协作机器人核心技术发展现状
思瀚产业研究院    2025-10-20

1. 安全性

协作机器人的设计初衷是为了在工业环境中与人类工人共同工作，因此它们在安全性方面的设计和性能要求与传统工业机器人有着本质的不同。碰撞检测是确保协作机器人安全运行的关键技术之一，它通过不同的方法来监测和预防机器人在操作过程中可能发生的碰撞。这项技术包括基于传感器的碰撞检测和基于无传感器的碰撞检测，主流方案有“电流环（无传感器）方案”、“力扭矩传感器方案”。

①“电流环（无传感器）方案”：这种方案通过监测机器人电机的电流变化来推断外部力矩，进而检测潜在的碰撞。它依赖于机器人的力学模型和电流力矩关系，不需要额外的传感器，由于不依赖外部传感器，这种方案在成本上具有明显优势，也是业内玩家普遍使用的方案。

无传感器方案需要依赖系统的动态模型进行控制，而实际系统中往往存在参数不确定性和非线性因素，这可能导致控制精度下降。同时，外力矩在通过减速机传递给电机时会有出现力损失。这些因素都影响了该方案的碰撞检测精度，在对于碰撞、震动要求较高的应用中难以匹配需求。

② “力矩传感器方案”：该方案除力矩传感器本身高敏感度因素外，由于传感器安装在机器人的连杆或关节处，可以绕过减速机，从而避免了减速机的摩擦力和柔性构造对力矩测量的干扰，能够更准确地检测到碰撞事件。但使用传感器产品，成本相比“电流环（无传感器）方案”存在劣势。协作机器人的“力矩传感器方案”主要通过在机器人的不同部位安装力矩传感器来实现碰撞检测和力控制。

“底座力矩传感器方案”在机器人的底座或基座处安装力矩传感器，可以监测整个机器人系统受到的外力。这种方案适合于需要整体碰撞检测的应用，如搬运和装配任务。“关节力矩传感器方案”在机器人的每个关节处安装力矩传感器，检测碰撞更灵敏，并可以在应用中提供更精细的碰撞检测和力控制，该方案成本较高。

2. 易用性

易用性是协作机器人区别于传统工业机器人的代表技术要素，传统工业机器人采用专业编程设备及语言进行编程，有较高的使用门槛。而更为简单易懂的图形化编程等技术目前已被广泛在协作机器人编程中采用。

“安全性”作为协作机器人“人机近距离协同作业”的技术前提，使其具备了解锁人机高度互动的拖动示教等更为多样灵活的示教方式的可能性，简单的编程及示教方式真正意义上赋予了协作机器人“易用性”这一技术属性。受益于“易用性”优势，协作机器人产品向下兼容能力扩大，导入门槛大幅降低，甚至为未来机器人进入家庭场景打下了坚实的基础。

协作机器人图形化编程

图形化编程：是一种用户友好的编程方法，它将复杂的代码指令转化为图形化的模块或图标，并允许编程者通过拖拽、连接这些图形模块来构建程序的逻辑结构。这些图形模块通常代表着不同的功能或操作，例如机器人的运动控制、传感器数据读取、逻辑判断等。图形化编程工具会将用户构建的图形化程序转换为机器人可执行的代码，从而实现对协作机器人的控制。通过拖拽和连接图形模块的方式，编程者可以快速构建程序逻辑，减少了编写代码的时间和工作量。这有助于提高编程效率，缩短开发周期。

拖动示教：在使用时需要通过拖拽机器人手臂到达目标点位进行记忆，是一种非常直观的交互式编程方式。虽然“拖动示教”在形式上看上去非常简单，其实现需要依赖于协作机器人配备的力传感器和先进的控制系统，背后蕴藏着复杂的力学技术原理。

当操作人员对机器人的末端执行器或机械臂施加外力时，电流环或力传感器会检测到这个外力的大小和方向，并将这些信息反馈给控制系统。控制系统根据反馈信息，计算出机器人应该运动的方向和速度，从而使机器人跟随操作人员的拖拽动作进行运动。在拖拽过程中，操作人员可以将机器人移动到期望的位置，并通过特定的操作（如按下按钮）来记录这些位置点。控制系统会将这些位置点和相应的运动轨迹信息存储下来，以便机器人能够重复执行相同的任务。“拖动示教”的技术核心在于如何“拖动”。

基于“拖动”的实现方式不同，主流的“拖动示教”方案有“无力传感器方案（电流环）”、“六维力传感器方案”、“关节力矩传感器方案”等。其中，“六维力传感器方案”是目前一种比较容易实现的方案，适用于包括传统工业机器人在内的几乎所有机械臂类产品。其原理主要是在机械臂的末端安装“六维力传感器”，通过对末端各个方向受力情况的实时感应反馈实现“拖动示教”。

因其拥有容易安装且对机械臂本体设计几乎不造成任何影响的优势，在协作机器人领域被广泛使用。同时其缺点也比较明显，由于感知区域被限制在机械臂末端，同时控制量是带宽较小的位置，拖动整个机械臂时的反应速度较慢，实际手感较重。“无力传感器方案”的原理是基于力学模型，在机器人的力矩模式中，通过控制电流对重力、摩擦力、库仑力等进行补偿，经过补偿后机械臂关节在拖动时造成的阻力变小，实际拖动变得非常容易。

这种方案最大的优势在于整个方案中无需额外搭载传感器产品，使得其性价比非常高。但同时由于摩擦力影响因素多，模型构建复杂，真正意义上的补偿以目前的技术水平还难以实现，导致直线及圆弧拖动比较困难。

“关节扭矩传感器方案”是通过在机械臂的关节处内置扭矩传感器进行力矩的闭环控制从而对电机的惯量、关节的摩擦力等物理量进行较为精准的补偿，最终达到更加顺滑的拖动示教的效果。与“六维力传感器方案”对比，这种方案的优势在于可以实时感应机械臂各关节的力矩，同时控制量是带宽较大的力矩，可以较大的减少拖动时的沉重感。

与“无力传感器方案”相比，这种方案直接对实际的力进行感应，无需建立复杂的力学模型，很大程度上削弱了摩擦力的影响。但是这种方案改变了本体的基础设计，且需要内置数个“关节扭矩传感器”，导致系统成本较高。受益于“图形化编程”、“拖动示教”等一系列软硬件技术，协作机器人在应用部署中也体现出的较高的“易用性”。

3. 灵活性

软件方面，目前 AI 算法正在不断赋能协作机器人的应用，实现协作机器人的“机器学习”从而应对来自于各种场景的多样化需求。这些算法使协作机器人具备了较强的“灵活性”，同时现阶段通过“机器学习”可以适应的场景还相对简单且局限。而面对影响因素较多的复杂的场景时，目前的技术仍然不够成熟，如何使机器人产品作为大型系统的一部分，在进行协同作业的前提下实现有效且高效的学习演化是目前整个行业的课题。在硬件方面，目前主流协作机器人的结构设计与 6 轴工业机器人的设计思路基本相同，6 自由度设计使协作机器人具备了较高的“灵活性”，可以覆盖绝大多数应用场景需求。

相比起更侧重于刚度，且结构设计较为厚重的传统工业机器人，协作机器人采用了紧凑且纤细的外观设计以及轻量化材料，使得它在“灵活性”方面的表现更为出色。除了主流的 6 自由度设计之外，行业中常见 6+自由度以及双臂协作机器人等具有更高自由度的设计，毫无疑问能够更好地应对那些对“自由度”有着更高要求的场景。此外，用于定义协作机器人在应用场景中功能的末端执行器产品，在协作机器人的产业链中占据着极为关键的地位。

日益丰富多样的执行器产品，将会进一步增强协作机器人的“灵活性”优势，使其能够更加灵活地适应各种复杂多变的工作场景和任务需求，为不同行业的生产和服务提供更加高效、智能的解决方案。这些在实际应用场景中所展现出的“灵活性”优势，让协作机器人在产业迅速升级、招工愈发困难的工业领域中拥有广阔的导入空间。

随着产业的快速发展和升级，传统的生产方式面临着诸多挑战，而协作机器人的“灵活性”使其能够更好地适应产业升级所带来的变化。同时，招工难的问题日益凸显，协作机器人的出现为解决这一问题提供了新的途径。其能够灵活地完成各种复杂的任务，在一定程度上弥补了劳动力不足的问题。

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