机器人离线编程系统是机器人编程语言的拓广，是利用计算机 图形学的成果，在电脑里建立起机器人及其工作环境的模型，自动 生成机器人的运动轨迹，然后在软件中仿真与调整轨迹，最后生成 机器人程序传输给机器人。 本 节 导 入 示 教 编 程 特 点 离 线 编 程 特 点 需要实际机器人系统和工作环境 编程时机器人停止工作 在实际系统上试验程序 编程的质量取决于编程者的经验 难以实现复杂的机器人运行轨迹 难以实现复杂的机器人运行轨迹 目前离线编程广泛应用于打磨、去毛刺、焊接、激光切割、数控加 工等机器人新兴应用领域。 图 7-1 离线编程系统构成图 用户接口 传感器 编 程 图 形 仿 真 数 据 库 数 据 库 机 器 人 控 制 柜 后 置 处 理 1 、离线编程系统构成 机器人离线编程系统正朝着集成的方向前进，其中包含了多个领 域中的多个学 域中的多个学科，为推动这项技术的进一步发展，以下几个方面的技 术是关键： 2 、 离线编程关键技术 （ 1 ）多传感器融合技术的建模与仿真 对多传感器进行建模，执行多传感器操作 （ 2 ）错误检测和修复技术 对系统的运行状态进行检测和修复 （ 3 ）各种规划算法的进一步研究 其包括路径规划、放置规划和微动规划等 （ 4 ）通用有效的误差标定技术 应用于各种应用场合的机器人标定 （

机器人编程，就是针对机器人为完成某项作业进行程序设计。 工业机器人编程是机器人技术的一个重要方面，它是与机器人所采 用的控制系统相一致的。为了用简单的方法描述作业、操控机器人， 机器人的语言应运而生。在本节中，主要详细介绍示教编程。 本 节 导 入 1 、示教编程 图 6-1 示教再现式机器人控制系统工作原理 示教盒 记忆装置 伺服放大 示教部分 再现部分 公共部分 工作装置 避免发生错误指令 编程占用机器人作业时间 难以与其他操作同步 很难规划复杂的运动轨迹 以及准确的直线运动 难以与传感信息相配合 机器人语言编程是指采用专用的机器人语言来描述机器人的动作 轨迹。机器人语言编程实现了计算机编程，它具有良好的通用性，同 一种机器人语言可用于不同类型的机器人。此外，机器人编程语言可 解决多台机器人之间协调工作的问题。 2 、机器人语言编程 离线编程是在专门的软件环境支持下，用专用或通用程序在离线 离线编程是在专门的软件环境支持下，用专用或通用程序在离线 情况下进行机器人轨迹规划编程的一种方法。这种编程方法与数控机 床中编制数控加工程序非常相似。一些离线编程系统带有仿真功能， 这使得在编程时就可解决障碍干涉和路径优化问题。 3 、离线编程 离线编程 为了使机器人能够进行再现示教的动作，就必须把机器人运动命令 编成程序。控制机器人运动的命令就是移动命令。在移动命令中，记录 有移动到的位置坐标、插补方式、再现速度等参数。

广泛共 识。 钢结构及船舶行业的小批量、多样化、非标化生产特性，导致传统手工焊接效率低下且 质量稳定性不足，而传统示教型编程耗时冗长，其依赖人工操作的局限性日益凸显，已难以 满足现代制造业对高效、灵活与智能化生产的核心诉求。 随着焊缝跟踪、信息传感、离线编程、智能控制、人工智能等技术的迭代突破，焊接机 器人的智能化水平迎来显著提升。通过搭载激光传感器与 3D 视觉系统，智能焊接机器人可 视觉系统，智能焊接机器人可 精准识别焊缝位置、尺寸及形状特征，实现焊接路径的自主规划，推动焊接技术向“免示教” 方向演进。当前，焊接机器人正经历从传统示教型向“免编程”、“免示教”型的深刻转型。 智能焊接解决方案（如智能焊接机器人、自动化焊接工作站及集成视觉传感的智能系统）不 仅能够提升焊接效率与质量稳定性、降低工人劳动强度，更能有效改善作业环境并减少职业 健康危害。此外，智能化技术有望缓解焊工资源短缺问题，通过降低对熟练焊工的依赖，保 应用的程度， 还需克服诸多技术与非技术难题。 本蓝皮书以智能焊接机器人为核心，重点阐述了其各核心模块的发展态势，其中包含焊 接机器人本体、3D 视觉及激光焊缝跟踪系统、智能焊接控制系统、离线编程软件、焊接配套 设备如焊接电源、焊枪等，结合智能焊接机器人产业链各环节的技术特点，剖析智能焊接机 器人市场和技术趋势，同时对智能焊接机器人的应用行业、应用场景和应用趋势进行分析， 旨在厘清智能

三大特征： （ 1 ）拟人功能：机器人是模仿人或动物肢体动作的机器，能像人那样使用工 具。因此，数控机床和汽车不是机器人； （ 2 ）可编程性：机器人具有智力或具有感觉与识别能力，可随工作环境变化 的需要而再编程。一般的电动玩具没有感觉和识别能力，不能再编程，因此 不能称为机器人； （ 3 ）通用性：一般机器人在执行不同作业任务时，具有较好的通用性。比如， 通过更换机器人手部末端操作器（手爪、工具等）便可执行不同的任务。 、工业机器人的分类 A 悬臂笛卡尔式 • 从支撑架伸出的长度有限， 刚性差，但其工作空间所受 约束较其它机器人所受的约 束少，故重复性和精度高； • 其坐标更近乎自然状态，故 编程容易； • 但有些运动形式，由于需要 大量计算，此结构可能较难 完成，如方向与任何轴都不 平行的直线轨迹。 x z 腕的俯仰 腕的偏摆 腕的偏摆 腕的横滚 腕的横滚 2 、工业机器人的分类 工业机器人的组成 B 驱动系统  通过对驱动系统的控制，使执行系统按照规定的要求 进行工作。  一般由控制计算机和伺服控制器组成。  控制计算机发出指令，协调各关节驱动之间的运动， 同时还要完成编程、示教 / 再现，以及和其他环境状态 （传感器信息）、工艺要求，外部相关设备（如电焊 机）之间的信息传递和协调工作。  伺服控制各个关节驱动器，使各杆按一定的速度、加 速度、和位置要求进行运动。

品全生命周期，包括： • 将 PMI 作为需求进行描述和管理； • 创建关联 PMI 的产品模型； • 基于 PMI 的公差仿真； • PMI 驱动的基于特征的加工； • PMI 驱动的 CMM 数控检测编程； • 将具有PMI的模型数据共享给供应商， 使其能容易地浏览查看； • 基于 PMI 的装配和 3D 现场作业指导 说明； • 基于 PMI 的自制或外购； • PMI 在生产 / 供应商处的应用； 数控工序数据的编制与管理 √ 挑战： ◇ NC 加工程序的快速编制 ◇ NC 加工程序的有序管理 ◇ 数控加工的一次性正确制造 √ 应对 ◇ 加工模板和基于特征加工等 NC 加 工编程的自动化应用 ◇ 基于 PDM 的加工数据管理 ◇ 车间对加工数据的直接访问 图 24 数控工序数据的编制和管理 图 25 EWI 和 3D PDF 作业指导书 图 23 三维工序模型的关联创建和表示 通过仿真产品的制造和装配过程来预测产品的 尺寸质量和偏差源贡献因子，实现 MBD 模型 中公差分配的优化，提高产品设计质量。在工 艺规划阶段，NX CMM 基于实体模型三维 PMI 标注驱动的智能化离线编程与虚拟仿真，借助 基于模型的 PMI 信息重用，可有效准确地传递 尺寸设计信息，从而确保数字化测量路径规划 与虚拟仿真验证结果的可靠性与唯一性，为输 出高质量零缺陷的 CMM 执行程序提供有力支 持。在产品生产阶段，DPV

视觉系统 控 制 计 算 机 通信接口 网络接口 声音、图像 等接口… 滑觉和力觉 传感器 手腕旋转 伺服控制器 （ 1 ）控制计算机：控制系统的调度指挥机构； （ 2 ）示教编程器：与主计算机之间以串行通信方式实现信息交互； （ 3 ）操作面板：由各种操作按键、状态指示灯构成； （ 4 ）磁盘存储：存储机器人工作程序的外围存储器； （ 5 ）数字和模拟量输入 / 输出：各种状态和控制命令的输人或输出； 图 5-4 ABB 公司 IRC5 控制系统 图 5-5 KUKA 控制系统结构 机器人程序 控制程序 核心功能 系统通讯 可视化编程操作界面 示教器 FANUC 机器人的控制系统主要分为硬件和软件两部分。硬件部分 主要有控制单元、电源装置、用户接口电路、控制单元、存储电路、关 节伺服驱动单元和传感单 轴运动运动，精度大大提高； ● 支持离线编程技术，技术人员可通过设置参数，优化机器人运动程序； ● 控制器内部结构相对集成化，具有结构简单、价格便宜等特点。 MOTOMAN UP6 是日本安川公司 MOTOMAN 系列工业机器人中的一种，其运动控制 系统采用专用的计算机控制系统 MOTOMAN UP6 计算机控制系统功能 系统伺服控制、操作台和示教编程器控制、显示服务、自诊断、 I/O 通

机器人是不具有自主感知、认知、决策和执行、接入自 主修正等能力的，依赖编程逻辑；固定用于某一道工 序的工业机器人，如果更换成另一道工序，则需要重 新编程，可以认为经典工业机器人依赖规则设定和专 家经验。近年来，工业机器人也在逐渐增加人工智能 的组件和模块，将 AI视觉目标检测组件融合至经典工 业机器人可以实现目标智能检测和传统编程操作的 结合，但是这种方式是局部智能、局部规则，而不是 end-to-end 王晓思，林家宁，白 琳 具身智能技术演进、工业应用实践与未来展望 本期专题 Monthly Topic 38 邮电设计技术/2025/07 类系统的机械臂的运动轨迹、抓取力度等参数需通过 编程或离线仿真预设。当工件尺寸公差超过预设范 围、来料姿态随机变化（如散乱堆放的铸件），或工序 调整（如新增部件）时，需工程师重新编写运动控制代 码。此外，在粉尘车间（如铸造厂）、强光直射工位（如

而是来自 “工厂数据的经验” ——“操作秘籍” 与能管系统联动，实现智能自 动 寻优 APC ：自适应控制，保证最优的实现 EMS ：历史数据挖掘 找出最优参数集 13 特点四：简单！ 配置式编程 便于维护与更新  按照 APC 项目的实施 步骤进行配置操作  集成化的软件平台 数据采集 模型辨识 控制器开发 离线模拟 参数整定 软仪表开发 …  强大的功能及友好的 用户界面 自 动 阶跃测试 内置线性优化功能 快速 数据分析便利 灵活性 14 特点五：专家团队实施项目 事实验证效果 先进的技术原理 模型预测控制 智能算法 成熟的软件平台 配置式编程 模型自 动识别 智能化的控制 质量实时预测 自 动 寻优 效果有保证 专业队伍 品牌背书 15 祁连山漳县 2# 生产线 - 回转窑及篦冷机专家优化系统 生产线规模 日产熟料 4500

自动产生刀具清单文件，包括刀具名称、几何参数等，并自动关联到该程序上。  程序信息自动提取功能，比如系统对程序的图号、编程员、机床等信息自动进行 23 / 56 提取。  智能的程序查询功能，可按照产品、编程员、机床、操作者等进行组合和模糊查 询。  强大的角色管理功能，如编程员、编程主管、检验员、技术主任等，对加工程序 进行可靠的权限管理，不同的人员设置不同的权限。 3.6.2.3 自动产生程序管理记录，包括创建、修改、试切、批准、删除等事件的时间及人员， 使程序具有可追溯性，完全符合 ISO9001 管理标准，并可对记录进行分类管理。 3.6.2.7 程序统计 具有机床程序负荷统计功能，自动生成编程员、操作员、每台机床的程序负荷及程序 进度统计报告。并以醒目直观的柱图、饼图等形式表现出来。 3.6.2.8 备份和恢复 具有数据自动备份和手动备份功能，服务器会对数据进行自动定期备份，在需要时可

化取代了蓝领工人并催生了德鲁克所谓“知识 工作者”的兴起，那么大语言模型就直接击中了知识工作者任务的核心。 经济学家作为知识工作者，毫无疑问处在这次变革的中心。经济学家的日常工作，包括数据分析、编程和 专业写作等，恰恰都是大语言模型擅长而且仍在快速进步的领域。如果我们采用 O*NET 对于经济学家的任 务描述，请 GPT-4o 来评判有多少会受到人工智能的影响，经济学家已经有 64% 的任务暴露于人工智能的影 率。 以主流的推理模型为例，OpenAI 的 o1 系列通过强化学习训练 AI 逐步分解问题并推导答案；DeepSeek- R1 则首先让模型学习部分高质量思维链数据（称为“冷启动数据”），再以编程和数学问题解答正确性作为奖 励，以强化学习的方式训练模型 (DeepSeek, 2025)；Google 的 Gemini 2.0 Flash Thinking 更进一步，支持多 模态输入，并生成清晰的思维链。以 进行交互，或在 Python 中安装 Ollama 包进行编程调用。 4.4 整合大模型的其它应用 在编程、知识管理等比较专业的垂直类任务上，出现了一批基于大模型的应用工具。AI 代码编辑器和大 模型知识库是其中的代表性应用。 代码编辑器 AI 技术可以集成到编程工作流程中，为开发者提供编码辅助工具。目前常用的 AI 辅助编程工 具包括独立的代码编辑器 Cursor，以及 Github