基于人工智能的計算機離線編程系統研究

關鍵詞：人工智能；機器人；離線編程

人工智能是一種能夠模擬、延伸和擴展人類智能的技術，涵蓋了神經網絡、機器學習、自然語言處理、深度學習等多樣的理論與技術，旨在通過算法和模型賦予計算機理解、學習、推理和自我適應的能力，以期達到與人類智能相當的水平[1]。近年來，人工智能技術在計算機科學領域取得顯著進步，尤其在離線編程技術方面。隨著算法優化和計算能力提升，人工智能處理復雜問題和自動化任務的能力增強。在離線編程領域，人工智能已應用于工業自動化、機器人技術、虛擬現實及智能系統開發，提高編程效率和系統智能化水平。利用人工智能技術，開發者能高效編寫和調試代碼，實現復雜智能程序功能，推動計算機科學領域發展。因此，人工智能的研究不僅需要技術的持續創新，也需要跨學科的深度協作和社會的廣泛參與，以確保全面而謹慎地應對這些復雜挑戰。

1 人工智能的計算機離線編程系統開發現狀

近年來，人工智能機器人離線編程系統發展迅速，并在工業領域取得了一定的應用，且能在一定范圍內滿足現代工業需求，然而，現有系統在用戶友好性、操作效率和智能化程度等方面仍存在不足。當前系統在用戶友好性設計上存在不足，操作流程復雜，非專業人員往往難以迅速熟練操作，更無法與日常使用的語言信息應用實現無縫集成。此外，以D-H方法為例，例如，傳統的 D-H 方法在解決運動學逆解問題時，計算復雜度高，且需要用戶具備一定的專業知識才能進行參數調整，限制了系統的易用性和效率。

2 計算機離線編程系統設計

2.1 離線編程系統結構

本離線編程系統著重優化操作簡易度與適應性，以確保初級用戶也能迅速掌握并有效實施。該體系構建了三個關鍵模塊：路徑規劃、運動仿真及弧焊管理。

路徑規劃模塊精確識別焊接對象的路徑，并將其無間斷地轉化為機器人可理解的指令序列，從而實現編程自動化[2]。例如，在制造中，路徑規劃模塊可以用于產品的三維模型，自動計算出最佳路徑。此外，模塊還能夠實時調整路徑，以適應不同產品和尺寸的變化，從而提高生產效率和質量。

運動仿真模塊，以圖形化形式展示機器人的工作流程，明確標識出機器人在各個階段的位置和狀態，為操作者提供全面的視覺支持。例如，機器人在裝配線上與其他機械臂的協同作業，或是與傳送帶的對接過程，都可以在仿真環境中得到驗證。

控制模塊則充當指令傳輸與參數調控的中樞，直接與機器人的控制系統對接，實現程序遠程部署及焊接參數的即時調整。同時，該模塊具備實時監控功能，能即時反饋機器人及控制器的狀態信息，為人類與機器的交互建立了一個直觀、透明的交互平臺。如圖1所示為系統結構。

2.2 離線編程系統模塊設計

2.2.1 運動仿真模塊設計

構建的編程系統將專用于Windows操作系統，采用Visual C#作為開發工具，并集成OpenGL圖形接口進行構建。運動仿真的模塊將遵循實時動態顯示規范，確保能清晰地展示機器人工作狀態，包括各關節運動軌跡及視角變化，以確保信息的直觀呈現。同時，系統具備實時顯示機器人位置及路徑的精確功能。機器人的動態行為基于OpenGL圖形學原理，結合機器人運動學的數學模型及路徑規劃理論進行建模。具體操作流程如圖2所示，首先利用SolidWorks 精確繪制機器人組件，設定坐標點，隨后將這些模型轉換為STL格式，導入模擬環境。最后，通過一系列幾何變換運算，能夠精確模擬弧焊機器人的實際工作流程，以確保操作的精確無誤。

2.2.2 路徑規劃模塊設計

在離線編程系統架構中，路徑規劃功能扮演著至關重要的核心角色。其職責在于精確地規劃并設定機器人在執行焊接任務時所遵循的工件行進軌跡，包括每個焊接點的精確定位以及焊槍運動模式的精細調整。鑒于此，開發了全新的路徑規劃組件，其目的在于靈活適應復雜多變的焊接任務需求，并創新性地融合了兩種不同的編程范式。隨后，通過代碼優化流程，這些路徑指令被精心轉化為機器人能夠高效識別并嚴格執行的程序代碼，從而實現了焊接作業的全面自動化編程。詳見圖3所示。

1） 路徑提取

弧焊機器人在處理管道等復雜焊縫時面臨挑戰，主要由于焊縫幾何形態的變化影響路徑控制。傳統的示教編程效率與高質量焊接標準相矛盾。雖然離線編程工具可提取路徑，但焊槍工藝角度的精確控制不足。因此，提出新策略：建立焊縫的數學模型，將其分解為路徑點，并構建特征坐標系以自動化規劃路徑。對于焊槍姿態固定但軌跡復雜的工況，利用Au? toCAD生成DXF文件解析焊接路徑，實現路徑的精確離散化，以提升規劃精確性和優化效率[3]。

2） 程序轉換

焊接作業完成后，處理焊縫路徑數據，確保機器人能夠遵循既定指令。生成的程序應最大限度地體現初始規劃，并僅需進行最小限度的調整，以實現與機器人控制系統的無縫對接，從而高效地執行各項任務。為滿足不同焊接任務的需求，該系統提供用戶自定義修改各類參數的靈活性，包括移動指令、速度設定、精度標準以及焊點的位置和角度等。特別重要的是，該系統是專為弧焊機器人量身打造，因此程序轉換模塊將深入學習并應用RAPID語言，以確保指令執行的精確性。

2.2.3 弧焊控制模塊設計

1） 弧焊控制系統平臺搭建

在已開發的離線編程系統基礎上，為工業機器人構建了一個弧焊控制系統，旨在通過PC的遠程網絡操作簡化編程，同時降低操作復雜度。其硬件配置包括PC、IRB2600機器人、控制柜以及焊接電源。

為實現人機交互界面及數據監控、程序傳輸、運動控制和焊接參數調整等多元功能，對PC SDK進行了深度開發。該SDK支持VisualBasic（VB） 和C#。鑒于系統兼容性與編程語言一致性，選擇了C#作為開發語言，并在Visual Studio平臺上構建了弧焊控制模塊[4]。

2） 通信機制

弧焊機器人的通信機制主要包含兩種類型：一是計算機與機器人控制器的交互，二是控制器與焊接電源的溝通。前者通常利用串行通信技術或家庭環境中普遍的Wi-Fi網絡技術。鑒于工業機器人的控制柜集成了以太網接口，它們選擇通過以太網的Socket Message方式進行數據傳輸，其中計算機作為主導，控制器則執行接收到的指令。

另一方面，工業機器人與焊接電源的通信是通過控制輸入/輸出（IO） 信號來實現對焊接過程的精確控制，其工作原理類似于開關操作。實現這一功能需要預先在機器人上配置IO模塊。具體來說，DSQC1030 模塊負責數字量的輸入與輸出，而DSQC1032模塊則承擔模擬量的輸入與輸出任務。這兩個IO模塊通過LAN2端口與DSQC1000主計算機單元連接，并使用EthernetIP協議進行數據交換，以確保通信的穩定性和一致性。

3 離線編程系統功能分析

3.1 焊接任務規劃

焊接任務規劃可視為一種機器人作業調度策略，核心在于根據焊接任務和焊縫特性，設定機器人的運動軌跡及焊槍操作策略。在這一過程中，運動學計算起著基礎性作用，它相當于為機器人提供精確的關節控制指導，以實現預設的運動行為。

運動學計算主要分為兩大部分：一是確定機器人的運動模式及適宜的工作姿態；二是反向計算，即根據期望姿態，推算出各關節的具體運動值[5]。在規劃焊接路徑和姿態調整的策略中，主要采用兩種方法。其一為自主路徑規劃，該策略依賴于計算機的高級智能和焊接知識，但目前該技術仍在持續發展中。其二為人工引導規劃，操作員利用經驗指導計算機制定路徑，這種方法更靈活，但可能需要更多的人力投入，可能影響作業效率。

3.2 CAD 建模

CAD建模技術作為構建離線編程系統的堅實基石，其在提升生產效率、優化工作環境方面發揮重要作用。該系統通過實現編程過程與機器人實際操作的分離，有效促進了離線編程的深入應用。CAD建模充分利用計算機圖形學的高端工具，精心打造弧焊機器人及其工件的三維模型，并依據實際生產環境的精確參數，對模型間的相對位置進行科學校準，從而為后續的編程和仿真任務提供了直觀且準確的立體圖像依據。

當前，在機器人建模領域，主要遵循三種科學嚴謹的方法：構造立體幾何表示（CSG） ，這一方法以幾何體的構造邏輯為基礎，確保模型的精準構建；掃描變換表示（Sweep） ，通過模擬掃描過程生成模型，體現了動態建模的先進理念；以及邊界表示（B-REP） ，專注于模型邊界的精確描述，確保模型邊界的清晰無誤。

3.3 傳感器仿真

在當代工業生產中，焊接質量的掌控具有決定性影響，直接關乎產品的安全特性和耐久度。其中，傳感器監控系統占據核心地位，涵蓋了焊縫跟蹤及熔池管理等多個關鍵領域。焊縫跟蹤技術確保焊接設備能精確遵循預設路徑移動，而熔池監控技術則實時檢測熔池狀況，以避免焊接缺陷的出現。隨著科技的演進，傳感器技術持續發展。視覺傳感器利用圖像分析實現焊縫的精確定位和跟蹤，激光傳感器則通過非接觸式測量提供高精度的反饋數據，顯著提升了焊接自動化程度和質量穩定性[6]。此外，傳感器仿真在焊接系統的離線編程中扮演著重要角色，使工程師能夠預測并優化焊接過程，降低焊接故障率，提高生產效率，減少成本。仿真技術還能模擬各種工作環境，提升焊接過程的靈活性和適應性。總之，傳感器技術的快速發展促進了焊接監控控制的智能化和精細化，增強了焊接過程的可控性和可靠性。

9458437312db680547614b8653e8b0d0c3bec61f34fd6661248b0249d693005f3.4 圖形仿真

離線編程的顯著特征體現在其對非實時調試的全面支持。這一機制通過構建的三維模型，仿真執行整個焊接流程，包括焊接路徑的預展示以及焊槍操作的定向調整。在此過程中，進行嚴格核查，以確保機器人模型各關節動作的合理性，設計的程序能夠準確實現預定功能。此外，離線編程以其卓越的靈活性和可擴展性著稱，能夠游刃有余地適應各種復雜的生產環境和多變的工藝需求。通過采用離線編程系統，工程師能夠在計算機環境中高效、便捷地對焊接程序進行修改和優化，這一過程完全獨立于生產線的實際運行，避免了任何潛在的生產干擾。

3.5 誤差校正

在圖形模擬操作中，依賴的三維模型存在精度問題，因為實際環境中的不確定性，如工件尺寸變化、定位偏移等，都會引入誤差，影響焊接質量。為解決此問題，采用了模型校準技術，該技術旨在提高模型與實際機器人定位和工件位置的匹配度。然而，此方法對工件尺寸不匹配或變形等問題的解決并不直接。因此，當前研究的關鍵挑戰是有效地校正這些誤差，這是一個重大的技術難題。

4 人工智能的計算機離線編程系統開發后的實現過程

首先，用戶需要將機器人模型、工具模型以及各種輔助虛擬模型完整地輸入系統中，以便構建一個數字復制品，這個復制品能夠精確地反映操作環境的每一個細節。在這一階段，用戶需要確保所有模型的準確性和完整性，以便為后續的程序執行提供一個可靠的虛擬環境。接下來，系統將執行程序驗證，這一步驟類似于權威機構進行的規范檢查，目的是確保程序語法的正確性，避免任何可能的錯誤或疏漏。程序驗證是一個關鍵步驟，它能夠確保后續操作的順利進行。

一旦程序驗證無誤，系統會調用算法庫，將程序轉化為控制機器人及虛擬設備運動的精確指令。這些指令會明確指出機器人和虛擬設備應該達到的坐標位置，確保它們能夠按照預定的路徑和方式進行運動。隨后，這些指令和坐標信息會被機器人接收，通過軌跡規劃模塊進行運動模擬。這一階段中，機器人和虛擬設備會進行碰撞檢測、狀態評估等復雜運算，以確保運動的準確性和安全性[7]。

在模擬運動階段，系統會檢查每一個運動軌跡，評估機器人的狀態，確保在實際操作中不會出現任何意外情況。最后，如果所有模擬運動均符合預設的標準和要求，系統將依據實際使用的控制器特性進行程序的優化。優化的目的是提高程序的執行效率和準確性，確保機器人在實際操作中的表現能夠達到最佳狀態。

通過通信接口，經過優化的詳細信息將被傳輸至控制裝置。控制裝置接收到這些信息后，將負責將虛擬環境中的指令轉化為對實體機器人的精確控制信號。通過這種方式，實體機器人能夠按照預設的路徑精確執行任務，完成各種復雜的操作。整個過程需要高度的精確性和可靠性，以確保機器人的操作既高效又安全。

5 總結

綜上所述，隨著當前的工業生產趨向專業化和自動化，機械設備依賴度增加。基于人工智能的離線編程系統可以優化操作流程，提高編程效率和工作效能。利用此系統模型，探索和開發人工智能編程系統，提升生產效率，改善工作環境。