基于人工智能的计算机离线编程系统研究

关键词：人工智能；机器人；离线编程

人工智能是一种能够模拟、延伸和扩展人类智能的技术，涵盖了神经网络、机器学习、自然语言处理、深度学习等多样的理论与技术，旨在通过算法和模型赋予计算机理解、学习、推理和自我适应的能力，以期达到与人类智能相当的水平[1]。近年来，人工智能技术在计算机科学领域取得显著进步，尤其在离线编程技术方面。随着算法优化和计算能力提升，人工智能处理复杂问题和自动化任务的能力增强。在离线编程领域，人工智能已应用于工业自动化、机器人技术、虚拟现实及智能系统开发，提高编程效率和系统智能化水平。利用人工智能技术，开发者能高效编写和调试代码，实现复杂智能程序功能，推动计算机科学领域发展。因此，人工智能的研究不仅需要技术的持续创新，也需要跨学科的深度协作和社会的广泛参与，以确保全面而谨慎地应对这些复杂挑战。

1 人工智能的计算机离线编程系统开发现状

近年来，人工智能机器人离线编程系统发展迅速，并在工业领域取得了一定的应用，且能在一定范围内满足现代工业需求，然而，现有系统在用户友好性、操作效率和智能化程度等方面仍存在不足。当前系统在用户友好性设计上存在不足，操作流程复杂，非专业人员往往难以迅速熟练操作，更无法与日常使用的语言信息应用实现无缝集成。此外，以D-H方法为例，例如，传统的 D-H 方法在解决运动学逆解问题时，计算复杂度高，且需要用户具备一定的专业知识才能进行参数调整，限制了系统的易用性和效率。

2 计算机离线编程系统设计

2.1 离线编程系统结构

本离线编程系统着重优化操作简易度与适应性，以确保初级用户也能迅速掌握并有效实施。该体系构建了三个关键模块：路径规划、运动仿真及弧焊管理。

路径规划模块精确识别焊接对象的路径，并将其无间断地转化为机器人可理解的指令序列，从而实现编程自动化[2]。例如，在制造中，路径规划模块可以用于产品的三维模型，自动计算出最佳路径。此外，模块还能够实时调整路径，以适应不同产品和尺寸的变化，从而提高生产效率和质量。

运动仿真模块，以图形化形式展示机器人的工作流程，明确标识出机器人在各个阶段的位置和状态，为操作者提供全面的视觉支持。例如，机器人在装配线上与其他机械臂的协同作业，或是与传送带的对接过程，都可以在仿真环境中得到验证。

控制模块则充当指令传输与参数调控的中枢，直接与机器人的控制系统对接，实现程序远程部署及焊接参数的即时调整。同时，该模块具备实时监控功能，能即时反馈机器人及控制器的状态信息，为人类与机器的交互建立了一个直观、透明的交互平台。如图1所示为系统结构。

2.2 离线编程系统模块设计

2.2.1 运动仿真模块设计

构建的编程系统将专用于Windows操作系统，采用Visual C#作为开发工具，并集成OpenGL图形接口进行构建。运动仿真的模块将遵循实时动态显示规范，确保能清晰地展示机器人工作状态，包括各关节运动轨迹及视角变化，以确保信息的直观呈现。同时，系统具备实时显示机器人位置及路径的精确功能。机器人的动态行为基于OpenGL图形学原理，结合机器人运动学的数学模型及路径规划理论进行建模。具体操作流程如图2所示，首先利用SolidWorks 精确绘制机器人组件，设定坐标点，随后将这些模型转换为STL格式，导入模拟环境。最后，通过一系列几何变换运算，能够精确模拟弧焊机器人的实际工作流程，以确保操作的精确无误。

2.2.2 路径规划模块设计

在离线编程系统架构中，路径规划功能扮演着至关重要的核心角色。其职责在于精确地规划并设定机器人在执行焊接任务时所遵循的工件行进轨迹，包括每个焊接点的精确定位以及焊枪运动模式的精细调整。鉴于此，开发了全新的路径规划组件，其目的在于灵活适应复杂多变的焊接任务需求，并创新性地融合了两种不同的编程范式。随后，通过代码优化流程，这些路径指令被精心转化为机器人能够高效识别并严格执行的程序代码，从而实现了焊接作业的全面自动化编程。详见图3所示。

1） 路径提取

弧焊机器人在处理管道等复杂焊缝时面临挑战，主要由于焊缝几何形态的变化影响路径控制。传统的示教编程效率与高质量焊接标准相矛盾。虽然离线编程工具可提取路径，但焊枪工艺角度的精确控制不足。因此，提出新策略：建立焊缝的数学模型，将其分解为路径点，并构建特征坐标系以自动化规划路径。对于焊枪姿态固定但轨迹复杂的工况，利用Au⁃ toCAD生成DXF文件解析焊接路径，实现路径的精确离散化，以提升规划精确性和优化效率[3]。

2） 程序转换

焊接作业完成后，处理焊缝路径数据，确保机器人能够遵循既定指令。生成的程序应最大限度地体现初始规划，并仅需进行最小限度的调整，以实现与机器人控制系统的无缝对接，从而高效地执行各项任务。为满足不同焊接任务的需求，该系统提供用户自定义修改各类参数的灵活性，包括移动指令、速度设定、精度标准以及焊点的位置和角度等。特别重要的是，该系统是专为弧焊机器人量身打造，因此程序转换模块将深入学习并应用RAPID语言，以确保指令执行的精确性。

2.2.3 弧焊控制模块设计

1） 弧焊控制系统平台搭建

在已开发的离线编程系统基础上，为工业机器人构建了一个弧焊控制系统，旨在通过PC的远程网络操作简化编程，同时降低操作复杂度。其硬件配置包括PC、IRB2600机器人、控制柜以及焊接电源。

为实现人机交互界面及数据监控、程序传输、运动控制和焊接参数调整等多元功能，对PC SDK进行了深度开发。该SDK支持VisualBasic（VB） 和C#。鉴于系统兼容性与编程语言一致性，选择了C#作为开发语言，并在Visual Studio平台上构建了弧焊控制模块[4]。

2） 通信机制

弧焊机器人的通信机制主要包含两种类型：一是计算机与机器人控制器的交互，二是控制器与焊接电源的沟通。前者通常利用串行通信技术或家庭环境中普遍的Wi-Fi网络技术。鉴于工业机器人的控制柜集成了以太网接口，它们选择通过以太网的Socket Message方式进行数据传输，其中计算机作为主导，控制器则执行接收到的指令。

另一方面，工业机器人与焊接电源的通信是通过控制输入/输出（IO） 信号来实现对焊接过程的精确控制，其工作原理类似于开关操作。实现这一功能需要预先在机器人上配置IO模块。具体来说，DSQC1030 模块负责数字量的输入与输出，而DSQC1032模块则承担模拟量的输入与输出任务。这两个IO模块通过LAN2端口与DSQC1000主计算机单元连接，并使用EthernetIP协议进行数据交换，以确保通信的稳定性和一致性。

3 离线编程系统功能分析

3.1 焊接任务规划

焊接任务规划可视为一种机器人作业调度策略，核心在于根据焊接任务和焊缝特性，设定机器人的运动轨迹及焊枪操作策略。在这一过程中，运动学计算起着基础性作用，它相当于为机器人提供精确的关节控制指导，以实现预设的运动行为。

运动学计算主要分为两大部分：一是确定机器人的运动模式及适宜的工作姿态；二是反向计算，即根据期望姿态，推算出各关节的具体运动值[5]。在规划焊接路径和姿态调整的策略中，主要采用两种方法。其一为自主路径规划，该策略依赖于计算机的高级智能和焊接知识，但目前该技术仍在持续发展中。其二为人工引导规划，操作员利用经验指导计算机制定路径，这种方法更灵活，但可能需要更多的人力投入，可能影响作业效率。

3.2 CAD 建模

CAD建模技术作为构建离线编程系统的坚实基石，其在提升生产效率、优化工作环境方面发挥重要作用。该系统通过实现编程过程与机器人实际操作的分离，有效促进了离线编程的深入应用。CAD建模充分利用计算机图形学的高端工具，精心打造弧焊机器人及其工件的三维模型，并依据实际生产环境的精确参数，对模型间的相对位置进行科学校准，从而为后续的编程和仿真任务提供了直观且准确的立体图像依据。

当前，在机器人建模领域，主要遵循三种科学严谨的方法：构造立体几何表示（CSG） ，这一方法以几何体的构造逻辑为基础，确保模型的精准构建；扫描变换表示（Sweep） ，通过模拟扫描过程生成模型，体现了动态建模的先进理念；以及边界表示（B-REP） ，专注于模型边界的精确描述，确保模型边界的清晰无误。

3.3 传感器仿真

在当代工业生产中，焊接质量的掌控具有决定性影响，直接关乎产品的安全特性和耐久度。其中，传感器监控系统占据核心地位，涵盖了焊缝跟踪及熔池管理等多个关键领域。焊缝跟踪技术确保焊接设备能精确遵循预设路径移动，而熔池监控技术则实时检测熔池状况，以避免焊接缺陷的出现。随着科技的演进，传感器技术持续发展。视觉传感器利用图像分析实现焊缝的精确定位和跟踪，激光传感器则通过非接触式测量提供高精度的反馈数据，显著提升了焊接自动化程度和质量稳定性[6]。此外，传感器仿真在焊接系统的离线编程中扮演着重要角色，使工程师能够预测并优化焊接过程，降低焊接故障率，提高生产效率，减少成本。仿真技术还能模拟各种工作环境，提升焊接过程的灵活性和适应性。总之，传感器技术的快速发展促进了焊接监控控制的智能化和精细化，增强了焊接过程的可控性和可靠性。

9458437312db680547614b8653e8b0d0c3bec61f34fd6661248b0249d693005f3.4 图形仿真

离线编程的显著特征体现在其对非实时调试的全面支持。这一机制通过构建的三维模型，仿真执行整个焊接流程，包括焊接路径的预展示以及焊枪操作的定向调整。在此过程中，进行严格核查，以确保机器人模型各关节动作的合理性，设计的程序能够准确实现预定功能。此外，离线编程以其卓越的灵活性和可扩展性著称，能够游刃有余地适应各种复杂的生产环境和多变的工艺需求。通过采用离线编程系统，工程师能够在计算机环境中高效、便捷地对焊接程序进行修改和优化，这一过程完全独立于生产线的实际运行，避免了任何潜在的生产干扰。

3.5 误差校正

在图形模拟操作中，依赖的三维模型存在精度问题，因为实际环境中的不确定性，如工件尺寸变化、定位偏移等，都会引入误差，影响焊接质量。为解决此问题，采用了模型校准技术，该技术旨在提高模型与实际机器人定位和工件位置的匹配度。然而，此方法对工件尺寸不匹配或变形等问题的解决并不直接。因此，当前研究的关键挑战是有效地校正这些误差，这是一个重大的技术难题。

4 人工智能的计算机离线编程系统开发后的实现过程

首先，用户需要将机器人模型、工具模型以及各种辅助虚拟模型完整地输入系统中，以便构建一个数字复制品，这个复制品能够精确地反映操作环境的每一个细节。在这一阶段，用户需要确保所有模型的准确性和完整性，以便为后续的程序执行提供一个可靠的虚拟环境。接下来，系统将执行程序验证，这一步骤类似于权威机构进行的规范检查，目的是确保程序语法的正确性，避免任何可能的错误或疏漏。程序验证是一个关键步骤，它能够确保后续操作的顺利进行。

一旦程序验证无误，系统会调用算法库，将程序转化为控制机器人及虚拟设备运动的精确指令。这些指令会明确指出机器人和虚拟设备应该达到的坐标位置，确保它们能够按照预定的路径和方式进行运动。随后，这些指令和坐标信息会被机器人接收，通过轨迹规划模块进行运动模拟。这一阶段中，机器人和虚拟设备会进行碰撞检测、状态评估等复杂运算，以确保运动的准确性和安全性[7]。

在模拟运动阶段，系统会检查每一个运动轨迹，评估机器人的状态，确保在实际操作中不会出现任何意外情况。最后，如果所有模拟运动均符合预设的标准和要求，系统将依据实际使用的控制器特性进行程序的优化。优化的目的是提高程序的执行效率和准确性，确保机器人在实际操作中的表现能够达到最佳状态。

通过通信接口，经过优化的详细信息将被传输至控制装置。控制装置接收到这些信息后，将负责将虚拟环境中的指令转化为对实体机器人的精确控制信号。通过这种方式，实体机器人能够按照预设的路径精确执行任务，完成各种复杂的操作。整个过程需要高度的精确性和可靠性，以确保机器人的操作既高效又安全。

5 总结

综上所述，随着当前的工业生产趋向专业化和自动化，机械设备依赖度增加。基于人工智能的离线编程系统可以优化操作流程，提高编程效率和工作效能。利用此系统模型，探索和开发人工智能编程系统，提升生产效率，改善工作环境。