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　　隨著工業(yè)機器人在航空制造領(lǐng)域應(yīng)用的逐漸深入，一些不足也開始呈現(xiàn)出來，例如作業(yè)規(guī)劃和干涉碰撞檢測的自動化程度低、定位標(biāo)定和離線編程等生產(chǎn)準(zhǔn)備時間長、對作業(yè)柔性和可拓展性考慮不足導(dǎo)致設(shè)備利用率不高等，在航空產(chǎn)品單件小批生產(chǎn)模式下有時無法體現(xiàn)出機器人的優(yōu)勢。

　　因此，未來航空制造領(lǐng)域的工業(yè)機器人需要更好地適應(yīng)單件、小批生產(chǎn)模式下多變的任務(wù)需求、復(fù)雜的場地環(huán)境，提高定位及運動精度，縮短離線編程和生產(chǎn)準(zhǔn)備時間，提高設(shè)備利用率等，真正發(fā)揮出機器人的優(yōu)勢和特點。下列技術(shù)將成為共性的關(guān)鍵使能技術(shù)。

　　（1）高精度測量定位技術(shù)。工業(yè)機器人的重復(fù)定位精度高而絕對定位精度低，無法滿足飛機數(shù)字化裝配中絕對定位精度要求，因此需要高精度測量裝置引導(dǎo)機器人末端執(zhí)行器實現(xiàn)運動軌跡的伺服控制。目前來看，大范圍測量主要使用激光跟蹤儀和iGPS等，局部測量中單目視覺、雙目視覺、手眼視覺、激光測距傳感器等各有所長，在某些特殊場合下，聲覺、力覺傳感器也有用武之地。可以預(yù)見的是，多傳感器信息融合技術(shù)必將得到進(jìn)一步發(fā)展。

　　（2）末端精度補償技術(shù)。機器人末端精度受運動學(xué)插補、機器人負(fù)載、剛度、機械間隙、刀具磨損、熱效應(yīng)等多種因素的影響，因此除了采用高精度的測量儀器外，建立定位誤差模型和補償算法也是提高定位精度的重要手段。為此，需要對機器人的關(guān)節(jié)剛度、位置誤差、溫度引起的變形等進(jìn)行參數(shù)辨識，獲得誤差模型或誤差矩陣，進(jìn)而通過精度補償算法對末端執(zhí)行器的定位提供伺服修正。

　　（3）智能規(guī)劃技術(shù)。機器人是自動化的載體，無論是鉆孔、噴涂、焊接、切割、裝配還是涂膠、點膠，最終都依靠機器人末端嚴(yán)格按照預(yù)定軌跡運動完成作業(yè)，因此軌跡規(guī)劃的結(jié)果直接影響機器人的工作效能和效率，而軌跡規(guī)劃的效率和自動化程度則直接影響生產(chǎn)準(zhǔn)備時間。在對工藝深入了解的基礎(chǔ)上，實現(xiàn)自動路徑規(guī)劃、機器人軌跡優(yōu)化、自動干涉校驗、工藝參數(shù)與過程優(yōu)化是一個重要的研究方向。

　　為了提高機器人的智能化程度，諸如專家系統(tǒng)、模糊系統(tǒng)、進(jìn)化計算、群計算、機器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能方法將被大量引入，而圖像識別、語音識別、語音合成、自然語言理解等技術(shù)也會被廣泛應(yīng)用于增加、改良人機交互方式。此外，云計算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的快速發(fā)展，資源共享、知識共享、數(shù)據(jù)挖掘等理念為提高機器人的分析、決策和協(xié)作能力提供了新的思路。

　　（4）機器人控制技術(shù)。由于工業(yè)機器人是一個非線性、多變量的控制對象，結(jié)合位置、力矩、力、視覺等信息反饋，柔順控制、力位混合控制、視覺伺服控制等方法得到了大量應(yīng)用和研究，面對高速度、高精度、重載荷的作業(yè)需求，機器人的控制方法仍將是研究重點。