城市燃气管网工程施工中地下管线的保护技术探讨

引言

工业 4.0 浪潮的席卷，推动全球制造业向智能化、柔性化方向加速迈进。工业机器人作为智能制造的核心载体，其应用范围已从传统汽车制造、电子装配领域，逐步拓展至航空航天、医疗器械等高精尖产业。据国际机器人联合会（IFR）统计，2023 年全球工业机器人安装量同比增长 15% ，中国连续第十年成为全球最大的工业机器人市场。在这些应用场景中，自动化控制精度与轨迹规划能力直接决定了产品的加工质量、生产效率及企业的竞争力。例如，在芯片封装环节，机器人需以亚微米级精度完成芯片拾取与贴装；在汽车白车身焊接中，轨迹规划的优劣直接影响焊点质量与整车结构强度。

然而，当前工业机器人在实际运行中仍面临诸多挑战。机械结构方面，零部件的加工公差、关节磨损导致的运动间隙，使末端执行器定位精度难以满足高精度生产需求；传感器层面，编码器量化误差、信号传输干扰等问题，致使反馈信息与实际状态存在偏差；控制算法领域，传统 PID 控制在应对非线性、强耦合的机器人系统时，存在响应滞后、超调量大等缺陷。同时，传统轨迹规划算法如关节空间规划与笛卡尔空间规划，在复杂障碍物环境下，难以兼顾路径最短、能耗最优与避障安全的多重目标。因此，开展工业机器人自动化控制精度提升与轨迹规划算法研究，对突破技术瓶颈、推动制造业高质量发展具有重要的现实意义。

1 工业机器人自动化控制精度概述

1.1 控制精度的定义与衡量指标

工业机器人的自动化控制精度是指机器人末端执行器实际运动轨迹与理想轨迹之间的吻合程度，通常通过定位精度、重复定位精度和轨迹跟踪精度三个核心指标进行衡量。定位精度反映机器人末端执行器到达目标位置的准确程度，受机械结构、传感器精度及控制算法等多因素影响；重复定位精度体现机器人多次执行同一指令时，末端执行器返回同一位置的一致性，是评估机器人稳定性的关键指标；轨迹跟踪精度则衡量机器人在连续运动过程中，对预设轨迹的跟随能力，对复杂曲面加工、精密装配等任务至关重要。

1.2 控制精度在工业生产中的重要性

控制精度是工业机器人实现高质量生产的基础。在航空发动机叶片加工中， 0.01mm 的定位误差可能导致叶片气动性能下降，影响发动机效率与寿命；在锂电池极片涂布工序，轨迹跟踪精度不足会造成涂层厚度不均，引发电池容量衰减与安全隐患。

1.3 国内外研究现状

国外在工业机器人控制精度研究领域起步较早，日本发那科、德国库卡等企业通过优化机械结构设计、开发高精度伺服驱动系统，将机器人定位精度提升至 ±0.02mm 。在算法层面，美国麻省理工学院提出基于模型预测控制（MPC）的轨迹跟踪算法，有效解决了机器人动态响应滞后问题。国内近年来在该领域也取得显著进展，哈尔滨工业大学研发的基于深度学习的误差补偿算法，使机器人定位精度提高了 30% ；华中科技大学通过改进运动学模型，优化了机器人轨迹规划的平滑性。但与国际先进水平相比，我国在核心零部件制造、高端控制算法研发等方面仍存在一定差距。

2 工业机器人自动化控制精度影响因素深度剖析

2.1 机械结构因素

工业机器人的机械结构犹如其 “骨骼”，对控制精度起着决定性作用。从零部件加工角度看，减速器、关节轴承等关键部件的制造精度直接影响机器人运动精度。

2.2 传感器因素

传感器作为工业机器人的 “感知器官”，其性能直接影响控制系统的决策准确性。编码器作为位置反馈的核心元件，有限的分辨率会产生量化误

差，例如 20 位编码器的单脉冲角度分辨率为 0.0069^∘ ，这意味着在小角度运动时，实际位置与反馈位置可能存在偏差。

2.3 控制算法因素

控制算法是工业机器人的 “大脑”，其优劣直接决定控制精度的高低。传统 PID 控制算法因结构简单、鲁棒性强，在工业机器人控制中广泛应用，但面对非线性、时变的机器人动力学系统，难以实现高精度控制。

3 工业机器人轨迹规划算法优化与创新

3.1 传统轨迹规划算法的局限性分析

传统轨迹规划算法主要分为关节空间规划与笛卡尔空间规划。关节空间规划通过对机器人各关节角度进行插值计算，生成运动轨迹，其优点是计算量小、易于实现，但缺乏对末端执行器运动轨迹的直观控制，且在路径规划时难以考虑障碍物约束。笛卡尔空间规划直接在工作空间中规划轨迹，可精确控制末端执行器的位置与姿态，但需进行复杂的运动学正逆解计算，计算效率低，对控制器性能要求高。

3.2 改进粒子群算法的理论基础与创新点

粒子群算法（PSO）源于对鸟群觅食行为的模拟，通过粒子在解空间中的迭代搜索，寻找最优解。标准 PSO 算法在迭代后期易陷入局部最优，针对这一问题，本文提出改进策略：

动态惯性权重调整：引入非线性递减函数，使惯性权重随迭代次数动态变化。初期较大的惯性权重赋予粒子较强的全局搜索能力，快速探索解空间；后期惯性权重逐渐减小，增强粒子的局部搜索能力，避免算法早熟收敛。

精英学习策略：建立精英粒子库，将每次迭代中适应度值最优的前10% 粒子作为精英粒子。普通粒子在更新位置时，不仅向全局最优粒子学习，还借鉴精英粒子的经验，加快算法收敛速度，提升寻优能力。

自适应变异操作：根据粒子适应度值与群体平均适应度的差异，动态调整变异概率。对于陷入局部最优的粒子，增加变异概率，使其跳出当前区域；对于接近全局最优的粒子，降低变异概率，保持其稳定性。

3.3 基于改进粒子群算法的轨迹规划流程设计

在工业机器人轨迹规划中，首先将机器人工作空间离散化为网格，每个粒子代表一条候选轨迹。定义目标函数为路径长度、运动平滑度与避障安全的加权和，其中路径长度通过欧几里得距离计算，运动平滑度由轨迹曲率衡量，避障安全则根据粒子与障碍物的距离判断。在算法迭代过程中，粒子根据速度更新公式调整位置，同时依据目标函数计算适应度值。通过不断更新粒子的位置与速度，最终获得最优轨迹。该流程能够有效平衡路径优化与避障需求，适用于复杂工业环境下的机器人作业。

结束语

本文围绕工业机器人自动化控制精度提升与轨迹规划算法展开深入研究，系统分析了影响控制精度的关键因素，提出并验证了基于改进粒子群算法的轨迹规划方案。研究结果表明，改进算法在轨迹优化、控制精度提升方面效果显著，为工业机器人在高端制造领域的应用提供了创新思路与技术支撑。然而，研究仍存在一定局限性，如未充分考虑机器人多体动力学特性对控制精度的影响，算法在实时性方面还有提升空间。未来研究可从以下方向展开：一是结合机器人动力学模型，优化轨迹规划算法，进一步提高控制精度；二是探索深度学习与强化学习在机器人控制与轨迹规划中的应用，实现复杂工况下的自主决策与智能控制；三是加强产学研合作，推动研究成果向实际工业应用转化，助力我国智能制造产业迈向更高水平。

参考文献

[1]张卓然.城市燃气管网工程施工中地下管线的保护技术探讨[J].内蒙古石油化工， 2024， 50（11）：66-69.