机器人控制发展的现状与前景

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1、 . ./2我的文件夹/./n 更多资料请访问.(.)./2我的文件夹/./指导教师评定成绩(五级制)：指导教师签字：附件C：译文从工业的角度看机器人控制发展的现状和前景TorgnyBrogardhABB机器人、SE-721stera 68 Va瑞典2006年10月5日投稿2007年1月14日发表2007年5月4日网上刊登摘要：对于机器人制造商来说机器人控制技术是一项核心竞争力。为了改善机器人性能、减小机器人成本和开发新的功能，机器人制造商做了大量的研发工作。当今，在这一发展领域最引人注目的是多机器人控制、安全控制、力控制、三维视觉、远程控制机器人的监督和无线通信等。目前人们正在研讨受益于这些

2、研发的技术应用和机器人制造商所面临的技术挑战。现阶段，基于模型的控制是工业机器人控制的关键技术。尽管成本压力致使机器人机械结构更加难以控制，为了满足更高的性能要求，控制模型和控制计划还是越来越精确。可以从某些领域找到机器人未来发展的驱动力。这些领域包括汽车行业新的机器人技术，特别是在中小型企业、食品工业、铸造厂等的最后组装以与大型结构的加工和装配领域。在这里本文提出了未来机器人控制发展的一些情况。一种情况是，轻型机器人的概念可能对未来汽车制造和中小型企业（SME）的自动化产生影响。这样的发展可能导致模块化机器人和在机器人臂结构上使用传感器的控制方案的诞生。上面提到的这种传感器也可以用于冗余安全

3、控制的实现。高度模块化机器人的引进将增加机器人对安装支持的需求，这样就使得即插即用功能变得更为重要。获得高度模块化机器人的一种途径是利用近年来发展起来的一种新型的并行结构机器人结构。相对于机器人底座来说并行机器人结构有很大的工作空间。为进一步有效地使用机器人,自适应机器人方案就被提了出来，这意味着机器人在执行不同的程序是所产生的热应力和疲劳应力分别得到了控制优化。上述述的主要结论是:工业机器人的发展是在远离它的限制, 需要大量的研究和开发来获得一个工业机器人自动化更广泛应用。#2007爱思唯尔保留所有权利。关键词:工业机器人,机器人控制;控制功能;控制应用1、 简介工业机器人发展的特点是一个大

4、围的多学科技术的融合。这些技术很多都不是特定面向机器人的，可以通过其他更广泛的产品领域得到发展。然而，机器人控制，尤其是机器人运动控制，对不同的机器人产品相差很大，同时构成了对工业机器人的发展最重要的关键能力之一。通过应用和发展先进的控制技术,就有可能不断提高机器人的性能,这对于工业机器人自动化性能的提高和成本的降低是很有必要的。应该强调的是，汽车产业包括他们的供应链是今天主导客户forindustrial机器人（联合国欧洲经济委员会，2004）。这意味着出自这种类型的制造系统的要求很大程度上驱动着机器人的发展。所以,现在的大多数机器人,都适应在非常激烈的竞争环境下高容量柔性生产的成本敏感性。

5、对机器人制造商来说，对成本、效率、高可靠性和高生产率的基本要求有必要做出很大的努力。而且,有必要使机器人控制与工厂自动化系统的诸如应用协议、通讯系统、I / O接口、PLC设备、用户界面、工艺设备等相适应，以达到不同机器人产品之间的最佳利用和最短的切换时间。(RIA与美国国家标准与技术研究院,2000年)。世界汽车工业,将是上述述观点的腾飞点，完全机器人自动化通常出现在汽车车身总成、锻压、油漆和涂料。发动机和动力总成在某种程度上也实现了机器人自动化(ABB-1,2003年)。这些应用技术已经很好的建立起来，机器人的一些特征诸如安装、编程、集成、维修、性能和功能被不断完善。从控制的观点来看, 这

6、意味着对鲁棒性，稳定性和精度方面的要求提高了。与此同时，成本压力意味着需要发展少用具有更复杂的机械振动模态和更大的动态变化的刚性机械结构的单独机器人，而这种机器人必须由控制系统处理。图1 . 多机器人控制需要高性能模式控 图2 . 汽车传动系组件的装配，如图所示的液力变制概念和有效的机器人的编程方法。矩器就是机器人力控制有很大潜力的一个例子。再进一步看汽车制造业自动化程度的现状，目前只有极少数的机器人用于最后的装配。在这里，需要新的机器人技术和新的柔性自动化解决方案来处理装配任务的复杂性和产品的几何形状多边性。工业机器人将来面临的一个巨大挑战是为这种应用技术开发出经济可行的解决方案,这种应用技

7、术中机器人控制需要满足更直观,更互动的几何公差、形状公差。这个方向的一项突破会掀起大围的工业应用机器人学的一股新浪潮，尽管这些在今天看来是不现实的。然而,在讨论未来机器人的控制技术之前,先给出目前主要工业机器人控制的发展一些例子。然后对机器人发展的驱动力进行讨论,并在此基础上概述未来发展的情景。2.目前的工业机器人控制的发展工业机器人的一种发展趋势是时尚工业机器人，这通常源于汽车工业提出的新生产概念。目前流行的一个例子是多机器人控制以与由几个机器人制造商提出的不同解决方案，尽管这几年来一些制造商已经将他们作为自己的商品供应(布雷丁，2005)。在工业上采用多机器人控制的主要原因是通过让机器人并

8、行工作以降低生产成本，尤其对电弧焊这种低速的过程而言。其他好处是，几个机器人由一个控制器控制，就可以节省占地面积、改善避免碰撞性能、减少周期时间。在电弧焊接时, 同时从不同的方向对一样的对象进行焊接，跟有可能达到焊接热量的均衡分布。通常的一种装置就是使用两个或更多的机器人在同一个工件焊接，该工件由一个或两个自由度的机械手旋转。对于更高的灵活性，工件也可以由一个机器人夹持(图1)，另一个机器人夹持被焊接的部件。汽车工业也希望通过改善在一个共同的机器人车体上机器人组织的协同性，来降低点焊机器人的循环时间。发展多机器人控制系统时，一个很困难的控制实例就是如何实现动态优化伺服参考的精确定时以与协调不协

9、调的动作、异常处理和故障恢复的平滑的过渡。当一大群机器人工作在一个大型生产线工作时也有这个问题，就是如何动态地给机器人和集群机器人分配任务以达到最优生产率。同时,必须注意到collabor -ating机器人比单身的机器人更难于编程，因此离线编程机器人和细胞模型更有积极性。另外一个问题是合作机器人装置的精确度。因为串联运动链需要被控制，比起单个机器人装置，伺服回路与机器人的运动学和动力学模型错误将给工具和工件之间产生更大的姿态偏差。因此, 多机器人控制的发展会刺激器人的运动学和动力学模型以与机器人的伺服性能的进一步改善和提高。多机器人控制是需求相关的是开发机器人具有很高的承载力的要求（ABB公

10、司- 2，2001）。例如,汽车车身的部分地区。负荷达500公斤机器人已经着手开发。一重负荷处理机器人拥有与车身零件夹具而其他机器人则没有，例如，点或弧焊接机器人。这种自动化解决方案的动力来自用机器人取代单一的目的运输系统产生的更高灵活性。除了多机器人这种控制方面，向更高的负载能力发展导致降低机械机器人固有频率和增加精确模型和控制机器人的结构。另一种流行的发展方向是朝着在机器人安装新的安全安排（ESALAN系统，2006年）。一个短期的动机来自用安全软件的限制替代电气和机械的工作围限制的可能性，这使得它更便宜，更快速地配置一个机器人单元。此外,一个机器人单元安全栅栏，更有效的适应工作空间的局限

11、性,这将节省占地面积在车间。也有一些计划,发展为人类与机器人之间的安全直接合作的新概念（Schraft，梅耶，Parlitz，与赫尔姆斯，2005年）。对这种协作应用的例子包括材料处理，机械维护，康波，新界东北转移和装配。为了提高机器人人机合作的安全水平，对硬件和软件的冗余机器人的安全监督水平的增加，例如，通过两个通道的测量系统和故障安全总线和I / O系统。所需的冗余当然可以在许多方面得到它，但同时重要的是不能增加增加的成本超过它的冗余功能可接受的应用。一个控制方面的新安全观念是如何利用已经运行了机器人的实时模型在机器人控制器来获得一种足够敏感但没有给予太多的假警报故障检测。同样重要的是能够

12、监督安全功能确实有效，当紧急情况发生。例如,刹车和监督功能的机器人必须循环测试。这种安全技术的不断发展，可以对未来人类在更少的机器人结构化的环境比在今天的机器人装置所需要的人机协作的第一步。还有一个持续的发展方向,在使用无线通信技术在机器人系统可以发现,(Katzel,2004年)。无线通讯最大的热点,是关于示教系统和控制器之间的沟通, 另外一个热点就是机器人控制器和传感器与工艺设备之间的无线通信。（弗雷，Endresen，Kreitz，Scheibe，2005年）。测试设备的经验表明，一个车间的环境通信本身不是主要问题，大问题是关于安全的，,例如, 为安全的无线紧急事件的处理方法和机器人示教

13、系统在日志中安全的选择去发现新的概念。同时也应该指出由于大部分无线传输设备消费市场生产的，有可能将这些装置用作成本低的机器人控制器用户界面（德安杰洛和Corke，2001年）。在机器人控制的发展前景,新安全机制的无线传输、无线编程设备和无线传感器和执行器的自诊断都将是重要的方面。近几年有一个传感器类型引起工业注意力增加是六自由度(自由度)力/力矩传感器ATI达权等,2006)。很长一段时间以来，虽然机器人制造商已能将机器人进行力的控制，尚未有广泛的利用这个功能。应用场合的实例就是用六维指尖力/力矩传感器来控制的工业机器人研磨，去毛刺，去毛刺，研磨，抛光，测试和组装。在材料去除的应用，力传感器为

14、基础的控制优点是工艺质量较高，容易校准过程质量和对夹具和夹持器的准确度要求降低（皮雷，冲压，劳赫，Arau乔，2002年）用于装配的优点是缩短工期、减少冲击力，减少风险的干扰，楔入和擦伤，Zhongxue，Broga桉木RDH，王和伊萨克森，2004）。在力传感器的应用为基础的控制应用中，手工作业与恶劣的工作条件、发健康风险是引进这项新技术的原因。为了增加使用力传感器控制的机器人的应用，编程和调试方法需要进一步发展，工艺参数的标准设置和低成本力传感器应加以发展。快速增长的应用技术可能在世界汽车工业中还有传动链组件装配中被发现,例如, 插入轴，花键与液力变矩器匹配的安装(图2)。由于力和扭矩传感

15、将在未来的人类与机器人合作中不可缺少，正在发展的力/力矩传感器控制，如何整合该技术到机械手系统的协作显得非常重要。图3 .利用计算机软件、触摸屏、高效的应用开发工具、教学吊坠，同时也是一种通用的图形用户界面装置和一个专门的机器人编程器和操作工具。正如对力的控制，机器人视觉系统已经使用了很长时间了，但没有找到任何制造业机器人大量应用的情况。原因之一就是缺少了在一个典型的工作间环境下的二维视觉系统较强的鲁棒性, 控制机器人视觉系统主要用于在摄像机的场景已很确定，光线条件可以控制的条件下，例如，在传送带上捡取和放置（ABB公司- 3，2004）。然而, 目前市场上使用三维视觉的产品是尽可能地提高机器

16、人的视觉鲁棒性和系统的解决方案,从而能充分提高灵活性,例如, 材料处理，机械维护和装配(Braintech-ref,2006)。甚至现在抓取工件技术为工业用途具有足够的鲁棒性（渡边和典，Warashina，Kumiya，2005年）, 也有利用三维视觉技术校准工具、工作对象、夹具和其他机器人部件的可能性。三维视觉的主要发展当然与特征提取和其他的计算机视觉问题相关联，机器人控制来设计高性能的视觉界面（Lippiello，西西利亚诺，维拉尼，2005）。与三维视觉相关的是激光跟踪传感器技术,主要用于控制工作对象位置不能得到保证的电弧焊接的路径的控制（Servorobot，2006）这些传感器类型已

17、经使用了很长时间,但有一种走向全三维测量的趋势,例如,通过在三角测量为基础的跟踪传感器中引入一种以上的扫描线条。同样的发展趋势也存在于由机器人进行检查光学测量系统中，例如,汽车车身和汽车子组件。对于跟踪传感器，优化使用和与机器人程序相关的超前信息协调是很重要的，为了能在测量数据缺乏的情况下能够处理并且从进程失败中能进行有效的恢复。从一个更长的角度来看，搬运，装配，跟踪，检查，校正，三维视觉等概念可以进一步整合到机器人控制器中，从性能的角度来说它可能激发在伺服回路方面某些机器人应用技术采用三维视觉技术。其他正在进行的机器人技术的提高涉与到机器人的控制器用户应用界面，其宗旨是使机器人编程，操作和维

18、护简单，尽管机器人系统的复杂性不断增加。基于机器人动作和行动的图形表示的精灵般的循序渐进的概念也在教学吊坠上使用（图3; ABB公司- 4，2006），现实的机器人仿真接口实现对机器人编程水平(RRS, 2006)，过程建模工具的开发以简化机器人编程（Skarin，Claesson，Bergling，2004年），用于逻辑控制和先进的工艺和设备控制的PLC控制功能集成到机器人控制器中，生产数据的优化、监测、预防性维护和故障隔离等的远程自动化采集将进一步发展。故障隔离基于从伺服回路传感器，特殊监管传感器，驱动系统的电流和电压高低、使用了观测概念说我虚拟传感器传回来的数据。这种发展一定会继续，在实

19、时动态模式运行的机器人期待着会更多的用于故障检测、故障隔离与诊断,基于剩余的生成和系统辨识方法(Mattone& De Luca, 2003; Ostring, 2002)。模式控制(Sciavicco & Siciliano,2000)在机器人学被认为是非常重要的，以满足对性能的改进和成本的降低这一对矛盾的要求（图4）。不断的发展的方向是更加复杂的运动学和动力学模型，更复杂的多输入多输出（MIMO）控制计划，静态和动态模型参数变化更大大，日益增加噪音和干扰，较低的特征频率机和扩大化得非线形性的数量更大。即使所有的这些方面都做了很多学术研究，大量的应用研究需要进一步改善基于模型工业机器人的鲁棒

20、控制。与基于模型控制的进一步发展携手并进的是采用虚拟原型机来提高性能/成本比、降低了开发成本、并能缩短产品周期的于模型的设计的重要发展(Pettersson,2005)。非常重要的则是由机械设计和机器人控制专家组成的机电一体化团队设计方法。3、未来工业机器人控制发展驱动力跟所有其他工业产品一样，由机器人的发展主要是其用户的需要所支配。然而, 就其用途广泛而言机器人也十分独特,这意味着机器人技术要向着来自不同的自动化和不同的用途的大围的要求去发展(机器人制造商联系,2006)。从应用需求出发，需要妥善处理新工艺产生的要求和改进传统工艺的要求之间的关系。新工艺是指工业机器人相结合过程的新作为，例如

21、搅拌摩擦焊，铣，高性能激光切割，变速箱总成，平板电视屏幕的处理和金属板材变形等等。进一步提高机器人性能的传统工艺的例子是水射流切割，激光切割，激光焊接，涂胶，打磨，去毛刺，测量和装配等等。有时机器人自动化会变得很受欢迎对于一个特定的图4 . 由一个共同的控制器控制的机器人家族的基于模型控制，可以由可配置的刚体和弹性动力学模型来实现。应用或材料的制造商来说,例如，塑料行业目前非常渴望使用机器人。从客户驱动的要求来看，基本要求当然以降低生产成本、提高最终产品质量同时新的自动化概念不时的试图获得产量的显着增加。这种概念的例子是紧凑型机器人，向后弯曲的机器人，重载机器人，多机器人控制，精确的离线编程机

22、器人，灵活的框架机器人，传感器控制的机器人和安全机器人。与此同时,还需要提高的是连续的灵活性,提高机器人的使用可靠性,改善劳动条件,降低寿命周期成本,使安装、系统集成、编程和维护容易、以提高性能(图5)。所有这些需求驱使着机器人制造商不断增加更大的综合性开发项目，开发新一代的产品和新产品的概念。图5 .为了满足机器人离线编程对机器人精度日益增长的要求，运动学和弹性静力学辨识和补偿方法不断精确化，今天0.5毫米的体积精度甚至一个大型的机器人上也可以达到。与此同时，由于用户应用需求的拉动当然有技术迫使制造商在其他更大的产品领域利用机器人的最新技术成果。因此，PC领域硬件和软件两个方面的发展都会对机

23、器人控制器发展产生很大的影响，应用此项技术的努力来自电信领域。软件开发和维护的成本不断增加，一个很长的软件寿命时间是如此的重要，这意味着,例如,新的高效的软件开发环境和可扩展的系统体系结构的新概念、开放的接口和com - munication概念都是机器人控制器的发展重要的推动力。尽管在机器人技术发展最快的出现在在控制器方面，同时也存在着一些机电技术推进一面。更有效、更大的紧凑齿轮箱、更符合成本效益的电机和驱动系统、更便宜的碳复合材料和更先进的机械设计工具。在长期的角度来看, 对汽车工业与其次级供应商来说，机器人肯定是有一个持续发展。在这里可能发生的是燃料价格上升，污染和其他环境问题将使得有必

24、要建立更小、更高效的轻型车使用，例如，与燃料电池相结合的电力驱动。然后，问题就是这将如何改变对制造系统，包括工业机器人的需求。一种可能性是，现场的汽车车身点焊将被替待，例如，激光焊接和金属零件，铆接焊接（神户，2001年），粘合和（布罗西斯，2006）复合材料部件的精加工。这就意味着具有更高精确度和刚度的更小、更轻的机器人将有更大的需要。如果电力驱动和燃料电池将被普遍使用，那么新的应用将会出现，可能对机器人的精确度和短周期会有更高的要求。然而,因为大量的产品制造都是由一样的很工业组织所完成,才使得制造汽车和汽车零部件的制造系统的基础设施结构可能会是一样的。图6.食品工业将成为未来机器人发展的动

25、力之一。在这里，基于Delta 概念的并联机器人FlexPicker，工作在一家面包店。如在第1节指出了汽车制造业仍然是劳动密集型的的一个部分是最后组装。今天将机器人技术用于装配，问题就出现了，几何复杂性和工作对象的多变性，安全围栏所需的空间与复杂的机器人编程和耗费时间的故障处理等等。只有很少的机器人设备可以很经济的应用此技术，例如，上胶和车窗安装。在这种特殊情况，健康风险是机器人引进一个重要原因。在重升降机中，工作条件刺激了引进设备以协助完成。在这里,一个已经进行了几年的开发项目就是开发免受被动机械系统和伺服控制的起重工具。这些智能(IAD)辅助设备人们所感兴趣的分别是他们的安全要求和操作者

26、与IAD之间相互的力控制(Colgate, Peshkin, & Klostermeyer, 2003)。然而，这种设备不能给出一种现实的自动化解决方案并且这一概念不能发展为一个完整的机器人化汽车装配。相反，可以预期，汽车行业将推动装配机器人系统的新类型的产生和柔性自动化的基础设施结构的的新类型的产生。为了寻找可能推动未来机器人的发展的其他行业，一种可能是看今天缺乏有效利用机器人做基础设施的制造系统。这里有一个机会，中小型企业自动化的需要（SMErobot，2005年）。在这种环境下所需要的是易于安装、配置、标定、编程和维护的低成本的安全机器人系统。这个应用进程将同那些用于今天的机器人一样，其

27、最大的挑战将是开发出发一个更低的机器人寿命周期成本的机器人技术。今后使用工业机器人将会有很多其他重要领域在这个发展方向走更远的路。柔性自动化实例诸如拆卸、废料处理分拣，肉类食品切割、食品加工和处理的其他类型（图6; Hamazawa，1999年）、对消费品的处理、飞机大部件的整机装配零部件加工（库卡机器人，2005年）、桥梁、建筑、船舶、火车、铁路、电站、风车等，大围的工艺任务。如果柔性机器人自动化为这些类型的应用找到经济可行的解决方案, 工业机器人的一个巨大的新市场对将会驱动机器人技术一个新方向发展。从来自未来的新应用进程对机器人学的驱动力来看，提高了机器人的性能将非常重要。例如，众所周知，

28、臂式机器人制造和安装比笛卡尔机器人成本更低。然而,在频宽、刚度、准确性方面笛卡尔机械手可以远高于一个关节机器人,但是如果关节机器人的性能有了显著的提高的话，关节机器人将占领从更昂贵的笛卡尔机械手大片的市场份额。其中应用臂式工业机器人的例子是高性能激光切割，等离子切割装配和机加工。既提高了机器人的性能和新的柔性自动化的概念的一个例子就是铁铸件的补炉(Lauwers, Wallis, Haigh, & Sohald,2004)。在这种情况下，第三个方面也很重要，那就是是非常不健康的铸造环境。考虑到工人的健康问题，未来一些其他的的工业机器人应用例子可以找到。这样的例子比如屠宰场，冷藏库，玻璃加工商店

29、，渔业和垃圾处理厂。图7 .电容式编码器环(Hexagon Metrology)集成到ABB图8 . 为了使机器人的编程更加简单，引导编程有望成为一机器人的机械手臂用于机器人手臂的运动精确的测量。个重要的技术。在这里，引导编程是用测量臂连接到机器人的ABB TeachSaver编程软件上。4、未来工业机器人控制的发展前景尽管长期发展方向很难预测，一些前景还是能被勾勒出来，即在可观测的机器人应用情况的主要驱动力的基础上怎样做出一个合理的外推。由于汽车业是目前机器人发展的主要动力，因此看一看基于激光焊接、铆接、焊接、组装、上胶等用的更精确、刚性、快速和纤细的机器人代替大量的笨重的点焊机器人的这种更

30、早的建议需求的汽车制造业前景是很相关的。假如使用光纤、改进钇铝石榴石(YAG) 激光科技 (Rooks,2000年)和轻量级的焊接、铆接、上胶设备等的技术，点焊机器人焊枪部分所承受的载荷将从根本上降低。这意味着,在不远将来会看到使用集成化的执行器解决方案、纤维复合材料等其他轻质材料的拥有手腕和上臂概念的轻盈苗条的机器人实现场景。即使一个轻量级的高速电机连同一个轻量级的大传动比的减速机很有可能会变得比起现在使用的较重的手腕驱动系统更加的昂贵，由于主轴可配备具有较低功率执行机构以与机器人的安装可采用更小巧的框架结构，机器人装置可能会变得更便宜。为了使苗条的轻量级机器人关于工具力的僵硬，机器人控制可

31、能需要提供一个虚拟的刚度, ,对机器人的手臂有必要使用传感器结构。传感器的一些例子有可选择式振动测量电极来测量角度和输出轴的振动的电容式编码器（图7）、关节力矩传感器(Pfeffer, Khatib, & Hake, 1989)，加速度计(de Jager, 1994)、可以测量臂的振动应变规(Feliu, Garca, & Somolinos,2001)。这些分布式传感器然后以传感器信息融合的方式被伺服系统使用，基于控制器中运行的实时控制模式。在这种情况下重要的当然是有准确的动态模型。工业机器人是一种强耦合的多变量系统，高达50质量弹簧元素加上源自齿轮与其他传动组件的摩擦和空转的非线性进行建

32、模。一个轻盈苗条的机器人概念还被用于汽车厂总装线任务。在这种情况下，然而，必须也包括直观的编程人类与机器人之间的直接接触高效的故障处理的可能性，否则自动化系统将会太复杂。因此，充分的安全是必要的，低移动质量和柔顺控制机器人的在这方面是很重要的(DLR, 2006; Hirzinger, Albu- Schaffer, Hahnle, Schaefer, & Sporer, 2001; Ogawa, Haniya, Okahisa, & Ichibangase, 2005; Zinn, Khatib, Roth, & Salisbury, 2004)。为了获得高的安全水平，出于安全目的的传感器虚

33、拟刚度控制的利用将并不遥远。这可以通过使用测量信号产生残差和利用机器人控制冗余的检测来实现。如果六维指尖力/力矩传感器或关节力矩传感器用于人机互动, 会进一步引进冗余监测。图9.一台由ABB开发的新的并行结构机器人，有平面关节型机器人的工作空间同时有Delta机器人的性能。除了上面描述的外国的发展情景外，当然也有今天机器人技术的不断发展。这意味着关于机器人的制造成本和机器人设备的寿命时间成本的在性能/价格比的进一步优化。正如先前讨论过的机器人，为了从机器人结构中得到尽可能多的性能，机器人的控制是非常重要的。模式控制使用准确的模型来自每台单独的机器人的系统识别，改精确模型将进一步推动传感器的性能

34、/价格比的提高，特别是机器人的手臂结构的传感器。然而，即使使用最精确的控制，机器人性能也不能超越机器人结构的疲劳极限和机械部件和驱动系统的转矩，电流和温度限制。因此,要实现工业机器人的进一步优化使用，这些限制必须调谐到个体机器人的任务中去。这方面的一个前景就是引进自适应机器人的性能。这意味着控制器自动调谐驱动系统的参数来优化机器人正在运行的程序的性能。为了这个，热量和机械疲劳模型与实时动态机器人模型必须同时执行来估关键性部件和结构的计温度和机械应力。这种适应性将导致机器人的更好的应用，并且，它将使机器人的设计更加有效，因为不再决定性的依赖于最坏的情况。5、结论毫无疑问，工业机器人的发展还没有达

35、到它的顶峰,依然有很多工作要做，这些工作包括消除学术研究和工业发展的割裂状态以与加强在以新的应用技术和新的柔性自动化概念为目的这一方向的学术研究。在为实际工业用途开发机器人控制技术时，出现了一些不可预见的问题，其中许多问题尚需应用研究来解决。研究人员、工业机器人开发人、自动化系统建设者和机器人用户之间亲密的合作将会显得非常重要。这种机器人控制领域的一些研究和开发任务，已详列于本简报，以下是前面讨论过的R&D研发方向的概述：同时为人和机器人之间安全互动、低成本机器人高性能控制服务的基于传感器的控制。为直观的机器人编程和单元校正服务的基于传感器的人机交互接口。交互式机器人的高效的可扩展的软件架构。用于机器人装置的自动识别和基于模型的机器人控制参数整定的工具，特别是对于高度模块化机器人的结构。De facto标准和为机器人自动化系统规划、优化、配置、校准、编程和重新配置的易于使用的工具。两个重要的概念是虚拟和真实组件的即插即用和过程和自动化部署和知识数据库。机器人控制器的过程控制进一步集成化，特别是在力/力矩传感器/三维视觉应用技术中。带有自适应机器人性能特征的扩展模式控制。译文原文出处：Torgny BrogardhAnnua，ReviewsinControl31，2007：697911 / 12