工业机器人在机电一体化装配系统中的路径规划与精度优化设计

一、引言

在智能制造产业升级背景下，机电一体化装配系统广泛应用于汽车、电子、航空航天等领域，实现零部件装配自动化、标准化。工业机器人因多自由度、高负载、强适应性，成为连接装配系统各环节的关键。我国工业机器人装机量多年居世界第一，超 60% 用于装配场景。然而，随着精密零部件装配需求增长，传统机器人路径规划依赖人工示教或简单算法，存在路径冲突、运动能耗高问题，且装配精度受多因素影响，难突破 ±0.1mm 精度瓶颈。因此，优化路径规划策略、提升装配精度控制水平，是突破机电一体化装配系统性能瓶颈的核心任务。

二、工业机器人在机电一体化装配中的路径规划与精度痛点

（一）路径规划存在的核心问题

静态路径规划适应性差：传统路径规划基于预设环境模型生成静态路径，遇装配系统动态变化无法实时调整，易引发碰撞风险，如电子装配线供料单元故障，机器人按原路径运动可能致生产线停机。

多机器人协同路径冲突：多机器人协同装配时，各机器人运动路径缺乏全局优化，易出现路径交叉、作业等待，导致装配效率下降，据调研，因路径冲突造成的效率损失可达 20%-30%. 。

路径优化目标单一：现有路径规划多以“ 最短路径” 为单一目标，忽视机器人运动平稳性、能耗成本及关节磨损等因素，过于追求短路径会增加能耗、加速机械结构老化。

（二）装配精度控制的主要瓶颈

多源误差叠加影响精度：工业机器人装配精度受机械误差、控制误差、环境误差综合影响，如高温使机器人连杆热胀冷缩，高速运动时伺服系统响应滞后易造成轨迹偏移。

精度补偿机制不完善：当前误差补偿多采用离线标定方式，无法实时应对动态误差，且补偿模型多针对单一误差源，难解决多误差源耦合问题。

感知与控制协同不足：装配中，感知设备与机器人控制系统数据传递存在延迟，导致闭环控制响应滞后，无法及时修正装配偏差，在精密插接、拧紧作业中易出现装配不到位或过盈损伤问题。

三、工业机器人路径规划优化设计

（一）基于智能算法的动态路径规划

采用深度强化学习（DRL）算法，将机器人装配环境建模为状态空间，以 “ 避障成功、路径最短、能耗最低” 为多目标奖励函数，通过机器人与环境持续交互训练，实现动态环境下路径自主决策。如汽车底盘装配，检测到工件位置偏移时，机器人可基于强化学习模型实时调整轨迹，避障响应时间缩至 0.1 秒以内。

引入分布式模型预测控制（DMPC）算法构建多机器人全局路径优化模型。各机器人通过信息交互共享运动状态，基于预测模型优化未来轨迹，避免路径冲突。同时采用 “ 任务优先级” 分配策略，优先规划关键装配任务路径，确保生产线整体效率。

路径规划引入 B 样条曲线插值算法，平滑机器人关节运动轨迹，减少急加减速带来的能耗与磨损；结合机器人动力学模型，优化关节运动参数，在满足装配节拍要求下，实现能耗降低 15%-20% 。

（二）结合装配工艺的路径定制化设计

针对不同装配工艺特性制定定制化路径方案。电子元件插装作业采用“ 点 - 线 - 面” 分层路径规划，先快速移至装配区域上方，再以低速高精度轨迹完成插装，兼顾效率与精度；大型结构件焊接装配采用分段式路径

规划，结合焊接温度场分布调整机器人运动速度，避免装配变形；柔性装配（如橡胶件装配）采用力 - 位混合控制路径规划，通过力传感器反馈调整末端执行器姿态，确保装配力均匀稳定。

四、工业机器人装配精度优化技术方案

（一）多源误差综合补偿技术

机械误差在线标定与补偿：通过激光跟踪仪、三坐标测量机等高精度设备，实时采集机器人关节间隙、连杆形变等机械误差数据，建立基于神经网络的误差预测模型，动态修正机器人运动指令。例如，采用 BP 神经网络拟合误差与关节角度、负载的映射关系，补偿后定位精度可提升30%-40%_∘ 。

环境误差自适应补偿：在机器人本体及装配工位部署温度、振动传感器，实时监测环境参数变化；基于自适应控制算法，根据环境参数动态调整机器人运动参数，如温度升高时，通过预补偿算法修正连杆热胀误差；振动干扰时，启动振动抑制控制，降低误差影响。

感知 - 控制一体化误差补偿：构建 “ 传感器 - 控制器 - 执行器” 闭环协同系统，通过 5G、工业以太网等高速通信技术，实现视觉、力传感器数据与控制系统的实时交互；采用模型预测控制（MPC）算法，基于感知数据提前预测装配偏差，及时调整机器人运动轨迹，补偿响应时间控制在50ms 以内。

（二）控制系统性能升级

伺服系统优化：采用高精度伺服电机（如永磁同步伺服电机）与高分辨率编码器（分辨率≥17 位），提升位置检测精度；引入滑模变结构控制算法，增强伺服系统的抗干扰能力，降低轨迹跟踪误差。

运动控制算法升级：将传统 PID 控制升级为 PID - 模糊控制复合算法，通过模糊逻辑动态调整 PID 参数，提高控制的适应性与鲁棒性；在精密装配中引入迭代学习控制算法，通过多次装配作业的误差学习，逐步修正运动轨迹，实现装配精度的持续优化。

（三）装配工艺与机器人精度协同优化

从装配工艺层面提升精度控制水平，采用模块化装配理念，将复杂装配任务分解为简单子任务，降低单次装配的精度要求；在装配工装设计中增加定位基准与导向结构，辅助机器人实现高精度定位；采用 “ 先粗定位后精调整” 的两步装配策略，先通过视觉引导完成粗装配，再通过力反馈进行精调整，确保装配精度达标。

五、结论

工业机器人的路径规划与精度优化是提升机电一体化装配系统性能的核心抓手。通过融合强化学习、模型预测控制等智能算法，可实现动态、协同、低耗的路径规划；通过多源误差综合补偿、控制系统升级、工艺协同优化等技术手段，能有效突破精度瓶颈。

参考文献

[1]郑同生. 智能制造背景下机电一体化专业五年贯通课程体系改革探 索[J].模具制造,2025,25(05):123-125.DOI:10.13596/j.cnki.44-1542/th.2025.05. 040.

[2]黄彦,田殿栋. 机电一体化技术在工业机器人关节驱动中的应用[J].造纸装备及材料,2025,54(04):92-94.

[3]韩玉婷. 机电一体化技术在工业机器人搬运装置中的应用[J].现代工业经济和信息化,2025,15(03):147-149.DOI:10.16525/j.cnki.14-1362/n.2025.03.047.