浅谈机器人编程方法及力控编程特点

谈及机器人编程，业内人士都会有一堆要吐槽的内容。但是，无论槽点是什么，但是总避不开在线示教编程。其实也不奇怪，谁让她至今仍然是工业机器人最普及的编程方式呢？

（机器人本体是半成品，是程序赋予了它真正的“生命”）

>>>当前主流的编程方式

当下市场上主流的编程方式为：1）点示教编程；2）离线编程；3）拖拽示教编程；4）免示教自主编程；5）模仿学习编程；共计五大类，在工业机器人范畴内，以1）2）为主要应用方式，在协作机器人范畴内，以3）为主要应用方式。至于第4）和5）项编程方法，则属于前沿探索性的方案，尚未有效地普及应用。

首先，点示教编程几乎是所有学习机器人编程的人员入门的启蒙方式。当然，机器人示教器就成为必不可少的工具。这种编程方法简单、易用，缺点是效率不高并要占用机器人生产时间。比如操作者想让机器人沿着一条直线进行打磨作业，其实原则上来讲，操作者只需要示教2个点就可以实现这个目标了。因为，2点确定一条直线。但是，实际上操作者都会尽可能多地示教点，以此来确保机器人示教轨迹的精度。

（ABB机器人示教器|示例图片）

除此之外，点示教编程还有一个缺点或缺陷，那就是针对复杂曲面编程时，再优秀操作员都几乎无能为力。因为，理论上来说示教再多的“点”也很难准确描述出“面”（尤其是复杂曲面）的形态，基本上得不到理想的示教轨迹。

其次，离线编程属于进阶类机器人编程方式，它是基于CAD/CAM软件基础上开发的专门适用机器人编程的方式。这种编程方法比较高效、不占用生产时间，缺点是在大部分应用场景下只能实现“轨迹编程”，而无法实现真正意义上的“工艺编程”。即是说，当通过导入工件3D数模迅速完成机器人轨迹离线编程后，操作员必须把程序导入机器人控制柜并通过对实际轨迹做二次参数调整的方式来完成真正所需的机器人“工艺编程”，并以此来实施真实的生产加工作业。

（ABB离线编程软件RobotStudio|示例图片）

其实，主流的四大家族机器人生产厂家都有自己配套的离线编程软件，但是，都不能互相兼容。为此，市场上就出现了可以兼容各类品牌机器人的第三方离线编程软件。这方面较为典型的供应商比如加拿大的RobotMaster软件，是市场上导入较早、活跃度较高、应用场景较丰富的第三方离线编程软件。

（RobotMaster离线偏差软件|示例图片）

但是，与四大家族自带的离线编程软件一样，第三方离线编程软件也只能实现机器人的“轨迹编程”，却很难实现“工艺编程”的目的。即使有些第三方离线编程软件声称，它们是基于完整的工件3D数模信息并借助CAD/CAM软件的功能对机器人编程轨迹进行了自动调整和处理，往往也还是达不到“工艺编程”的要求。故而，各种所谓的机器人“工艺包”的概念就应运而生了。

（ABB RobotoStudio加工工艺包|示例图片）

实际上，真正有用的机器人应用“工艺包”也是基于丰富的应用数据基础之上，通过机器人技术人员抽象提取并封装成的一个针对某种特定应用场景的一段成熟的加工程序。这个结果的获得，离不开操作员大量的以“工艺轨迹”调整优化为手段的海量数据“喂”食给算法模型。

再次，拖拽示教编程的方式多见于协助机器人的应用，本质上仍然属于在线点示教编程范畴。区别只是操作员不用通过示教器来写程序代码，而是直接用手通过拖拽协作机器人手臂来完成“轨迹示教”。这种方式对有“程序代码恐惧症”的操作者来说，简直是极品良药。

（FR法奥意威协助机器人拖拽示教|示例图片）

然而，拖拽示教的方式其实很难扩展应用到工业机器人。一方面是因为工业机器人的自身的安全等级不够，直接拖拽示教是严重违反安全规程的；另一方面，工业机器人通常负载和刚性都比较大，导致机器人本体的关节重量也偏大，在这种情况下拖拽示教其实并不轻松。

再其次，免示教自主编程的方式近年来有了较大的发展。其实，这种编程方式依然是建立在机器人应用“工艺包”（比如焊接工艺包）的基础上，增加视觉功能，以此来触发相应的工艺包自动进行作业。目前，在机器人焊接领域已经有了较为普遍的使用，市场上供应商也常常用“免示教编程”的概念来推广这个技术。

（FR法奥意威免示教编程焊接移动站|示例图片）

最后，模仿学习编程是一种相对较新兴的机器人编程方式，这种编程方式也称为“间接示教学习编程”。间接示教学习是指先通过观察示教者行为来学习环境参数，再由最优化控制器根据环境参数得到最优策略的过程。这样的学习问题也被称为逆向优化控制（Inerse optimal control）问题。这种示教学习方法因其对规划系统要求较低并能考虑长期回报而受到广泛关注和应用。当前，一些国外公司在这方面走在了行业的前列，比如丹麦的Nordbo公司。

（Nordbo公司模仿学习编程|示例图片）

逻辑上讲，这种编程方式可以应用到各种类型的机器人。但是，工业机器人囿于自身安全等级的问题，是不可以直接在开放空间（没有安全围栏）与人进行协同工作的。故而，在采用模仿学习编程的应用方面尚有欠缺。或者说，模仿学习编程之对于协作机器人，就是拖拽示教编程的“升级版”。操作者完全可以不用拖拽机器人本体，而是手持“便携式编程工具”直接“画出机器人作业轨迹”也即完成了轨迹的示教编程。这种编程方式非常实用、方便。

>>>力控编程的特点

力控编程，是指把机器人应用抛磨、去毛刺工况时的程序编写。具体的编程方法正如上文所述，原则上来讲都可以应用。但是，这些编程方法都无法直接得到“工艺编程”，至多可以完成“轨迹编程”。因为，无论机器人系统方案采用“工件型”亦或是“工具型”，都必须确保“工艺轨迹”的“顺服性Fluid Motions”才可以实现设计的抛磨、去毛刺加工效果。

（KEYONE力控编程|示例图片）

欲实现“顺服效果Fluid Motions” ，就必须对相关的工艺参数进行研究和设定。其中，机器人本体移动速度、机器人打磨力值、磨具的转动速度、磨具的单次进给量等四个参数是最基础的考虑内容，也是最重要的研究内容。

在这四个关键参数中，其中机器人打磨力值最难实现。因为其他三个参数基本磨具选定后就相应地确定了，但是，打磨力值要求不但要能匹配磨具的属性，而且必须在作业的全过程中保持“恒定”并能自主地在行程位移内调整，最终实现在行程位移内“力-位移”的一组恒定关系，以期达到像人那样“Human Touch”把工件接近工具或者把工具接近工件。

显然，这就是机器人抛磨、去毛刺应用中为什么要额外为系统配置“力控装置”的原因了。无论是配置主动式力控装置（Activ Compliance）或者被动式力控装置（Passive Compliance）都是为了实现上述目标，并能顺带地大大简化机器人编程工作的复杂程度。

（Pushcorp Active Compliance|示例图片）

因为，在“力控装置”的行程范围内，无论机器人携带抛磨工具怎么运动，在全过程中“力控装置”都可以始终保持“设定抛磨力值恒定”，并通过自身的机械结构来被动地补偿由于“来料一致性偏差”导致的位移偏差。便利的是，这个调整并非是通过机器人坐标系补偿来实现的，而是直接由“力控装置”自身来完成的。因此，操作者在进行编程时就无须考虑来料的一致性偏差因素，可以直接根据工件的3D数模（理想模型）来完成机器人轨迹编程。

（Pushcorp Active Compliance Effect|示例图片）

当然，最终的“工艺编程”仍然需要操作者花时间和耐心“调试”出来。在机器人抛磨、去毛刺应用工况下，当前并没有什么有效的方式可以采用。

>>>技术的迭代方向

从当前情况来讲，在线点示教编程应该在很长的时间内仍然会是众多机器人应用的首选方式。但是，随着协作机器人的逐渐普及应用，免示教自主编程和模仿学习编程会越来越受到操作者的青睐。至于离线编程，相信随着离线编程软件的功能日趋完善、价格越发合理后会迎来一波市场的追逐。但是，所有肆意扩大离线编程软件功效的市场行为都会被狠狠地教训。

另外，随着CHAT-GPT技术的成熟及逐渐普及应用，相信肯定会有基于此项技术而诞生的全新的机器人编程技术，请给“岁月以文明”，让我们拭目以待。