协作机器人在焊接与增材制造中的应用与技术进展

协作机器人（COBOT）是一类专为与人类在共享空间中安全、灵活协同工作而设计的机器人系统。与传统工业机器人需要物理隔离不同，协作机器人配备了触觉传感器、自适应编程能力和先进的安全机制，能够在无需围栏的情况下与人并肩作业。这一概念诞生于20世纪90年代末，旨在解决如何增强制造业中人机交互的问题。2008年，丹麦Universal Robots公司推出了首款商业成功的产品。此后，协作机器人技术取得了飞速发展，各大机器人公司纷纷涉足该市场，并研发出日益精密的机型。步入2020年代，协作机器人的功能变得愈发多样化，集成了先进传感器、人工智能和增强的安全特性。随着工业自动化需求的持续增长，全球协作机器人的销量正以与传统机器人相当的速度迅速攀升。在过去五年间，协作机器人行业的全球市场价值几乎翻了一番。在制造业领域，协作机器人在焊接和增材制造中的应用尤为突出，能够有效提升焊接精度、保持工艺一致性、减少变形与缺陷，并提高生产效率。

协作机器人的核心技术特征包括四个方面。引导式编程允许用户手动拖拽机器人末端记录关键坐标点，无需编写复杂G代码，显著降低编程门槛。协作工作空间通过分区布局、视觉指示和传感器协同，实现人与机器人同时作业而不发生碰撞。触觉与接近传感器采用机器人皮肤上的柔性导电材料检测接触力变化，实时响应以避免伤害。适应性与灵活性使机器人能够根据环境变化动态调整路径，并通过更换末端执行器完成多种任务。这些技术带来了易于路径规划、高柔性、安全交互、高精度等独特优势。目前市场上已有Universal Robots、KUKA LBR、FANUC CR、AUBO、Dobot等多种协作机器人产品，分别适用于电子装配、焊接、检测、包装等不同工业场景。

在焊接应用中，协作机器人通过精准路径规划和多机械手协同，实现了复杂几何形状的高质量焊接。在MIG和TIG焊接中，机器人能够保持恒定的焊枪角度和速度，采用多边形或八边形路径进行丝弧沉积，改善热分布、减少变形并保证焊道完整性。摆动焊接技术通过控制振荡频率和幅度，提升了焊道均匀性和熔深。在多层多道焊接中，协作机器人结合结构光视觉检测和DBSCAN点云聚类算法，能够实时识别焊缝位置并规划路径，克服了传统视觉方法在多层沉积后几何差异微小而失效的问题。针对仰焊和曲面沉积，脉冲金属过渡模式能更好地控制电弧热量和熔滴，获得连续焊道。此外，有限元模拟与实验结合表明，薄板焊接时夹紧无法有效防止屈曲变形，需通过降低热输入或增加板厚来改善。

在增材制造领域，协作机器人实现了共形打印、多方向沉积和无支撑结构制造。在FDM工艺中，多轴运动控制使喷嘴始终垂直于曲面切向，消除了阶梯效应，提高了表面光洁度。在电弧增材制造中，采用六边形、八边形等教学点路径使运动更加平滑，避免了角部热量积聚和应力集中。热源振荡技术用于控制温度分布和熔池行为：纵向振荡提高焊道一致性，横向振荡增加熔宽和沉积效率，圆形振荡则降低峰值温度并优化凝固形态。通过调节振荡参数，可在较高扫描速度下仍保持焊道连续。在微观组织控制方面，协作机器人能够动态调整扫描路径，影响热梯度和冷却速率，从而促进等轴晶生长、细化晶粒并改善力学性能。主动冷却和预热策略结合机器人控制，可有效管理层间温度，减少热积累导致的组织粗化。在缺陷控制方面，电弧振荡可抑制驼峰缺陷，当振幅与扫描速度、送丝速率匹配适当时可获得连续焊道。

协作机器人在焊接与增材制造中的关注点存在明显差异。焊接侧重一致的能量输入、焊缝跟踪和多道搭接控制，而增材制造则强调精细的材料沉积速率、层间热管理和曲面路径适应。焊接通常要求较高的热输入和冷却速率控制以调控残余应力与微观组织，而聚合物增材制造需要较低温度和精确的挤出速率。这些差异决定了不同的传感器配置和反馈控制算法。

未来的技术发展集中在八个方向。第一，与人工智能（AI）集成：AI赋能的协作机器人可从历史数据中学习，实时优化工艺参数，执行在线路径优化，实现自适应质量控制。第二，数字孪生开发：需要构建同时包含机器人工作原理和人机交互行为的数字孪生模型，用于实时仿真、监控和预测。第三，开源接口编程：当前商用软件虽可靠但限制灵活性，开源平台如ROS可降低成本、促进创新。第四，环境适应性增强：焊接和增材制造环境中存在高温、飞溅、工件变形等动态变化，需结合多传感器融合与机器学习，使机器人能够实时感知并调整。第五，克服有效载荷限制和高集成成本：需通过模块化架构、标准化通信协议和开源平台降低集成门槛。第六，虚拟现实（VR）、增强现实（AR）与混合现实（MR）技术：VR可用于沉浸式模拟和远程操作，AR提供现场视觉指引，MR允许用户在真实环境中操控虚拟机器人。第七，人机交互与安全增强：需发展手势识别、语音命令、脑机接口等多模态自然交互方式，同时关注操作者的认知负荷、信任建立和人体工学评估。第八，大语言模型（LLM）的支持：LLM能够理解自然语言指令、进行空间推理和任务规划，将人类的高层指令转化为机器人的可执行动作。 

参考文献

Arjomandi M, Mukherjee T. A review of applications of collaborative robot in welding and additive manufacturing[J]. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 2026, 100: 103256.