机器人辅助柔性焊接工艺规划与路径优化研究

一、柔性焊接系统核心构成

一个典型的机器人辅助柔性焊接系统通常由以下几部分组成：

执行单元：六自由度或更高自由度的工业机器人本体，负责携带焊枪执行焊接动作。其工作范围、重复定位精度和负载能力是关键指标。

传感单元：系统的“眼睛”和“神经”。主要包括：

视觉传感器（2D/3D）：用于焊缝的初始寻位、焊缝轮廓识别、坡口尺寸测量（如宽度、深度、角度）以及焊后的焊缝外观质量检测。

电弧传感器/激光视觉跟踪传感器：用于在焊接过程中实时跟踪焊缝偏差，并引导机器人进行自适应纠偏。激光视觉传感器能提供更丰富的三维信息，是目前主流技术。

控制与规划单元：系统的“大脑”。包括机器人控制器和上位工控机。上位机运行离线编程（OLP）软件和路径优化算法，负责接收传感数据、进行工艺规划、生成并优化机器人运动轨迹和焊接指令，最终下发至机器人控制器执行。

二、柔性焊接工艺规划关键技术

（一）基于离线编程的初始路径生成

离线编程技术是实现柔性化的基础。设计人员在三维 CAD/CAM 软件环境中，利用工件的数字孪生模型，直接规划机器人的焊接路径和姿态，无需占用实际机器人。这不仅大幅提高了编程效率，更使得小批量生产变得经济可行。规划时需综合考虑焊枪可达性、与工件的干涉碰撞、以及机器人的奇异点问题。

（二）焊缝信息的智能感知与提取

由于实际工件存在加工误差、装配误差和热变形，数字模型与物理实体之间存在差异。因此，必须通过视觉传感技术获取真实的焊缝信息。通过激光视觉传感器扫描焊缝，获取点云数据，再经过图像处理和点云配准算法，精确提取出焊缝的中心线、坡口截面几何特征（如角度、间隙、错边量），为后续的自适应规划提供数据支撑。

（三）焊接工艺参数优化

焊接质量在很大程度上由工艺参数（焊接电流、电压、速度、气体流量、干伸长等）决定。传统的参数库依赖工人经验，难以适应动态变化的条件。柔性焊接系统通过建立工艺参数专家库或智能优化模型，将感知到的焊缝特征（如板厚、坡口角度）与最优工艺参数进行映射。更先进的方法是利用机器学习（如神经网络、强化学习）或数字孪生技术，通过大量实验数据或物理仿真模型，动态预测和调整参数，以实现始终如一的高质量焊接。

三、焊接机器人路径优化方法研究

（一）优化目标

时间最优：最小化完成整个焊接任务的时间，提高生产效率。这是最常见的优化目标。

能量最优：最小化机器人的能耗，符合绿色制造理念。

平滑性最优：确保机器人运动轨迹的高阶导数（特别是加加速度 Jerk）连续，减少机构冲击、振动和磨损，提高运动平稳性和轨迹精度，这对于高质量焊接至关重要。

多目标优化：在实际应用中，往往需要综合考虑时间、能量、平滑性等多个冲突的目标。

（二）智能优化算法的应用

焊接路径优化是一个复杂的非线性问题，传统数学方法难以求解。智能优化算法在此展现出强大优势：

遗传算法（GA）：通过模拟自然选择和遗传学机制，对路径点序列或参数进行编码、选择、交叉和变异，逐步进化出最优或近似最优的路径。其全局搜索能力强，适用于多目标优化。

粒子群算法（PSO）：模拟鸟群觅食行为，通过个体和群体的历史最优信息来引导粒子（路径解）在解空间中向最优区域移动。收敛速度快，参

数设置简单。

蚁群算法（ACO）：模拟蚂蚁通过信息素寻找最短路径的行为，适用于离散的路径点排序优化问题。

神经网络与强化学习：对于高度复杂和动态的环境，深度强化学习（DRL）可以通过与仿真环境的大量交互，自主学习最优的运动策略和路径，是未来研究的前沿方向。

优化过程通常需要在机器人动力学约束、关节角度/速度/加速度限制以及避免奇异点和碰撞的约束条件下进行。

四、挑战与未来发展趋势

尽管机器人柔性焊接技术取得了长足进步，但仍面临一些挑战，并呈现出清晰的发展趋势。

（一）当前面临的主要挑战

感知技术的局限性：强弧光、飞溅、烟尘等恶劣的焊接工况对传感信号的稳定性造成严重干扰，高反光材料的识别仍是一大难题。

工艺模型的复杂性：焊接是一个多物理场耦合的复杂过程，建立精确的、可用于实时控制的熔池动态模型和质量预测模型极其困难。

系统集成与可靠性：将多种先进技术（传感、算法、控制）无缝集成到一个稳定、可靠的工业级系统中，对软硬件协同提出了极高要求。

初始投入成本高：柔性焊接系统涉及高端机器人、激光视觉传感器和软件，初期投资较大，对中小企业的应用推广形成一定壁垒。

（二）未来发展趋势

人工智能深度融合：AI 技术将更深层次地赋能柔性焊接。利用深度学习进行焊缝特征识别和缺陷检测；利用强化学习实现工艺参数的自适应调整和路径的在线实时优化；利用数字孪生技术构建虚拟映射，实现全过程仿真、预测与优化。

协同焊接与集群化：由多台机器人、变位机、移动AGV 等组成的协同焊接单元将成为解决大型复杂结构件（如船体、飞机机身）自动化焊接的必然趋势。它们之间的任务分配、轨迹协调和避障是研究重点。

云平台与大数据：构建焊接云平台，收集和分析海量的焊接过程数据与质量数据，通过数据挖掘形成更优的工艺规范，并实现远程监控、故障诊断和预测性维护。

模块化与标准化：开发模块化、标准化的柔性焊接解决方案，降低系统集成难度和成本，推动技术在更广泛行业内的普及应用。

结语：

综上所述，机器人辅助柔性焊接是智能制造技术在现代焊接领域的具体体现和必然发展方向。其核心在于通过高精度的感知、智能化的规划和自适应优化控制，赋予焊接机器人应对不确定性和复杂性的能力。本文围绕工艺规划与路径优化两大主题，系统地分析了其技术内涵、关键方法和应用现状。研究表明，基于离线编程和机器视觉的初始路径生成是柔性化的前提；而结合焊缝特征感知的工艺参数动态优化是保证质量的核心；进一步运用遗传算法、粒子群算法等智能优化方法对运动路径进行平滑、时间或能量上的优化，是提升系统综合性能的关键手段。未来，随着人工智能、数字孪生和 5G 等新技术的成熟与渗透，机器人柔性焊接系统将朝着更智能、更协同、更云化的方向演进，最终为制造业的转型升级提供强大的技术支撑。

参考文献：

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