件会增加部署成本。焊接工作站的成本通常是简易机器人工作站的2至3倍。
3. 将作业环境纳入工作站设计——切勿忽视排烟通风等额外部署需求。若你是对现有手工焊接工位进行自动化改造，虽可能已具备相关设施，但仍需将其纳入机器人工作站的整体设计中。
4. 选用合适的编程软件——编程软件是决定机器人焊接效率的关键因素。选择适配的机器人编程软件，可大幅降低学习难度与上手时间。
5. 简化工装夹具设计——手工焊接时，操作人员可适应设计不合理的夹具。而机器人焊接需保证夹具简洁易用、便于操作，过度复杂的设计可能导致昂贵的机器人设备无法正常使用。

机器人焊接系统的核心组件

从最基础的结构来看，机器人焊接系统包含五大核心部件：

采购方通常会将大量精力放在机器人和焊接工具的选择上。然而，软件选型与夹具设计，往往对机器人焊接方案能否成功落地影响更大。

寻找用于精密控制的顶级机器人焊接软件

合适的编程软件能显著提升机器人焊接工作站的运行效能。你应选用在机器人焊接领域拥有成熟应用案例的软件。

在评估编程软件时，一些关键功能包括：

• 离线编程与仿真——一个好的编程软件可让你在不中断生产的情况下创建并测试焊接路径。通过在仿真中优化焊接路径，能大幅缩短部署时间。
• 焊接专用路径向导——面向焊接任务的专用工具是实现快速、简易焊接部署的必备功能。例如，RoboDK焊接插件可提供参数化焊接、轨迹可视化及指令编辑等功能。
• CAD/CAM集成——选择支持你常用建模软件的工具，例如适用于SolidWorks、Mastercam及众多主流软件的RoboDK插件。
• 多品牌机器人支持——不绑定厂商的编程平台可避免你被单一机器人制造商的生态系统锁定，让焊接自动化系统能够适配不断变化的需求。
• 易用性——焊接专业人员未必是机器人专家，也不必非得是。选择一款即使没有机器人使用经验的人员也能轻松完成机器人编程的软件。

RoboDK是适用于机器人焊接的理想平台，在焊接应用领域已拥有多年经过验证的成功案例。

机器人焊接编程培训课程的获取渠道

全球熟练焊工短缺已成为整个制造业有目共睹的问题。机器人焊接是解决这一用工缺口的成熟方案，但具备焊接编程经验的焊工往往更为稀缺。

在将焊接工序向更高程度的机器人自动化转型时，你还需要培训现有焊工操作机器人。

因此，在采购任何焊接解决方案时，机器人技术培训也是一项关键考量因素。

在RoboDK，我们为希望提升焊接机器人编程技能的用户提供多种培训选择，包括教程、网络研讨会以及完整的在线课程。

更多详情可参阅我们的文章《如何缩短机器人焊接培训时间》。

采购决策：需要评估哪些方面

选择最佳的机器人焊接系统，不只是挑选合适的机械臂那么简单。核心是打造一套高效流畅的焊接工艺流程，既能满足当前焊接需求，又能灵活适配未来的生产变化。

不同的焊接工艺通常需要搭配不同的机器人配置方案。因此，你所选择的解决方案必须贴合自身独特的焊接生产流程。

优先选用操作直观简便的编程软件（例如搭载焊接插件的 RoboDK），可以有效解决众多制造商在发挥焊接机器人最大效能时遇到的常见瓶颈。

借助合适的焊接解决方案，你能够快速实现投资回报，并在焊接质量稳定性与生产效率上获得长期收益。

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伯朗特是一家中国新兴的机器人制造商，其丰富的机器人型号目录覆盖注塑、焊接、机床上下料、表面处理等应用场景。

凭借近20年的专业经验，该公司重视社区建设，并在其合作伙伴与用户生态系统中积极培育创新与创业精神。

在本期专题中，我们将介绍伯朗特的背景、应用领域及重点行业，同时说明如何利用伯朗特机器人为您的设施打造可投入生产的自动化单元。

伯朗特的故事：打造工业机器人产品组合​

伯朗特机器人有限公司于2008年在中国广东省东莞市成立。自创立之初，该公司便将自己定位为一家专注于研发及构建强大行业伙伴关系的高科技企业。

研发与产品开发始终作为伯朗特增长的核心标志性特征。公司持续投入新技术研发，同时通过综合集成商计划与行业活动不断强化自身生态体系。

公司不断扩展的产品线体现了其以实际工业需求为核心、而非为创新而创新的战略导向。这一产品组合让用户能选择合适自己的自动化路径——既可以逐步引入机器人，也可以部署完整的机器人工作流程。

伯朗特机器人的工业应用场景

伯朗特并非专注于单一细分领域，而是开发了一套广泛的机器人解决方案目录，以支持多样化的工厂环境。

依托丰富的机器人型号矩阵，该公司能提供适配海量应用场景的方案——从紧凑型协作工作单元到重型工业操作均涵盖在内。

以下是一些真实场景示例：

• 汽车部件的结构焊接——该解决方案旨在车架的连续焊接路径作业，用于可重复的结构连接场景。
• 无人工干预的CNC机床照料——负责CNC机床的上下料作业。该方案消除了循环间的人工空窗期，无需操作员值守。
• 生产线高速计数与分拣——通过该项目实现超声波喷嘴计数与孔位划分的自动化，解决“生产速度下需保持一致定位精度”的痛点。
• 多部件装配与涂胶应用——专为牙刷制造项目设计的装配方案，集成涂胶与部件组装功能。
• 小零件插入与压装操作——开发自动化系统实现螺母嵌入，应对“重复性插入任务中需控制力度与放置精度”的需求。

如此广泛的应用范围，凸显了该公司作为跨多元制造领域的灵活自动化供应商的核心角色。

伯朗特机器人的编程选项

在为你选定任务适用的机器人型号前，选择一套能简化部署流程、尽可能降低操作复杂度的编程工作流至关重要。

我们通常区分机器人编程选项的核心方法，是将它们归为以下三类：

1. 品牌编程（Brand Programming）——与多数机器人厂商一致，伯朗特拥有自己的专有脚本语言——内含MOVEJ（关节运动）、MOVC（圆弧运动）等常见机器人指令。这种编程支持两种模式：离线编写代码或通过品牌示教器（Teach Pendant）在线调试。

2. 示教器编程：伯朗特FlexPendant——FlexPendant示教器是其机械臂在线编程的核心工具。这款触摸屏设备内置标准化指令集与编程选项，可直接引导用户完成实时轨迹规划与参数调整。

3. RoboDK离线编程——RoboDK提供了一套功能强大的离线编程系统，专门针对伯朗特机器人优化，核心价值在于：无需连接实体机器人即可完成编程，大幅提升效率；支持多款伯朗特机型，兼容主流CAD/CAM软件（如SolidWorks、Mastercam）；通过RoboDK API开放高级功能（如自定义运动算法、与外部设备联动）；显著简化工作流，从仿真验证到指令生成的全链路闭环。

语言支持是使用RoboDK操作伯朗特机器人的另一项优势。由于伯朗特公司总部位于中国，其许多资源仍仅提供中文版本。使用RoboDK，您无需为此担忧——因为我们的专用伯朗特后置处理器会直接为您生成所需的编程指令。

聚焦RoboDK库中的3款模型

伯朗特拥有多种类型的机器人，涵盖4轴/6轴机械臂、1款协作机器人（Cobot）型号，以及大量精密伺服机械臂可供选择。

在RoboDK机器人库中，我们为伯朗特机器人（尤其是6轴机械臂）提供持续增强的支持——库内资源正不断丰富。

以下是库中你可立即下载并使用的3款模型：

Robot 1: BRTIRUS 0707A-v21

BRTIRUS 0707A是一款紧凑型6轴工业机器人，专为精密作业与重复性任务设计，非常适合装配、点胶等轻量任务。

该机器人的核心性能参数如下：负载能力：7公斤；最大臂展：达883毫米；

重复定位精度：0.03毫米（体现高精度优势）。

其设计亮点在于防尘防水功能——机械臂针对恶劣环境优化，可适应粉尘、潮湿等复杂工况。

若需获取该型号模型，可从我们的机器人库（Robot Library）中下载0707A版本。

Robot 2: BRTIRUS 1820A

在该公司的中型机器人系列中，BRTIRUS 1820A专为注塑应用及其他需要高灵活性的复杂应用而设计。

该机器人的核心性能参数为：负载能力：20公斤；臂展：1.85米；重复定位精度：0.05毫米。

它兼容锁模力500-1300吨的注塑机。

请从我们的机器人库（Robot Library）中下载1820A型号。

Robot 3: BRTIRUS 2030A

BRTIRUS 2030A是一款高负载机器人，非常适合对精度要求较低的机床上下料、物料搬运等任务。

该机器人的核心参数如下：负载：30公斤；工作半径：2.07米；重复定位精度：0.08毫米。

请从我们的机器人库中下载2030A型号。

借助RoboDK简化伯朗特机器人部署

无论您选择哪款伯朗特型号，编程都是部署流程中的关键步骤。通过使用RoboDK为机器人编程，您可以在模拟环境中快速轻松地测试机器人，随后将其无缝部署至生产环境。

助力部署的核心功能：

• 将刀具路径直接从您的CAD/CAM软件导入模拟环境；
• 以3D形式可视化并验证机器人运动，同时支持自动碰撞检测；
• 通过专用后处理器生成兼容伯朗特的机器人代码（可直接部署）；
• 通过[RoboDK API][API]借助高级功能扩展您的自动化工作流程。

若要开始使用，请下载RoboDK试用版，并从集成库中加载您所选的伯朗特型号。

伯朗特：应对生产需求演变的可扩展自动化

伯朗特的持续成长与创新，反映了机器人行业更广泛的转型——业界愈发关注中国制造商。

凭借丰富的机器人、工作站及工装解决方案产品线，伯朗特为各行业制造商提供了多个切入自动化的实用路径。

我们期待看到伯朗特借助RoboDK简化编程的优势，持续在行业中掀起波澜。

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随着机器人与人工智能（AI）融合到实际工业应用中，对高真实感模拟的需求日益增长。测试AI解决方案时，精确的虚拟环境至关重要，以确保其能安全满足实际生产环境的需求。

随着NVIDIA Isaac Sim 5.0的发布，机器人用户现在可轻松获取一个极其强大的平台，用于开发、模拟和测试AI机器人解决方案。

当与RoboDK的工业后处理器及实时机器人驱动程序结合使用时，全新的Isaac Sim Bridge提供了从虚拟设计到现实执行的无缝工作流程。

引言：弥合虚拟机器人与真实制造之间的差距

过去，机器人仿真中的物理特性和实操性往往仅满足于“足够好”即可。与机器人部署的其他环节——例如轨迹规划和避障相比，现实中虚拟模型在实际工业应用的优先事项列表中排名相当靠后。

随着人工智能驱动机器人技术的发展，这种情况正在改变。在实体机器人上部署未经测试的AI程序可能复杂、危险且成本高昂——你肯定不想在确保程序不会损坏机器人自身或周围环境之前，就将其发送到实体机器人上。

现在，科技巨头英伟达（NVIDIA）已介入并提供了理想的解决方案。通过其Isaac Sim平台，每个人都能使用一款功能强大、高保真度的机器人模拟器，该模拟器能与RoboDK的工业机器人编程功能完美配合。

RoboDK与Isaac Sim：将仿真转化为生产就绪的程序

尽管Isaac Sim本身是用于高级仿真的工具，但在将程序部署到工厂车间的实体机器人时，仍存在一个缺失的步骤……

这正是我们打造的RoboDK与Isaac Sim 5.0之间的桥梁发挥作用之处！

RoboDK已成为面向厂商中立工业机器人的基石软件。凭借仿真、编程和校准的强大功能，它成为各行业用户首选的机器人编程软件。

RoboDK拥有来自80多个品牌的1200多款工业机器人的庞大机器人库，让您能在同一软件工作流程中完成仿真、验证，再将程序部署至您的实体机器人。

与ROS等传统机器人中间件相比，RoboDK提供了丰富的后处理器库，这些后处理器针对工业性能与安全进行了优化。这使其成为连接Isaac Sim模拟器与现实世界制造系统的理想桥梁。

连接桥的作用：从数字孪生到现实落地

RoboDK Isaac Sim桥接工具可在NVIDIA的高保真虚拟环境与您的物理机器人之间建立直接连接。安装后，该插件能实现两大平台间的无缝程序生成、运动规划及实时机器人控制。

通过此桥接工具，您可以：

•  同步Isaac Sim与RoboDK之间的机器人运动。
•  使用快速探索随机树（RRT）运动规划算法，从仿真环境中导出无碰撞轨迹至您的机器人。
•  转换Isaac Sim中的3D网格文件并直接加载至RoboDK，以保持几何精度。
•  记录Isaac Sim中的虚拟机器人运动，并在RoboDK中自动生成可执行程序。
•  借助RoboDK稳健的、品牌无关的实时桥接功能，直接控制物理机器人。

实际应用中，这意味着您可以使用Isaac Sim的数字孪生验证机器人程序，随后通过RoboDK将程序直接部署到工厂车间。这能确保您的虚拟机器人与物理机器人在精度、刀具路径及时间安排上，均与仿真中已验证的结果保持一致。

为人工智能驱动的工业机器人开启新可能

将Isaac Sim与RoboDK相结合，为全新且强大的机器人编程应用和工作流程打开了大门。

RoboDK Isaac Sim桥接器（RoboDK Isaac Sim Bridge）可助力解锁的应用示例包括：

•  AI驱动的排序——在Isaac Sim中利用合成数据和真实物理模拟训练并测试智能拾取放置系统，随后通过RoboDK将优化后的程序直接部署至真实机器人。
•  动态路径优化——借助Isaac Sim基于物理的环境，模拟可变负载或意外障碍物下的实时运动自适应，再将优化后的轨迹导出至RoboDK。
• 人机协作——在实施前，通过精确碰撞检测和力反馈安全地原型化协作工作流程。
• 高精度机器人加工——在将复杂刀具路径和切削动力学转移至实体机器人前，先在虚拟环境中验证，以确保工艺稳定性和表面精度。
• 装配验证——在Isaac Sim中模拟多机器人协同、零件公差及基于传感器的对准，随后在RoboDK中生成同步运动程序。

Isaac Sim与RoboDK的结合，让高保真虚拟测试得以应用于现实工业任务。

从AI模拟到现实工业

随着仿真与现实生产之间的差距日益缩小，RoboDK Isaac Sim Bridge 堪称完美组合，赋能您以比以往更快的速度和更强的信心设计、测试和部署先进的机器人应用。

通过将英伟达先进的仿真框架与RoboDK久经验证的工业集成能力相结合，您可在强大仿真器中验证程序，再将同一程序无缝部署至生产车间。

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过去70年间，机器人已发生巨大变化。自首批工业机器人进入汽车行业以来，相关技术逐步发展。随着人工智能（AI）的进步，机器人的定义也在不断演变。

然而，从一开始，工业机器人的核心特征就保持得相当稳定。

以下是您在比较机器人模型时需要了解的10个关键特征：

1. 自由度（DoF）

自由度（DoF）可能是所有机器人特性中最基本的一项。它指的是机器人机构能够移动的独立轴数量。

一台标准的6自由度机械臂可在六个维度上独立移动其末端执行器的位置：

•  3个平移运动（X、Y、Z方向）
•  3个旋转运动（分别绕X、Y、Z轴旋转）

尽管6自由度机械臂较为常见，但部分机器人（如SCARA机器人）的自由度更少。还有一些机器人具有额外自由度，这有助于避开障碍物或机器人奇异点。

2. 负载能力

机器人的负载是指它能承载的最大重量，包括任何工具和末端执行器。

当您设计一个新的机器人应用时，负载能力是比较不同型号的开始。制造商总会列出机器人的有效载荷，因此这是一种快速缩小潜在型号范围的简便方法。

您可以使用我们的机器人比较工具，来查看所有具有相同负载能力的机器人型号。

3. 重复性与精度

在比较机器人型号时，重复性和准确性应排在首位。

这些术语的含义如下：

•  重复性是指机械臂能够一次又一次地回到同一位置的准确度。机器人制造商通常会列出重复性指标。
• 精度是指机器人到达正确位置的接近程度。制造商通常不会列出机器人的精度，因为它会因校准或编程的不同而有所变化。

您可以在编程过程中对机器人进行正确校准，从而提高其精度。

4. 延伸距离（Reach）与工作空间（Workspace）

延伸距离（Reach）是衡量机器人从其基座能够伸展多远的度量。这是机器人数据手册上列出的一个常见特性，它能让你对可用于任务的工作空间有一个大致的了解。

另一个相关的特性是工作空间（Workspace），它显示了机器人所能覆盖的空间的完整体积。例如，一个6自由度（DoF）的协作机器人可能拥有一个球形工作空间，而一个SCARA机器人则可能拥有圆柱形工作空间。

可达性分析（Reachability analysis）和工作空间可视化（workspace visualization）是用于查看机器人完整工作空间的有用技术。

5. 速度与循环时间

考虑机器人的速度有多种方式。

两种常见特性如下：

• 关节速度—决定每个关节的移动速度。
•  末端执行器速度—决定末端执行器沿机器人某一自由度（DoF）在空间中的移动速度。

然而，速度并非仅关乎机器人能移动多快。通常更有意义的思考角度是：机器人完成特定任务的快慢。

循环时间是衡量机器人完成特定任务单次循环所需时间的有效指标。你可以在机器人模拟器中测量任务对应的周期时间。

6. 末端执行器兼容性

机器人的实用性取决于其工具。这被称为末端执行器，有数百种可能性，包括夹爪、焊机、喷漆枪、传感器等等。

检查您的机器人是否与您可能想使用的任何末端执行器兼容，这一点非常重要。

使用RoboDK，您可以在模拟器中快速模拟不同的工具，甚至可以自动校准工具中心点，以实现更精确的操作。请查看我们关于在RoboDK中创建工具的终极指南。

7. 安装选项

工业机器人并非必须安装在地面或桌面上。通常，将机器人安装在天花板或墙壁上能更有效地利用空间。

对于某些机器人型号，您需要选择兼容天花板安装的特定版本。这一点您应向制造商确认。

将机器人安装在附加轴上，也是扩大机器人系统工作空间的有效方法。

8. 机器人控制与软件

机器人的编程与控制方式与其硬件本身同等重要。

借助RoboDK的厂商中立编程软件，您可以快速轻松地为众多制造商的大量机器人型号编写程序。

无论您选择何种机器人品牌，离线编程与仿真都能减少机器人编程领域诸多历史遗留障碍。

9. 安全与协作

在过去的20年里，随着协作机器人（cobot）的兴起，安全性已成为许多公司的关键特性。

协作机器人被设计为能在人类工人周围安全运行。通过力感应、符合人体工程学的硬件设计和严格的速度限制，它们为人机协作任务创造了可能。

机器人安全遵循诸如ISO 10218-1和ISO/TS 15066等国际标准。借助像RoboDK这样的工具，你可以在虚拟环境中模拟安全区域并测试程序，从而在机器人与人并肩投入生产之前降低风险。

10. 成本与投资回报率

过去几十年间，机器人价格大幅下降，使这项技术得以惠及更多人群。

即便如此，计算机器人系统的投资回报率仍十分重要。这需考量总拥有成本、安装、集成、编程成本、停机时间及培训等多重因素。

这也正是仿真与规划至关重要的原因。若在安装前，通过RoboDK这类仿真器完成工作站设计、程序测试和动作优化，便能降低财务风险，更快实现投资回报。

为何特性至关重要：这是一门新语言

如果您从未使用过机器人，所有这些术语可能会让您感觉像在学习一门新语言。

机器人的特性不仅仅是数据表上的规格参数。它们定义了您的机器人能做什么—以及它能做得有多好。

当您理解了自由度（DoF）、重复定位精度、负载能力和工作空间等关键特性后，就能确保为您的需求选到合适的机器人。

借助RoboDK，您可以在实物投入工厂生产之前，探索真实的机器人模型、模拟真实世界的任务并做出明智的决策。

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与那些需要专家使用供应商专用语言为每台机器人和末端执行器手动编程的复杂传统方法不同，RoboDK CAM能从CAD设计和数字仿真中自动生成机器人代码，从而降低了加工自动化部署的复杂性和成本。这使得制造商和集成商能够直接从设计过渡到生产，而无需成为机器人编程专家。

CAM应用软件

RoboDK CAM支持多种加工操作，包括铣削、钻孔、去毛刺、切割及三维打印。用户可在直观的环境中生成高级刀具路径、模拟完整加工流程、检测碰撞，并实现从简单三轴任务过渡到五轴加工。此外，无需花费数周时间测试和编程加工单元的各种配置，RoboDK CAM能让你在几分钟内于安全的模拟环境中完成设置测试。

RoboDK CAM配置

新软件提供两种配置，分别适用于不同的制造工作流程：

• 独立模式：RoboDK CAM可让用户在集成界面中管理整个机器人加工流程—从刀具路径生成、机器人仿真到代码生成。其核心功能包括高级曲面加工、精准毛坯跟踪及完整加工仿真。
• 集成模式：专为希望在成熟CAD/CAM平台内工作的加工专业人员设计。RoboDK CAM通过专用插件与Fusion 360、SolidWorks、Mastercam等所有主流系统集成，用户既能保留现有CAM工作流程，又能借助RoboDK的仿真与编程引擎将其扩展至工业机器人应用。

通常情况下，部署加工自动化需要数周的测试和编程工作。但据软件早期测试者反馈，RoboDK CAM能显著缩短测试时间—根据自动化复杂程度不同，最多可减少40%，并将整体部署时间从数天缩短至仅需几分钟。

RoboDK首席执行官Albert Nubiola,表示：“RoboDK CAM是一款里程碑式的软件产品，它消除了编程机器人执行加工任务时的相关复杂性。“自动化虽能提升效率，但复杂的编程流程与多供应商系统集成难题，一直是企业引入机器人时面临的主要障碍。现在RoboDK CAM直接应对了这些挑战。”

对于制造商而言，RoboDK CAM能实现更快的自动化部署、减少停机时间，并加速数控加工工艺的迭代。对于系统集成商，该软件可缩短项目周期，并减少部署机器人加工单元所需的工程投入。

“RoboDK CAM让制造商无需彻底改造现有流程，即可更轻松地采用机器人加工技术，”RoboDK应用工程师Sergei Kanivets表示，“由于它基于RoboDK平台构建，我们提供的完整CAM解决方案成本远低于传统替代方案。”

“RoboDK的宗旨是为不同技术水平的个人和各类规模的企业普及自动化。我们计划持续推出像 RoboDK CAM这样的新产品和解决方案，其设计旨在让自动化部署比以往任何时候都更简单—即便在先进制造应用中也是如此，”RoboDK 首席执行官Albert Nubiola补充道。

准备好探索RoboDK用于下一代机器人制造的先进CAM集成了吗？您可以在RoboDK网站上了解更多关于RoboDK CAM的信息，或联系团队咨询进一步的问题。

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无论您是机器人技术领域的新手还是经验丰富的专家，RoboDK学院都提供免费的自主学习课程，旨在帮助您掌握最重要的机器人技术技能。在当前各行各业公司都在努力满足自动化需求的背景下，获取这些知识的绝佳时机莫过于现在。

以下是目前已在该平台上可用的7门课程，未来还计划推出更多课程：

1. 筑牢坚实基础—RoboDK仿真环境课程

掌握任何领域基础知识的第一步，都是牢固掌握其根本。本课程正是为此而设，将向您介绍RoboDK这一软件工具及其强大的仿真环境。

在课程中，您将学习：

• RoboDK的核心仿真功能，以及如何利用这些功能无缝编程机器人运动。

• 在仿真中配置目标点与路径的流程，使其与实际制造步骤保持一致。

• 如何构建高效且符合自动化需求的功能性机器人工作站。

完成这门基础课程后，您将能自信驾驭RoboDK的环境与工具，获得创建功能性机器人应用所需的技能。

2. 像专家一样设计—自定义RoboDK工作站课程

工作站设计是任何机器人部署的核心所在。本课程将引导您从初始应用概念出发，直至创建出完整的机器人工作站。

在本课程中，您将学习：

• 如何在仿真中创建和复制对象、集成多台机器人，并优化布局以实现高效工作流程。

• 编程过程中提取工具路径及协调机器人运动的流程。

• 运用高级RoboDK功能进一步定制工作站，以满足特定应用需求。

掌握这些技能后，您将具备为自动化项目精准需求量身定制机器人工作站的能力。

3. 精通物品转移—拾取与放置操作课程

拾取与放置是工业机器人在各行业中的关键基础任务。它不仅是独立的应用形式，也是众多先进机器人应用的基础构件任务。

在本课程中，您将学习：

• 如何为您的机器人编程，以精准地拾取、移动和放置物体。

• 在模拟环境中，从末端执行器连接和分离物体的方法。

• 避免错误、优化速度及配置设置的最佳实践。

从航空航天到仓储，拾取和放置操作是机器人编程的关键环节。本课程将为您提供掌握这一重要应用的工具。

4. 像专家一样模拟—动态模拟事件课程

创建逼真的模拟，远不止让你的虚拟机器人看起来惊艳—它还能提升机器人编程的准确性、提供高级功能的使用权限，并促进更高效的沟通。

在本课程中，你将学习：

• 如何动态添加、替换和修改模拟环境中的元素。

• 将动画融入模拟以呈现现实世界动作的步骤。

• 整合事件驱动编程，实现机器人应用各元素间的精确同步。

学完本课程后，你将能够模拟复杂场景，并将其部署到实体机器人硬件上。你还将掌握排查模拟工作流程问题的技能。

5. 增强定制化—3D对象课程

虽然您可以利用RoboDK库中提供的对象完成许多工作，但当您将自定义3D对象导入模拟中时，其真正优势才得以体现。本课程将传授使用3D对象定制机器人工作站的技能与工作流程。

在本课程中，您将学习：

• 轻松将3D文件导入RoboDK并修改颜色、缩放比例及网格可见性等属性的步骤。

• 如何使用测量工具来确保精准放置与缩放。

• 针对大型复杂对象简化软件工作流程的实践方法。

完成本课程后，您将掌握通过自定义3D对象构建任何你能想象的机器人应用的知识。

6. 机制精通—构建定制自动化系统课程

机器人仅是机器人应用的一部分。本课程为您提供技能，可将更先进的自动化机构添加到您的仿真中，例如传送带、转台、零件送料器等。

在本课程中，您将学习：

• 如何在仿真环境中使用传送带、线性导轨、零件送料器及其他机构。

• 为线性导轨及类似外轴配置精确运动。

• 仿真复杂装配线的步骤，为您的设计增添无与伦比的功能性和真实感。

课程结束时，您将能够轻松地将标准及定制机构融入您的机器人项目，助您更好地将机器人集成到实际流程中。

7. 达到专家水平—解锁高级模拟工具课程

借助RoboDK，基础模拟功能仅仅是个开始。当您准备好超越基础操作时，本课程将为您打开通往专家级机器人设计与模拟的大门。

在本课程中，您将学习：

• 如何执行更高级的模拟任务，如碰撞检查、路径圆滑处理及周期时间估算。

• 控制加速度、使用欧拉角定向以及多机器人系统同步的技巧。

• 在部署前通过执行可达性研究来验证系统可行性的流程。

掌握这些高级工具后，您将有能力减少生产错误，从而能够在任何环境中提供高效、完善、无差错的机器人解决方案。

即刻加入RoboDK学院，开启您的机器人之旅

RoboDK学院的推出，标志着我们在免费、易获取的机器人培训领域向前迈出了重要一步。我们提供日益丰富的课程选择，旨在为您提供实用且贴合职业需求的培训—让您能根据自身时间安排和学习需求灵活参与。

只需注册加入RoboDK学院，挑选最符合您当前需求的课程即可。

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汇川机器人已进入光伏、电池和显示制造等多个行业。该公司于2024年12月在SPS展会上推出工业机器人产品线。

在本期文章中，我们将揭示汇川机器人的过人之处，重点介绍一些关键应用，并展示如何更高效地编程该公司的机器人。

汇川故事：从深圳初创企业起步

汇川技术成立于2003年，在中国深圳开启征程，秉持着为更美好世界推动工业技术进步的宏大使命。

从初创时期起，该公司便迅速以精密机械、自动化和工业控制系统而闻名。通过设立行业专属业务部门，汇川技术在塑料、印刷、包装和钢铁生产等众多行业站稳了脚跟。

汇川技术致力于将其“双王”战略作为目标来推动可持续发展，该战略将智能制造与新能源汽车和数字能源管理相结合。

工业应用案例：智能纺织制造​

除汽车、电子等传统行业外，汇川技术（汇川）的机器人解决方案还针对新兴工业领域和应用的需求。

从锂电池到显示器制造，汇川技术将机器人技术与公司的其他自动化产品相结合，如可编程逻辑控制器（PLC）、先进驱动技术和人机界面。

其中一个应用领域便是蓬勃发展的全球纺织业。例如，汇川技术已将自己定位为印度纺织业的开拓者。凭借织物物料搬运、检测和包装等应用，该公司为纺织业提供综合自动化解决方案。

在2024年智能生产解决方案（SPS）贸易展上，汇川技术推出了一系列产品，纳入其产品目录。其中包括适用于焊接、注塑成型、压铸和锂电池制造等多种应用的机器人解决方案。

汇川机器人编程方法​

编程是机器人部署过程中的重要环节，对于汇川机器人，您有多种选择。

与其他一些品牌相比，汇川提供的编程选项仍相当有限。大多数用户会选择使用示教器进行在线机器人编程。

以下是编程汇川机器人的三种选项：

1. 品牌示教器编程：IR-TP200——汇川的示教器提供即插即用界面，用于在线编程其机器人。它配备可与其它示教器媲美的图形触摸屏界面，运动通过点动（Jogging）控制。
2. 品牌编程：PRO文件——汇川机器人程序存储在PRO文件中，使用《快速入门指南》中定义的指令编写。这允许您通过基础指令（如关节移动、偏移量等）进行文本编程。
3. RoboDK离线编程——借助RoboDK，您可为广泛的工业应用使用全套强大的机器人编程功能。通过离线编程，您可以轻松模拟机器人运行而无需降低生产效率，随后一键将程序发送至您的汇川机器人。

聚焦RoboDK库中的3款模型

RoboDK机器人库包含数千个适用于多个品牌工业机器人的即用型模型。我们已支持多款汇川（Inovance）机器人，包括SCARA机器人和六轴机械臂。

要使用这些模型，只需下载适用于您汇川机器人的模型，将其加载到RoboDK中，即可开始编程。

以下是库中的3款汇川模型：

IR-S20（SCARA系列）

IR-S20 SCARA机器人专为速度与精度打造。该机器人在第四轴上采用谐波驱动技术，即便在快速循环时间下，仍能实现高刚性与平稳运动。

其负载能力为10-20公斤，工作范围1米，重复定位精度达0.04毫米。

请从我们的机器人库中下载IR-S20模型。

IR-R4（六轴关节机器人）

IR-R4机械臂是一款紧凑型六轴机器人，广泛应用于装配与涂胶场景，兼具便捷维护性与卓越性能。

该机器人有效载荷达4千克，工作范围为560毫米，重复定位精度高达0.01毫米。其核心特性在于低振动表现——这一优势通过刚性机械结构设计、闭环传感器控制及专业减振算法的协同运用得以实现。

欢迎从我们的机器人库中下载IR-R4模型。

IR-R20（6轴中型机器人）

在汇川技术的中型机器人系列中，IR-R20机械臂以轻量化结构实现了高速与精密操作的有力结合。

该机器人负载能力为20公斤，工作范围1.7米，重复定位精度达0.05毫米。它常用于需要较大作用力的场景，如物料搬运、上料、打磨和抛光等。

请从我们的机器人库中下载IR-R20模型。

前路展望：汇川技术与智能制造的未来

汇川技术以新能源解决方案为使命，无疑是工业机器人领域值得关注的一家企业。我们预计在未来几年，这家充满活力的公司将推出更多机器人型号，覆盖更广泛的应用领域和行业。

结合RoboDK的强大功能，您可轻松为您所选的工业应用完成汇川机器人的设计、仿真与部署。

无论您身处汽车、纺织制造、电子行业，还是汇川技术服务的其他数十个行业之一，这家不断发展的机器人制造商都可能为您提供适配的解决方案。

若想尝试将RoboDK与您的机器人配合使用，只需下载RoboDK、选定型号并完成下载，即可开启体验！

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