通信对于机器人系统的高效运行至关重要。在工业环境中，有两个关键概念：离线编程（OLP）和驱动程序。每种方法在缩小人类命令和机器人动作之间的差距方面都发挥着不同的作用。
离线编程（OLP）是指在虚拟环境中设计、模拟和优化机器人任务的过程，然后在现实世界中执行这些任务。这种方法有助于预先规划复杂的机器人操作、确保效率和降低风险。
另一方面，机器人中的驱动类似于计算机系统中的驱动——它们是必不可少的软件组件，可实现机器人控制系统与各种外部设备或软件平台之间的通信。驱动可以通过将高级指令翻译成机器人硬件可以理解的语言，促进实时交互和适应性。
复杂任务
OLP主要通过专门的软件套件进行通信，这些软件套件允许工程师和程序员设计、模拟机器人任务，从而创建现实世界环境的数字孪生。这种方法可以对机器人路径和行为进行预可视化和修改，确保在物理部署之前优化复杂的任务。
相比之下，驱动程序是在更基本的层面上操作，充当机器人控制系统与外部世界之间的实时链接。它们负责处理机器人控制器与工业自动化项目其他组件之间的通信。如果与TwinBox等远程接口结合使用，机器人驱动程序可以促进机械臂与通常不会对机器人项目产生影响的系统间交互。
环境
离线编程（OLP）和驱动程序都存在各自独特的难度。OLP系统涉及创建精确的虚拟模型与使用仿真工具。这些模型必须精确地反映物理世界，以确保编程任务在转移到真实机器人时是可行的。这里的复杂性不仅在于所需的特定技术，还在于需要对机器人的物理和操作环境有透彻的了解。
开发和集成驱动程序的复杂性源于对机器人硬件和软件接口的深厚技术知识的需求。要打造能够与机器人有效通信和控制机器人的驱动程序，需要对机器人的控制架构、传感器输入和执行器机制有细致入微的了解。
精度
OLP 在精度、可重复性和安全性至关重要的场景中具备独特的优势。例如，在制造业中，特别是在汽车和航空航天领域，OLP用于对复杂的装配线进行编程。驱动程序则在对实时控制和适应性有所要求的场景下尤为突出。在协作机器人等领域，机器人与人类一起工作，对环境变化和人类输入的即时响应需求至关重要。
因此，虽然OLP用于在受控环境中预先规划和优化机器人任务，但驱动程序对于在更动态和不可预测的环境中实现实时交互和响应至关重要。在OLP和驱动程序之间进行选择，或两者的组合，很大程度上取决于手头应用程序的特定要求和约束。
RoboDK的机器人驱动程序
在 RoboDK 中编写的任何机器人仿真程序都可以使用机器人驱动程序在机器人上执行。模拟器中的机器人运动与实际机器人运动同步，实现了机器人程序的实时调试。
RoboDK现已支持的机器人驱动程序包括但不限于：UR机器人、ABB、Automata、柯马、电装、Dobot、斗山、爱普生、发那科、大族等……点击此处查看机器人驱动程序的完整列表。
以下文章演示了使用机器人驱动程序的联机编程项目的示例：实时联机编程。
