大尺度構件重載高精加工機器人本體設計與性能提升關鍵技術

豐 飛 楊海濤 唐麗娜 丁 漢，4

1.華中科技大學無錫研究院，無錫，214174 2.江蘇集萃華科智能裝備科技有限公司，無錫，214174 3.上海航天設備制造總廠有限公司，上海，2002454.華中科技大學機械科學與工程學院，武漢，430074

0 引言

目前，國產工業機器人本體性能存在工作空間小、負載能力弱、精度和動態性能差等問題，這也是制約機器人化加工技術在航空航天等領域大尺度構件加工中應用的主要因素。此外，國產機器人本體還面臨“高速不抖、重載不趴”的嚴峻挑戰，提高國產工業機器人的負載和精度是機器人適應大尺度構件加工所必須解決的技術難點。因此，開發大工作空間、重載、高精度、高剛度、輕量化、大負載自重比的高性能機器人本體是我國工業機器人走向高端的必然選擇。此外，我國機器人本體研發在本體優化設計、動力學精確建模、運動學和動力學控制等方面嚴重脫節，嚴重制約了國產工業機器人的發展。因此，通過策劃重載高精機器人本體的研制，并進一步構建超柔性大構件機器人化加工系統，不僅可以從根本上降低航空大構件加工對高成本、柔性差且配置復雜的機床的依賴程度，還可以通過重載高精機器人本體設計及動力學控制相關基礎理論和關鍵技術的研究，突破國產工業機器人控制器、伺服電機、減速器等關鍵核心部件以及控制算法等核心技術嚴重受制于國外的瓶頸，以解決重載高精高性能機器人依賴進口的現狀。

龍門機床的包絡式加工是常用的大尺度構件加工方法，而機器人化加工則是近年來隨著機器人技術的快速發展而出現的一種新型大尺度構件柔性加工手段。龍門式加工設備采用包絡式加工方式，由于機床床身及運動系統都具有較高的剛度，因此該設備具有較高的加工精度和穩定性，但受加工零件外形尺寸的影響，設備的外形尺寸和質量很大，從而導致此類設備的制造、安裝調試及運維成本較高。機器人化加工系統可克服龍門設備成本高、柔性和適應性不強等缺陷，能夠滿足500 μm精度等級的大尺度構件加工要求，必將成為大尺度構件加工的重要手段和傳統加工方式的有力補充。

加工機器人通常有串聯和并聯兩種，前者相較于后者雖然剛度和精度較差，但工作空間較大，更適合于大尺度構件加工。因此，高精重載加工機器人本體的研制，應立足國產工業機器人重載、高精、高端化的發展趨勢及航空大構件加工的迫切需求，探索以串聯機器人為主體且滿足大尺度構件加工需求的移動機器人化加工系統研制。

然而，串聯機器人受到自身幾何誤差和非幾何誤差等因素影響，定位精度和軌跡精度較差，而且開鏈式的串聯結構會導致本體剛度降低，從而導致其剛度和精度與傳統機床存在很大差距。此外，為進一步提高機器人化加工系統的柔性，通常需要引入移動平臺，而移動平臺的引入雖然可以擴展機器人的工作空間，但會導致系統剛度的大幅度降低。為便于加工機器人實現靈活的機動和可達性，對機器人本體的質量(自重)提出了嚴苛的要求，因此，在滿足加工機器人對剛度、精度等關鍵性能指標要求的前提下，需要進一步通過系統機構、結構和關鍵部件的優化設計，實現本體的輕量化設計，探索大負載自重比的加工機器人本體構型與機構優化設計理論方法的研究。

并且，加工過程中存在的進給力、切削力與電主軸轉動的復合作用會導致在機器人本體上引起復雜的隨機振動，這也將顯著降低機器人的精度。因此，從機器人本體入手，通過本體構型及機構的創新設計，開發大工作空間、重載、高精度、高剛度、輕量化、大負載自重比的機器人本體是機器人化加工的必經之路[1-7]。

機器人運動學標定、動力學參數與模態辨識、剛度辨識與動態補償、重力補償、動力學控制及振動抑制、在線測量實時反饋控制等機器人精度提升方法對提高機器人的絕對定位精度和軌跡跟蹤精度方面有著顯著的作用[8-13]。通過旋量理論或修正D-H參數等方法建立包含運動學誤差、關節/臂桿剛度以及關節非線性參數的運動學誤差模型，從而提出與機器人幾何誤差相關的運動學和非運動學參數標定方法，以達到提高機器人絕對定位精度和軌跡控制精度的目的。此外，在利用運動學和非運動學參數標定方法來提高機器人定位精度和軌跡控制精度的基礎上，提出機器人剛度辨識算法，建立剛度辨識試驗平臺，對機器人的剛度參數進行辨識，進而提出機器人剛度補償算法，對機器人的關節及臂桿剛度進行補償；結合機器人動力學參數辨識，建立修正的機器人動力學模型，從而基于精確的動力學模型完成振動模態分析與振動預測，實現振動抑制及機器人軌跡的高精度控制；基于加工工藝優化，建立包含切削動力學特征的加工機器人動力學模型，并結合加工工藝優化、刀具軌跡優化及機器人軌跡優化，實現高精度高質量的機器人化加工。

當下，需要在我國航空、航天、船舶、軌道交通等領域中大尺度構件機器人化加工需求旺盛的時代背景下，立足串聯機器人本體載荷、剛度及精度等關鍵性能有大幅度、跨越式的提升，以大尺度構件加工對重載高精機器人本體的迫切需求為牽引，著重開展重載、大臂展、高剛度、高精度機器人本體的設計與研制工作，從而打破國產機器人“高速就抖、重載就趴”且重載高精機器人嚴重依賴進口的現狀，從機器人本體構型與機構優化設計基礎理論和關鍵技術研究出發，結合運動學標定、位姿誤差預測與補償、動力學建模及振動控制、在線測量實時反饋控制、機器人軌跡優化等機器人運動學、動力學建模及控制理論研究，開發大工作空間、重載、高精度、高剛度的高性能機器人本體，是機器人化加工的必然選擇，也是提升國產工業機器人性能和關鍵技術水平的必經之路。

1 機器人化加工技術的國內外研究現狀與發展動態

1.1 國內外大尺度構件機器人化加工進展

航空制造業的技術先進程度一直是檢驗一個國家或地區工業發展先進與否的標尺和準繩。進入21世紀，我國的航空業獲得了穩步快速發展，對高性能航空加工設備的需求也水漲船高，而相關加工設備進口卻受到歐美日等裝備制造強國嚴格禁運。民用和重載運輸機的機身和機翼屬于典型的大尺度構件，如圖1所示，目前采用傳統龍門機床包絡式的加工方法，設備的尺度較大，且柔性較差需要隨著型號的變更而不斷更新設備，從而導致機翼和機身的加工成本急劇增加。

(a)飛機機身壁板

因此，面對航空、航天等領域具有代表性的大尺度構件加工需求，國內外許多機器人制造或集成應用廠商以及機器人科研機構都在開展機器人化加工系統關鍵技術和系統集成應用技術的相關研究工作。目前，以KUKA、ABB、Fanuc以及Yaskawa四大家族為代表的工業機器人優勢廠商也在不斷推陳出新，針對打磨、去毛刺、切割、雕刻等加工需求推出機器人加工系統，并開發了機器人控制系統與數控系統相融合的專用機器人化加工操作系統。

除此之外，與機器人研究相關的國內外科研院所也在不遺余力地開展機器人化加工系統研制及關鍵技術的研究工作，并且通過研制樣機進行了大量深入的關鍵技術探討性研究工作。

由德國Fraunhofer IFAM研究所倡導的ProsihP Ⅱ研究項目，主要以大型航空結構件的高效、高生產率和精密加工需求為導向，成功開發了一種移動式數控加工機器人系統。ProsihP Ⅱ項目的目標是通過對機器人本體的改進以及機器人控制方式的改變，使得工業機器人能夠達到航空制造業的機械加工精度(即亞毫米級)。這將顯著提高航空業大尺度構件加工中痛點任務的效率，同時降低成本。為此，根據大尺度構件的加工需求，該研究所著重對機器人系統的絕對定位精度和軌跡跟蹤精度進行了優化和提高，并對機器人系統的剛度進行了大幅度提高[14]，如圖2和圖3所示。

圖2 移動機器人加工系統Fig.2 Machining system with mobile robot

圖3 ProsihP Ⅱ移動機器人系統加工A320機翼Fig.3 Machining of A320 aircraft wing with ProsihP Ⅱ mobile robot system

1.1.1機器人化加工系統的集成與加工機器人本體的研制

目前，機器人化加工系統的研制主要有兩種趨勢。一種是基于現有的商業級工業機器人，根據具體加工工藝進行系統集成，以滿足特定的加工需求。由于受到現有商業級機器人性能的限制，此類機器人化加工系統通常應用于小加工負載(低材料去除量)的領域，如拋光、打磨、去毛刺、焊接、切割等加工應用[15-20]。面向鉆削、銑削等高材料去除量加工制造的需求，國內外也在不斷嘗試采用機器人化加工代替傳統的機床加工，而機器人化加工系統除要求機器人具有較高的負載能力之外，還需要機器人具有較高的軌跡控制精度，這對機器人系統的剛度和精度提出了更為嚴苛的要求[21-22]。另一種是圍繞機械加工對機器人本體負載、精度、剛度以及工作半徑等關鍵性能的嚴苛要求，從機器人本體研制入手，建立了專用的機器人化加工系統。針對加工需求而特別開發的機器人本體主要是以Tricept并聯機構為代表的混聯加工機器人系統，以PKM及Loxin為代表的廠商已將Tricept與AB/AC擺頭結合的混聯機器人應用到了航空薄壁件的鏡像銑削加工中，并且取得了很好的應用效果。并聯機器人的衍生機構較多，國內外針對并聯機器人的機構構型綜合優化理論、性能評價體系、多參數尺度綜合方法、裝備研發技術及其共性基礎理論方面進行了研究并取得了顯著的研究成果，促進了機器人機構學的快速發展。

與串聯機器人相比，并聯機器人雖然剛度和精度略高，但其工作空間較小且柔性相對較差，而且不易于實現Plug-and-Play即插即用式的快速部署，因此，基于串聯機器人的技術現狀，通過對機器人本體構型的進一步優化設計及關鍵部件性能的進一步提升，開發基于串聯機構的機器人化加工系統的機器人本體，將會帶來大尺度構件加工方法與制造模式的創新式改變。大臂展、高剛度、高精度、重載的串聯機器人本體的構型相對比較簡單，對關鍵部件的性能、機器人整機的制造及裝調技術要求較高，目前KUKA、ABB、Fanuc、Yaskawa四大家族占據了串聯機器人本體研制的制高點，但這些廠商的串聯機器人本體并非是針對加工需求而特定開發的，因此，其剛度和精度等關鍵性能指標還不能滿足具有一定精度的復雜曲面甚至簡單曲面的加工要求。

1.1.2機器人化加工系統機器人精度和剛度等關鍵性能提升方法

影響機器人末端定位精度和軌跡跟蹤精度的因素可分為幾何誤差因素和非幾何誤差因素兩類。其中幾何誤差因素是由機器人運動學參數誤差引起的，不影響機器人的重復精度，但基于有誤差的運動學參數所建立的運動學模型用于機器人控制生成參考軌跡，并控制笛卡兒空間中機器人末端執行器的位姿時，將會導致機器人產生較大的空間位姿偏差，使得軌跡控制精度降低。當作用在機器人末端的外力相對較小時，幾何誤差對機器人末端定位精度的影響程度接近90%[23]。非幾何誤差因素主要包括機器人系統的剛度、溫度/濕度等環境因素以及控制器的帶寬等。相關研究表明，機器人的剛度僅為傳統數控機床剛度的2%左右，因此，切削力會在機器人末端產生可觀的變形從而影響加工精度[24]。在上述多種非幾何誤差因素中，低剛度導致的誤差是影響機器人末端定位精度和軌跡跟蹤精度的主要因素[25]。

精度和剛度是制約機器人化加工應用的主要因素。機器人精度和剛度等關鍵性能指標的提升不僅可以通過本體的機構設計和關鍵部件的改進來實現，許多學者還嘗試從機器人運動學標定、基于剛度辨識和補償的末端位姿補償以及動力學控制和振動抑制等方面來提高機器人的末端定位精度。

1.1.2.1 機器人運動學標定

對影響機器人絕對定位精度和軌跡跟蹤精度的幾何誤差參數進行標定(如連桿長度和裝配誤差的標定與修正)是提高機器人精度最直接的手段，因此基于機器人運動學標定來改善機器人性能的相關研究起步相對較早且研究成果也相對較多。基于機器人運動學模型的D-H矩陣建立機器人運動學誤差標定算法是比較常用的方式，但基于D-H參數的運動學誤差模型存在奇異問題，為解決該奇異問題，許多學者提出了改進的基于D-H參數的運動學標定方法，這些方法可顯著提高機器人的末端定位精度及軌跡跟蹤精度[26-27]。還有學者基于旋量理論建立運動學誤差模型，從而解決了基于D-H參數的運動學誤差模型的奇異問題。此外，還有基于指數積公式(POE)的運動學標定方法被提出，相較于單純基于D-H參數的運動學標定方法，基于POE的運動學標定方法對提高機器人末端定位精度和軌跡跟蹤精度具有更加顯著的效果[28-29]。

為進一步提高機器人的精度，許多學者還開展了對運動學和非運動學參數進行標定的建模方法研究[30-31]，NUBIOLA等[31]提出了一種基于D-H參數的誤差模型，該模型包含了運動學誤差、關節剛度以及關節的非線性參數等總計29個參數(19個運動學參數、4個柔性參數以及6個與關節相關的非線性參數)，并利用最小二乘法確定了上述29個參數。還有一些學者基于激光跟蹤儀建立了機器人的運動學標定系統，完成了機器人運動學標定，從而可提高機器人運動學模型的精度，實現高精度的機器人定位及軌跡精度控制[32]。

1.1.2.2 基于機器人剛度辨識與補償的末端位姿誤差補償

工業機器人通常為串聯的機器人構型，這種構型使得機器人具有較大工作空間優勢的同時，也使得機器人本體的剛度較小。當機器人末端存在較大的外力時，將導致機器人產生較大變形，并且由于工業機器人采用電機端編碼器間接測量關節位置，而不是采用輸出端編碼器直接測量關節位置，因此使得機器人控制器無法對關節的柔性變形及減速器回差進行補償。為此，許多學者針對機器人剛度較低的特點建立了機器人剛度模型，開展了對機器人柔順誤差補償方法的研究。剛度建模方法主要有將彈性部件描述為集中參數的虛擬關節方法[32-35]，以及根據歐拉-伯努利理論或利用體積有限元CAD工具來計算彈性變形的有限元分析方法這兩大類方法[36]。在機器人剛度建模中，通常將機器人連桿視為理想的剛性體，僅考慮關節的減速器、驅動器以及傳感器等導致的關節柔性，因此將關節作為機器人柔性的主要來源，并且采用虛擬扭轉彈簧來表示每個關節的剛度[33，37]。但一些學者認為機器人連桿的柔性對機器人的定位精度同樣有較大的影響，因此提出了柔性臂桿的機器人建模方法，連桿建模采用柔性關節連接的虛擬剛性連桿。還有一些學者構建了包含連桿柔性和關節柔性的機器人剛度模型，從而更詳細、準確地描述機器人的柔性，并且將關節建模為有3個自由度或6個自由度的虛擬彈簧。MARIE等[37]提出了一種非參數化模型的非線性剛度模糊邏輯模型，實驗結果表明，該模糊邏輯模型具有簡單、快速、魯棒強等優點。

機器人的剛度參數辨識主要有局部剛度辨識和整體剛度辨識兩種形式，分別如圖4和圖5所示，其中，δ為轉動角位移，F為負載在機械臂末端產生的拉力，Fx、Fy和Fz為拉力F在受力點坐標系下三個方向上的分力。局部剛度參數辨識方法主要用于測量各個關節的彈性及柔性變形，需要針對每個關節搭建測試裝置，在每個關節上通過配重塊給關節施加扭矩，從而測量關節的變形，建立施加扭矩與關節變形之間的關系以獲得關節的剛度，由于每個關節的剛度測量相對比較獨立，因而關節的剛度辨識不會受到其他關節和臂桿的柔性變形影響，測量精度相對較高[38-39]。而整體剛度辨識則通過在關節末端施加外力，并測量末端的變形量，從而測量得到機器人系統的整體剛度。與局部剛度辨識方法相比，整體剛度辨識方法的優點是測量裝置易于安裝，但由于變形和笛卡兒剛度依賴于機械臂的構型，因此采用整體剛度辨識方法時需要對不同構型的機械臂進行多次實驗與測量、辨識[40]。

(a)關節1 (b)關節2圖4 局部剛度測量方法Fig.4 Local rigidity measuring method

圖5 整體剛度測量方法Fig.5 Global rigidity measuring method

目前有關基于剛度參數辨識開發機器人自主剛度補償算法，實現機器人剛度在線補償方面的研究報道較少。此外，商用級工業機器人的控制系統開放程度不高，需要在工業機器人制造商的幫助和許可下，在機器人控制器內部增加特殊的功能模塊才能實現。由于工業機器人的控制系統架構和底層程序不開放，因此機器人在線剛度補償算法僅局限于基于估計誤差的加工工具軌跡校正。PAN等[41]提出了一種因低剛度導致的加工誤差實時在線補償算法，利用剛度模型和末端執行器上安裝的六自由度力/力矩傳感器測量得到的力來預測每個循環的刀具誤差，然后根據所估計的誤差修正目標位姿或末端運動軌跡，在鋁塊加工試驗中，加工誤差由0.4 mm減小到不大于0.1 mm。ZAEH等[42]提出了一種基于加工動力學模型的模糊控制器，它可以補償加工誤差并且避免振動，然后利用該控制器開展了初步的切削實驗，以測量不同刀具路徑下由切削力引起的變形。

1.1.2.3 機器人動力學建模與振動控制

與剛度相關的機器人振動抑制也一直是機器人控制的研究熱點。工業機器人的動力學行為對加工質量和精度有著重要的影響。特別是對常見的銑削加工而言，當加工過程中產生具有周期性的較大外力時，機器人結構的動態特性對避免劇烈的振動產生以及由此導致的加工誤差至關重要。當加工過程力與機器人結構的固有頻率和振動模式的方向一致時，振動幅度會明顯增大。

工業機器人剛柔耦合動力學建模方法通常將柔性特征分為兩類：一類是機器人連桿的分布式柔性，另一類是機器人關節的集中式柔性。在動力學建模過程中，要充分考慮機器人關節的彈性變形并對其進行動力學控制和補償，進而提高機器人的工作效率和動態性能。SPONG等[43]構建了柔性關節機器人的簡化模型。READMAN等[44]在建模過程中考慮連桿運動對關節產生的耦合作用，建立了更加完整的機器人柔性關節模型。在柔性關節模型的基礎上，MOBERG等[45]提出用four-mass柔性模型描述機器人柔性關節，所建立的非線性柔性關節模型包含了非線性的剛度/阻尼柔性、齒輪摩擦及減速器的遲滯和背隙特征，此外，他們還采用多變量控制方法設計柔性關節機器人魯棒反饋控制器，并將其作為柔性關節工業機器人的標準控制模型。

考慮到柔性的重載機器人是非線性、強耦合、多輸入多輸出、強不確定性、時變的復雜系統，其系統結構具有復雜性且控制困難，如何從動力學和控制方面減小甚至消除柔性所引起的彈性振動的影響是一個尚未徹底解決的問題。針對柔性關節的非線性動力學特性帶來的系統控制復雜性問題，傳統的線性控制方法難以滿足控制要求，目前主要采用輸入整形、基于奇異攝動理論的模型降階和復合控制、滑模變結構控制等非線性控制方法[46-51]，同時也有采用前饋控制和反饋控制等線性控制方法[52-54]。

謝輝等[46]提出了一種將傳統的線性非時變輸入整形與改進的非線性時變輸入整形技術相結合的方法，在無需建立系統精確動力學模型的情況下，仍然能夠顯著抑制關節機器人的殘余振動。RHIM等[47]針對多模態振動問題設計了一種新的時延整形濾波器，給出了消除系統殘余振動所需的最基本條件，為輸入整形控制器實現自適應控制提供了理論基礎。SPONG等[48]提出了一種考慮關節柔性的機器人動力學建模方法和基于奇異攝動理論的動力學模型降階方法，為基于奇異攝動理論的柔性機器人控制方法研究奠定了基礎。VARDEGRIFT等[49]設計了用于跟蹤多柔性桿件軌跡的非線性控制器，包括軌跡發生器、基于輸入輸出反饋線性化的內環和利用奇異攝動理論抑制彈性振動模態的外環。KOBAYASHI等[50]采用滑?？刂破鹘Y合非最優輸出反饋控制器的方法來抑制柔性關節機器人的振動。CHAOUI等[51]提出了一種基于神經模糊滑模的復合控制方法，實現了對柔性關節機械臂的有效控制。

GOLDENBERG等[52]采用PD反饋補償附加前饋控制的方法實現了閉環系統的主導極點與補償零點的對消。SAKAWA等[53]采用線性二次型最優控制理論確定狀態反饋增益，抑制了柔性機器人的彈性變形與振動。RAVICHANDRAN等[54]設計了H∞最優控制器對柔性機器人進行軌跡跟蹤控制。機器人化加工系統是典型的剛柔多體耦合系統，具有非常復雜的多體耦合多體動力學模型，因此應從動力學控制和振動控制角度出發來提高機器人的精度性能，在這方面還有很多基礎理論和關鍵技術亟待解決。

1.1.2.4 基于在線測量的加工機器人性能提升與優化方法

通過在外部配置光學測量系統、激光跟蹤器、三維立體視覺系統和附加編碼器等測量與傳感系統，進而構建機器人末端位姿的外部反饋閉環控制系統，也是提高機器人末端精度行之有效的手段與方法。該方法可實現機器人末端位姿的精確測量與跟蹤，從而有助于降低機器人末端偏差，提高機器人加工精度。圖6a所示為配備激光跟蹤器的機器人加工系統的實驗裝置，可用于機器人末端六維位姿測量。SCHNEIDER等[55]設計了一種采用光學測量系統作為機器人末端位姿測量傳感器的全封閉位置控制器，通過在笛卡兒空間中計算出目標位姿與測量位姿之間的偏移量，并利用逆雅可比變換將偏差轉換到關節空間，計算得到的關節偏移量由控制系統生成角位置指令同時輸入到每個軸的伺服控制器并對誤差進行修正，從而得到精確的關節角位置輸出，以及得到期望的機器人末端定位精度與軌跡跟蹤精度；將基于該全封閉位置控制器的機器人加工系統應用于鋼件加工圓孔實驗，結果表明，末端執行器的位姿精度得到了顯著的提高，加工誤差由平均絕對誤差253 μm減小到63 μm。

M?LLER等[56]將立體視覺系統作為外部工具中心點(tool central point，TCP)位姿測量系統，基于該閉環測量和反饋控制系統可將銑削工業機器人的絕對定位精度提高到0.1 mm。為了獲得0.03 mm的絕對精度，并且實現刀具加工軌跡的誤差修正功能，M?LLER等[57-58]還提出了一種激光跟蹤器動態測量的機器人TCP測量方案?；趥鞲衅髟诰€測量實現機器人末端閉環軌跡跟蹤精度提升的控制方法如圖6b所示，其中S表示各坐標系，T表示坐標變換矩陣。如圖6c所示，采用安裝在AGV上精度改進的工業機器人系統來實現大型航空航天零件的大尺度范圍精密加工，并采用外部傳感器來實現機器人末端位姿和軌跡的高精度控制[59]。

(a)配置激光跟蹤儀的機器人加工系統

1.1.3我國機器人化加工系統與本體研究現狀

以浙江大學、天津大學、華中科技大學、南京航空航天大學等為代表的我國高端制造技術研究團隊，在航空領域開展了大量的先進制造工藝技術研究，并不斷探索機器人在航空葉片加工、飛機機身裝配中的應用。

華中科技大學丁漢院士研究團隊提出了測量-操作-加工一體化的3M加工理念，并將其應用到大尺度構件的機器人化加工系統中，該技術已成功應用于飛機機翼和機身裝配墊片的磨削加工，可由點云數據獲得工業機械臂的加工軌跡和工藝參數規劃數據，并通過在機械臂末端安裝順應打磨頭來消除工件法向的位置誤差，從而實現恒力打磨。實驗結果表明，該機器人加工方法能夠實現飛機裝配墊片的變厚度磨削加工[60]。針對風電、高鐵車身、飛機機身等大尺度構件的打磨、噴涂等作業需求，開發了采用機器人第七軸作為移動平臺的多機器人協同打磨系統，在相關技術已成功應用在中國中車的基礎上，進一步開發了基于復合機器人的大尺度構件移動機器人加工系統，并開展了移動機器人測量、銑削、打磨等相關核心技術研究以及關鍵部件的研制工作[61-63]。此外，針對航空復雜曲面工件的高精度打磨及加工需求，提出了多種加工輪廓誤差識別及補償方法，對機器人加工性能的提升起到了至關重要的作用[64-66]。

浙江大學針對飛機裝配，研發了飛機自動化裝配及機器人鉆孔等機器化制造系統，還研制出了AGV式移動機器人鉆孔系統，并對AGV式移動機器人在飛機裝配中的二次制孔位置精度提升方法進行了研究[67-71]。中國航空制造技術研究院開發出了AGV搭載機器人的可移動機翼裝配機器人化制孔系統，并對C919機翼的9～14號肋盒段進行了制孔試驗，孔定位精度可達到±0.25 mm[72]。

南京航空航天大學針對我國某主機廠翼面類部件的飛機自動化裝配需求，研發了基于兩個機器人協同控制的自動鉆鉚系統，每個鉆鉚機器人采用的是第七軸搭載，可沿著直線導軌移動從而實現多工位的協同鉆鉚[73]；南京航空航天大學還針對模型號航天飛行器艙段的銑削需求，研制出了基于雙移動機器人的艙段銑削機器人系統[74]。

天津大學并聯機器人研究團隊不斷擴展基于并聯機器人的加工設備研發，針對航空加工需求開發了Tricept并聯機器人，并在混聯機器人方面成功研制出多款具有自主知識產權的混聯機器人裝備，通過機電耦合性能優化、誤差檢測及補償等研究改善了混聯機器人的整機性能；此外，基于Tricept及混聯機器人機構開發了多款并聯機器人機床，成功研制出了航空機身壁板鉆鉚雙機器人工作站，并通過移動平臺搭載Tricept混聯機器人來構建移動機器人加工系統，且取得了很好的應用效果和示范[75]。

哈爾濱工業大學機器人技術與國家重點實驗室開展了基于四連桿耦合的重載搬運機器人的研制工作，并從機械本體優化設計、軌跡規劃與優化、末端振動抑制等方面開展了深入研究，顯著提高了重載機械臂性能。相關研究成果是我國機器人巨頭埃夫特智能裝備股份有限公司在機器人技術方面的產業化基礎，且已獲得了很好的產業化前景[76-77]。

綜上所述，在國內外機器人化加工領域的研究中，通常采用商業級工業機器人構建機器人化加工系統，然后針對加工質量及加工精度要求，采用運動學參數標定、動力學參數辨識等手段來改善機器人的性能，以達到滿足加工精度的要求。從機器人本體出發來開展加工機器人相關技術研究工作，主要以并聯機構為基體的混聯機器人為主，而以串聯構型為主的專用加工機器人本體研制進展不大，成果較少。

1.2 加工機器人發展現狀及研究動態分析

1.2.1機器人化加工系統機器人本體構型設計及本體研制

目前，已經開展研究并獲得應用的機器人化加工系統主要包括兩大類，一類是并聯機器人系統加工系統，另一類是基于工業機器人本體集成開發的串聯機器人加工系統。其中，前者可以為機器人化加工系統提供相對較高的剛度和精度，但其工作空間較小，柔性及適應性較差，無法勝任大尺度構件的加工需求；基于工業應用對重載、大臂展的工業機器人需求的日益增多，各大知名工業機器人廠商都開發出了大臂展(工作半徑3～6 m)、重載(末端負載能力500～2300 kg)的工業機器人產品，使得后者在臂展和負載方面能更適應大尺度構件的加工需求，但其剛度不高將導致機器人的絕對定位精度、軌跡跟蹤精度不高，并且會導致機器人末端加工工具在加工過程中發生殘余振動，這些因素都會導致機器人化加工系統的加工精度降低，從而不能滿足具有一定精度要求的機械加工需求。

因此，能夠替代高剛度、高精度機床完成具有一定加工精度的機器人化加工系統通常采用并聯機器人或混聯機器人為基體進行開發，而工作空間相對較大的串聯機器人在加工領域的應用，以商業級工業機器人集成應用為主且主要面向材料去除量較小的打磨、拋光等加工應用。由于商業級工業機器人本體的剛度、精度及動態響應等性能不足以滿足高精度機械加工的需求，因此它主要在磨拋、去毛刺、修邊、噴涂、切割、鉆孔等對機器人性能要求不高的機加工領域中得到應用。

而隨著航空、航天、航海及軌道交通等領域中大尺度構件精密加工需求的不斷增加，對機器人化加工系統的機器人本體的剛度、精度、臂展、負載、動態響應等性能也提出了越來越高的要求。因此，在現有工業機器人研制技術的基礎上，通過開展創新的機器人本體優化設計、創新的機器人關節傳動機構設計以及專用的機器人化加工機器人本體控制系統開發，研制大臂展、高剛度、高精度專用加工機器人本體，是解決大尺度構件機器人化加工迫切需求與當下工業機器人性能不足問題的有效途徑。

此外，國內外科研機構關于機器人化加工機器人本體的研究，大多集中在運動學標定、剛度/模態補償、動力學參數辨識、動力學控制、振動抑制以及末端軌跡優化等方面來提高機器人本體的剛度和精度，而很少從創新的加工機器人本體構型設計、新穎的關節驅動傳動機構設計、新型的關節緩沖裝置開發、完備的傳感檢測系統配置等關鍵技術入手，從根本上解決加工機器人剛度和精度不足的問題。

綜上所述，面向大尺度構件的非包絡超柔性新型機器人化加工系統的研制，不僅需要開展創新的機器人本體構型及新型的關節傳動機構設計，實現高性能本體研制，而且還要開發具有將數控系統與機器人控制系統優點有效結合的專用加工機器人控制系統，從而為大尺度構件加工提供綜合性能優異的串聯加工機器人系統。

1.2.2機器人化加工系統機器人剛度與精度性能提升方法

除了從本體構型和機構設計以及關鍵部件的剛度和精度性能提升入手來提高加工機器人本體的精度外，國內外機器人研究者也嘗試通過機器人運動學標定、剛度辨識與補償、末端位姿誤差預測與補償、剛柔耦合動力學建模、動力學控制、振動抑制等運動學和動力學控制方法來改善機器人的定位精度和軌跡跟蹤精度。

運動學標定是一個研究已久且技術和理論相對比較成熟的領域，但目前很難實現在線動態標定，從而減小甚至消除磨損以及溫度變化引起的結構變形所導致的運動學參數誤差；同樣，串聯機器人存在關節和臂桿柔性，而且其柔性變形還受到機器人負載、本體質量(自重)、慣性以及外部振動的影響，目前基于剛度辨識的末端位姿預測和補償主要基于靜態的剛度辨識和測量方法，動態、實時的剛度測量與位姿誤差預測研究成果相對較少。對機器人化加工系統研究而言，除了需要考慮關節、臂桿的非線性彈性變形外，還需要綜合考慮刀具-工件-主軸-工裝組成的復雜加工系統的剛柔耦合多體動力學模型，因此，加工機器人的動力學模型是典型的非線性、多輸入多輸出、強不確定性的時變系統，很難對整個系統實現準確的動力學建模和控制。

因此，應圍繞提升加工機器人性能的綜合目標，研究剛柔耦合多體動力學建模及動力學控制的基礎理論和關鍵技術，探究考慮關節時變柔性、非線性彈性變形、阻尼、不確定摩擦力矩以及傳動鏈遲滯與背隙等條件下機器人剛柔耦合系統動力學建模、參數辨識及前饋力矩補償算法，實現機器人高動態性能及高動態響應控制，從而為高性能加工機器人本體研制及系統集成提供理論指導。

2 大尺度構件移動加工機器人系統組成

機器人化加工系統是充分利用機器人工作空間大、柔性強、靈活性高且易于配置等綜合優點，通過固定或移動的安裝形式，末端搭載專用加工工具而構建的具有類似機床功能的機器人系統。與傳統機床相比，機器人化加工系統具有非包絡式加工的優點，加工柔性和對工件的適應性更強，還可以通過移動平臺搭載或多機器人協同作業方式來進一步擴展作業空間和柔性，從而提高加工大尺度構件的加工效率。

機器人化加工具有多功能性、極強的適應性和柔性，在末端工具快換技術的輔助下，用較低的設備制造和運營成本可實現大尺度、任意曲面的復雜零件的多工藝加工需求，因此，機器人化加工是機翼、機身、火箭級段、飛行器艙段等航空、航天典型大尺度構件加工的理想解決方案。但受機器人自身的幾何誤差和非幾何誤差等因素的影響，機器人的絕對定位精度和軌跡跟蹤精度較差，而且由于開鏈式的串聯結構造成本體存在弱剛性，使得機器人的剛度不高，容易在刀具-工件-工裝夾具組成的多體剛柔耦合切削系統的作用下產生振動。另外，移動平臺的引入在擴大機器人工作空間和工作范圍的同時也大幅度降低了機器人化加工系統的剛度，導致無法滿足大尺度構件的加工精度需求。

因此，面向大尺度構件的移動機器人化加工系統的研制需求，應從本體構型綜合設計與機構優化設計、高剛度機器人關節及本體結構優化設計、運動學參數動態標定、位姿誤差實時預測與動態補償、重力補償、剛度辨識與補償、動力學控制及主動振動抑制等機器人性能提升基礎理論和關鍵技術等研究著手，開展大臂展、重載、高剛度、高精度、高動態響應加工機器人本體多維度優化與性能提升技術研究。典型大尺度構件的多移動機器人協同超柔性加工系統的基本組成如圖7所示。

圖7 機身機翼等大尺度構件的機器人化加工系統Fig.7 Robot machining system for the large-scale component as the fuselage and the wing

3 重載高精加工機器人本體研制與性能提升關鍵技術

加工機器人的研制主要需要從機器人本體設計和系統控制兩個層面入手，從根本上探索加工機器人的大工作空間、重載、高剛度、高精度等關鍵特性的優化提升技術與基礎理論。首先從影響加工機器人本體剛度、大工作空間、負載等關鍵性能最基礎的機器人構型、大負載/高剛度/高傳動精度的關節入手，采用機器人本體構型綜合優化設計、高剛度高集成度關節優化設計等措施來改善加工機器人的關鍵性能指標，從根本上實現機器人性能的跨越式提升；在本體構型與機構優化設計的基礎上，再從運動學標定/剛度辨識/位姿誤差預測與補償，以及加工機器人系統的剛柔耦合多體系統動力學建模等基礎理論和關鍵技術入手，開展加工機器人運動學、動力學控制及振動抑制技術研究，進一步從控制層面提升加工機器人的精度特性，大尺度構件加工機器人系統的本體開發及性能提升基本方法如圖8所示。

圖8 大工作空間/重載/高剛度/高精度加工機器人本體開發與性能提升方法Fig.8 Development and performance improvement method of machining robot with large workspace，heavy-duty，high-stiffness and high-precision

3.1 加工機器人本體構型綜合與機構設計及整機性能提升

綜合分析航空、航天、船舶、軌道交通等大尺度構件的基本外形尺寸參數、加工工藝類型及加工精度，從而明確大尺度構件加工機器人的工作半徑、負載以及精度等關鍵性能指標要求，并結合已有的航空飛機蒙皮銑削，風電葉片、高鐵白車身、新能源大巴打磨等大尺度構件機器人化加工系統的研制經驗，以及對工業機器人技術現狀與關鍵部件的性能調研，建立加工機器人關鍵性能指標實現方式的思維導圖，對關鍵技術的實現方式進行綜合科學分析，從而提出最優的加工機器人本體設計方案。

基于確定的可行性方案，建立構型與機構對加工機器人本體剛度、負載及工作空間等關鍵性能的綜合影響分析模式，從而根據機器人構型綜合設計與分析理論，采用螺旋理論支鏈法結合空間機構微分幾何理論，完成機器人構型綜合設計，并基于機構構型綜合原理及數學描述理論與方法，結合機構多尺度效應和跨尺度運動設計理論，實現機器人本體構型的綜合優化設計，從而確定加工機器人本體構型及關鍵傳動機構構型設計。

以構型綜合設計為基礎，結合三維參數化建模方法完成樣機本體的概念設計。此外，基于多目標優化設計方法，結合粒子群多目標優化算法及機器人構型的數學設計模型，在機器人本體構型及關鍵部件機構初步設計及三維建模的基礎上，研究機器人本體構型及機構的優化設計方法，建立機器人本體構型、運動學參數以及關鍵機構幾何參數等對機器人整體剛度、精度和本體質量的影響系數分析模型，從而建立以機器人本體質量、桿件尺寸、工作半徑、關鍵部件應力變形以及機器人末端變形等多參數為約束條件，以機器人本體剛度、精度和負載為目標的機器人本體多目標優化設計數學模型。利用粒子群多目標優化算法或遺傳算法，完成機器人本體構型及機構桿件尺度綜合及參數的優化設計。大工作空間/重載/高剛度/高精度加工機器人本體構型及機構優化設計方法如圖9所示。

3.2 基于高剛度關節機構與關鍵結構件拓撲優化設計的加工機器人剛度負載提升

加工機器人的關節輸出特性、關節剛度以及臂桿剛度與本體構型一樣，是影響串聯機器人剛度、精度、負載的主要因素，因此，在機器人本體構型優化設計的前提下，如何提升關節的輸出特性、關節剛度、臂桿剛度將是加工機器人本體開發的主要研究內容。

基于擺線針輪RV減速器、行星減速器、諧波減速器、渦輪蝸桿減速器以及連桿耦合傳動機構等機器人關節傳動機構的傳動性能分析，結合面向性能和功能的關節機構綜合性能分析與評價方法，完成加工機器人關節方案設計，并基于設計方案與關鍵部件的選型，以傳動回差、關節質量、關節外形尺寸以及傳動效率等參數為約束條件，以關節傳動精度、傳動剛度和輸出扭矩為目標，建立重載關節機構性能考核數學模型，通過不斷迭代和篩選來尋求最優的高剛度關節機構設計方案。

圖9 大工作空間/重載/高剛度/高精度加工機器人本體構型及機構優化設計方法Fig.9 Optimal design method of configuration and mechanism for machining robot body with large workspace，heavy-duty，high-stiffness and high-precision

此外，建立關鍵部件性能參數及機構參數對機器人整體剛度、精度及負載等關鍵參數的影響分析理論，并針對機器人肩關節和肘關節對減速器輸出扭矩和扭轉剛度等因素比較敏感(尤其是負載最大的肩關節俯仰關節)，開展新型的關節傳動機構設計，開發基于行星滾珠絲杠與四連桿機構結合的肩關節和肘關節傳動機構，以滿足工業機器人對關節體積、質量的嚴苛限制以及對輸出扭矩、傳動剛度和傳動精度高要求的約束，完成體積小、質量小、負載大的關節設計。再者，建立以關節剛度、臂桿剛度為變量的重載機器人位姿誤差分析模型，研究關節剛度及臂桿剛度對機器人末端位姿的影響系數及分配機制，從而明確機器人各關節及臂桿對機器人位姿誤差的影響因素，并綜合機器人運動學和動力學模型分析，考慮材料力學和動力學特性，建立以臂桿及關鍵結構件剛度與應力變形等為約束條件，以質量最小化為目標的最優化設計模型，實現臂桿、關鍵結構件的輕量化設計。然后，針對關鍵部件，以有限元理論為基礎，利用各向同性固體材料懲罰函數法開展高剛度關節傳動機構以及高剛度輕質化臂桿結構拓撲優化設計，從而建立機器人關鍵部件拓撲優化設計模型以及提出相應優化設計方法。從關鍵部件的機構構型綜合以及拓撲結構優化設計入手，進一步提高加工機器人整機的剛度和負載能力。最后，需要圍繞關節空間多傳感器優化配置及測量方法開展研究，通過進行具有多傳感器信息融合的高集成度、高精度關節設計，以及關節層面的高精度位置反饋控制，從關節層面的精確測量和高精度位置控制入手，為實現加工機器人整體精度的提高奠定基礎。

重載加工機器人高剛度高精度關節綜合優化設計與傳感優化配置設計如圖10所示。

3.3 機器人化加工專用控制器與開源加工機器人操作系統的開發

針對機器人化加工系統對控制器的基本需求，對加工機器人控制器的功能和性能進行綜合分析，并針對機器人化加工的功能及性能需求，提出機器人化加工系統的機器人控制器硬件架構設計，開發專用的加工機器人控制器。在現有的工業機器人控制器研究狀況基礎上，優化機器人化加工系統的控制器架構及擴展性、兼容性，構建高性能的加工機器人控制器硬件系統。

圍繞移動機器人加工，實現移動機器人與加工環境、工件、工裝夾具、其他物流和加工機器人的輔助及協同設備之間的坐標系標定及位姿關系測量，實現加工環境的多模態測量與感知，是移動機器人加工的關鍵技術之一。因此，除了要構建基于激光掃描、全局立體視覺測量、iGPS測量構件的全局測量系統，還要基于雙目視覺、激光掃描、結構光測量等多傳感器構建機器人局域測量系統，以及基于激光跟蹤儀的機器人末端閉環高精度位姿反饋測量系統。全局測量系統用于實現移動加工機器人的自主尋位與粗定位，以及實現多機器人協同加工模式中機器人之間的位姿測量。

圖10 重載加工機器人高剛度高精度關節綜合優化設計與傳感優化配置設計Fig.10 Synthesis optimization design and sensor optimal configuration of high stiffness and high precision joint for the heavy-duty machining robot

而局部測量系統則是在全局測量與感知的基礎上，進一步實現更精確的機器人與工件之間的坐標系標定及位姿測量，并在外部激光跟蹤儀傳感器輔助下，實現高精度復雜曲面加工所需要的高精度軌跡跟蹤與控制。

綜上所述，全局測量和局部測量系統都需要用到多種傳感器，因此機器人控制器硬件應具有多種類型的傳感器接口，而且機器人操作系統還要具備較強的擴展功能以及具有較強的開源性，可將測量感知、數據處理、加工任務規劃、機器人運動控制與加工工藝優化等集成為一體，并且能夠滿足不同加工工藝對不同模塊功能及性能擴展的定制化需求。

依據機器人化加工高效性、高柔性、高適應性的要求，開展高兼容性、高可擴展性、高動態響應的強實時性專用機器人數控操作系統架構設計，開發具有傳統數控系統和機器人控制系統的綜合優勢的專用機器人操作系統，建立G代碼與機器人運動指令無縫編譯軟件模塊，實現與數控系統G代碼編程的快速便捷轉換，并可實現基于CAD/CAM軟件編程的數控程序的直接編譯，生成機器人控制指令。此外，面向機器人化加工，還需要開發運動學誤差補償、剛度辨識與補償、動力學參數辨識與建模、振動抑制等功能軟件模塊，促進并提升機器人化加工專用開源操作系統的開發水平，從而實現加工機器人性能的提升以及改進算法的迭代與更新。

3.4 基于運動學參數標定及末端位姿誤差實時預測與補償的加工機器人精度提升

在高剛度機器人本體構型綜合與機構優化設計的基礎上，以進一步提高和優化加工機器人精度為目標，從運動學角度出發，開展加工機器人精度提升關鍵技術研究。利用機器人運動學及動力學研究理論，建立機器人幾何誤差及非幾何誤差分析數學模型。針對名義運動學參數與實際運動學參數的差異，采用旋量理論建立加工機器人幾何誤差分析模型，從而構建包含桿件尺寸誤差、關節間隙等幾何誤差的運動學標定模型。并通過加工機器人外部激光跟蹤儀等在線測量系統來實現在線動態實時標定，進一步優化機器人運動學標定模型，實現機器人運動學參數的動態標定以及機器人運動學參數的實時修正。

針對剛度、溫度等影響機器人精度的非幾何誤差，基于運動學和動力學模型，結合臂桿、關節柔性以及重力和外部作用力的綜合影響分析，利用假設模態法對桿件變形進行建模，采用剛度計算模型與剛度測量方法相結合的機器人動態剛度建模與辨識方法，并通過遺傳算法優化剛度參數動態辨識模型，從而建立包含運動學參數和運動學特性的機器人剛度分析模型；此外，結合腕關節力矩傳感器、關節輸出端編碼器以及外部在線測量系統等多傳感器信息融合，實現機器人剛度的動態辨識，從而可根據不同位姿及工作構型，實現影響末端位姿精度的動態剛度自主補償。

基于修正的運動學模型及剛度辨識與補償方法，構建包含關節間隙、連桿尺寸誤差、關節剛度、臂桿剛度、非線性彈性變形、鉸鏈間隙以及關節摩擦參數的機器人位姿誤差參數預測與動態補償模型，實現機器人在工作空間任意構型下位姿誤差的精確預測，并進一步結合網格法及空間插值法形成機器人末端位姿誤差動態補償方法?；谶\動學參數標定及剛度補償的末端位姿誤差實時預測與修正的加工機器人精度提升的主要方法如圖11所示。

3.5 基于動力學控制及末端振動抑制的加工機器人動態精度提升

在本體構型和機器人運動學控制研究的基礎上，進一步深化加工機器人動力學控制理論研究，探索基于動力學控制與輸入整形、前饋控制等振動抑制相結合的加工機器人動態精度提升機制與控制基礎理論，如圖12所示。

基于結構力學和機械振動理論基礎，考慮關節和臂桿的彈性變形，采用假設模態方法描述柔性機械臂彈性變形并進行動力學分析，基于Lagrange方程建立末端具有集中質量的加工機器人彈性動力學模型，采用多輸入多輸出辨識方法結合本體設計模型，實現臂桿和關節的慣量、剛度以及關節摩擦與阻尼參數的辨識，從而為機器人的動力學前饋補償控制算法提供精確的動力學模型。構建考慮關節柔性、彈性變形、摩擦力矩等影響條件下的機器人關節動力學模型，研究柔性關節的動力學參數建模理論與方法。

基于彈性動力學理論，結合機器人運動學和動力學建模方法，研究加工機器人本體-刀具-工件-工裝夾具所構成的典型剛柔耦合多體非線性系統的動力學建模理論與方法，分析臂桿與關節柔性以及刀具-工件-工裝夾具多體耦合作用對加工機器人末端振動的影響規律，建立加工機器人的剛柔耦合多體系統動力學模型。

注：機器人關節柔性動力學建模中，Jh、Jl分別為高速軸和低速軸的轉動慣量；θh、θl分別高速軸和低速軸的轉角；Th、Tl分別為高速軸和低速軸的轉矩，其中Tl=NTh，N為減速比。刀具-工件-夾具多體耦合加工動力學建模中，vf為進給速度；ve為切削速度。圖12 基于動力學控制的加工機器人系統加工精度提升與軌跡優化方法Fig.12 Processing accuracy improvement and trajectory optimization of machining robot system based on dynamics control

基于加工機器人剛柔耦合多體動力學模型，分析加工機器人的多階振動模態，采用基于時滯整形濾波和動力學前饋補償的控制方法，并結合線性二次型最優控制方法，從而提出帶有關節和臂桿柔性的加工機器人振動控制算法。此外，通過機器人軌跡規劃與優化方法分析不同軌跡規劃函數下的機械臂運動學及動力學特性，采用遺傳算法優化基于多次多項式函數軌跡規劃下的機器人運動軌跡，通過軌跡優化和加工工藝優化來輔助振動抑制以進一步提高加工機器人動態性能與加工軌跡控制精度。

在剛柔耦合多體動力學建模及末端振動抑制的基礎上，可進一步優化機器人末端軌跡規劃和機器人加工工藝。通過加工工藝優化可減小刀具與工件之間的接觸力以及抑制兩者間的振動耦合，并通過力矩傳感器以及外部激光跟蹤儀等實現末端接觸力及振動的實時檢測，采用動力學前饋控制來實現機器人末端的高精度軌跡跟蹤控制，以進一步減小接觸力和抑制末端振動。此外，通過機器人末端軌跡優化，保證刀具軸線與工件表面法線重合的前提下，可實現加工接觸力優化，同時可實現機器人構型的實時調整，從而保證在機器人加工過程中機器人始終處于高剛度構型。

4 加工機器人本體性能驗證及加工工藝優化方法

在加工機器人本體構型及機構的優化設計研究階段，主要采用通過數值仿真建立機器人構型與機構優化數學模型的方式對相關優化設計結果及機器人本體優化設計效果進行驗證。此外，基于樣機的三維模型構型、機器人運動學和動力學模型的建立及相關理論的研究，通過建立待研制機器人本體的虛擬樣機模型，結合ADAMS、ANSYS及MATLAB等虛擬仿真軟件，實現加工機器人的跨平臺聯合仿真，對機器人的運動學性能、動力學性能以及機器人本體的強度、剛度和模態進行研究，并基于仿真結果對機器人本體進行優化設計，通過反復迭代完成機器人本體的優化設計，加工機器人本體性能驗證與優化改進方法如圖13所示。

圖13 加工機器人加工工藝研究及實驗驗證方法Fig.13 Research and experimental verification method of processing technology with machining robot

在研究初期階段，基于商業級機器人集成研制機器人化加工試驗平臺，開展加工機器人運動學標定以及末端位姿誤差預測與動態補償方法與理論研究，并構建加工機器人外部測量系統，實現機器人運動學和剛度的動態標定，研究機器人末端位姿誤差補償方法及基礎理論。同時，基于試驗樣機，開展機器人化加工系統剛柔耦合多體動力學建模理論以及動力學控制和振動抑制基礎理論與關鍵核心算法研究，通過大量的加工試驗來驗證和優化機器人高動態控制系統及高精度末端切削軌跡控制理論與算法。

此外，通過所研制的機器人化加工試驗平臺，進一步完成專用加工機器人控制器及操作系統的關鍵功能驗證，并針對加工機器人核心控制算法，開發加工工藝軟件包開發平臺，整合機器人加工優勢研究資源，為大尺度構件機器人化加工系統及加工機器人本體的研制提供實踐指導。

5 結語

立足國產工業機器人工作空間、末端負載、剛度及精度等關鍵基礎性能指標的提升，以改變重載、高精工業機器人嚴重依賴進口，且關鍵部件和關鍵技術嚴重受制于國外的現狀，突破重載高精機器人本體設計及動力學控制相關基礎理論和關鍵技術的研究瓶頸，實現具有技術跨越式提升的重載高精機器人本體研制，并面向航空、航天、航海以及軌道交通等戰略行業大構件加工，探索上述領域中大尺度構件的超柔性機器人化加工系統的研制，進而從根本上降低對高成本、柔性差且配置復雜的機床的依賴程度。

加工機器人的研制需要以提高加工機器人本體工作空間、負載、剛度、精度等關鍵基礎性能指標為目標，開展大尺度構件機器人化加工系統機器人本體構型與機構創新設計及優化設計基礎理論研究，關鍵部件性能提升技術研究，機器人化加工專用控制器及操作系統開發，運動學動態標定及末端位姿預測與動態補償方法研究，以及加工機器人動力學控制與振動抑制等關鍵技術研究。結合相關戰略行業的發展趨勢，探索大工作空間、重載、高剛度、高精度、高靈活性和高可達性的移動機器人化加工系統研制及應用技術研究，解決大尺度構件加工對柔性和效率提升的迫切需求。一方面有助于提升我國工業機器人的高質量發展水平，另一方面可以顯著提升我國航空、航天、航海以及軌道交通等戰略行業加工制造的機器人化和智能化水平。