工業機械人目前面臨哪些技術問題？

1樓：DC DShu

借貼！工業機械人我現在也在學習階段，碩士期間有接觸過對其座標旋轉姿態和空間點軌跡演算法的研究，由於工業機械人在UG上的應用減少，我現在也想研究一下基於UG對工業機械人軌跡及後置處理系統方面進行乙個開發！

2樓：

拋開軟體和核心演算法不講，機械人核心部件自主研發設計是一大痛點，國內外機械人公司在本體上的精度區別就在於此，國內需要能自主研究減速器，電機，密封件，電纜，甚至是基礎材料的優秀配套企業，出現HD，Nabtesco這樣的類壟斷型企業是國內機械人行業的硬傷。

3樓：賞雪吃火鍋

個人覺得主要在於，工業機械人中下游服務做的不到位，針對不同的生產線，無法合理做出相應整合，雖然本體製造商生產的機械人越來越好，越來越完美，但是如何讓工業機械人在實際生產中發揮最大化功能一直是製造企業的盲點，也是工業機械人發展的痛點。

4樓：嗅薔薇的喵王

重點不是做出工業機械人，而是在掌握各項核心零部件的基礎上做出機械人。中國雖然做出了很多機械人，可是高精度的減速器、伺服控制器、電機等用的都是國外的，這種不具備核心競爭力，就像空中樓閣，沒有太強的技術支撐，也會受制於人

5樓：日月山河

太多了，就說乙個靈巧手，萬能夾具，到現在都沒有吧

還有3d視覺配合機械人實現任意挑選零部件，到現在也沒真正實用，三菱去年演示的東西，也不是很成熟

6樓：曹開元

你看哈，工業機械人發展到了現在，已經和汽車發展有點類似了。

可以做的很快，可以做的很結實（剛性好），可以做的很漂亮，但是你看這麼多年了，工業機械人有什麼飛躍性的突破麼。

比如說材料：鑄鐵，鑄鋁，鎂鋁合金，再算上碳纖維，但是這些東西很多很多年前就有了l呀。

比如說齒輪箱：HD,RV，斜齒，錐齒，滾珠絲槓，但是這些東西也存在好多年了呢。

比如說電機：伺服，低壓的，高壓的，交流的直流的，但是電機的功率密度可有什麼好的方法提高麼。很難呢。

這些年來，工業機械人的本體雖然越來越快，負載自重比越來越大，但是主要是在優化機械臂的結構，壓榨設計人員的腦力。

甚至很多公司每年推出的新品主要是在彌補自己的產品線的不足，比如沒有碼垛的做個碼垛啊，沒有SCARA的做個SCARA啦，沒有大負載的做個大負載啊 blabla...

想從本體上有大的突破，是要靠材料啊，基礎零部件啊有大的突破才行，就好比以前用齒輪箱，雖然成本低，但是設計難度和重量都是個問題，所以大家都來擁抱RV,HD了，這是個大的飛躍。

再比如本來用鋁合金的現在用碳纖維了，比如很多Delta機械人的臂，那就可以跑到飛快啊。所以啊，機械臂本身呢，是越來越難有很大的飛躍性的突破了。

不過呢，這些年工業機械人的小夥伴們都在搞啥了，那，也沒閒著啦。

比如說人機協作這個梗雖然有點老了，但是還是很有必要的說，人機協作除了減少安全圍欄，節省空間外啊，更重要的是降低了程式設計的難度。這個很重要啊，你看以前要你給機械人寫程式好複雜的，ABB的機械人培訓四天好多錢呢。

如果機械人程式設計變得和遙控電視，玩手機遊戲一樣簡單了，那可以想象機械人的推廣將變成一件多麼easy的事啊，當然僅僅靠拖拽式的程式設計還是不能解決所有問題的呢。

還有啊，工業機械人在工廠裡應用其實會產生大量大量的資料呢，這些資料是一手的工業應用資料，首先怎麼拿到這些資料，其次拿到這些資料有神馬用處嘞？在很久很久以前哈，ABB就有能遠端連線機械人用來診斷的服務。而現在呢，自從大資料這個概念火爆以後啊，工業自動化領域的bighead們就更重視資料了。

最近ABB就和IBMWatson物聯網認知計算技術牽手了。而更早的，ABB就選擇了微軟的Azure作為其網際網路的雲平台，利用微軟的一系列雲平台的工具為其處理資料。

還有哇今年的機械人可謂是大爆發，據說ABB的IRB1200的交貨期居然居然居然居然達到了驚人的9個月，買不到啊。一方面機械人是火爆了，另一方面也可以想象機械人產能也是非常緊張的。雖然機械人貴為工業自動化的代表，但是工業機械人製造本身自動化程度並不算高。

比較有名的是FANUC所稱的j生產機械人自動化率好像達到了80%~90%，但是對於大部分造機械人的企業來說，如何用機器人造機械人其實也是個大問題，當然隨著機械人用量的增加，這些問題都會被技術團隊解決啦。

如果再說比較實際一點的問題，也有很多啊。那你比如說齒輪箱的漏油問題，線纜的壽命問題，電機的發熱問題，高等級的密封問題，食品環境的使用問題，等等這些看起來一點兒也不高大上的問題確實實實在在需要解決的問題。畢竟工業機械人是一款工業用產品，穩定性和可靠性才是最重要的。

7樓：shensheng

但是這個矩陣多乙個變數就存在無數多種解，而七軸如何規劃空間路徑在機械人運動學中，是乙個最為複雜的演算法問題之一。在硬體方面如大家所知，關鍵零部件的問題。

以上一二。敬禮！