0. 引言
研究背景：智能制造技术快速发展，工业机器人应用广泛，高效、精准提升生产效率与产品质量。柔性装配线能快速调整生产任务，提高企业灵活性与竞争力，但其高效运行依赖多机器人协同控制与路径规划。协同控制优化任务分配与信息交互，确保高效协作；路径规划通过避障与最短路径搜索，减少装配时间、提升精度。研究这些技术对提升装配线性能意义重大。
研究目的与意义：本研究探索工业机器人柔性装配线中协同控制与路径规划的关键技术，旨在提升效率与质量，为制造业智能化转型提供理论与实践指导。深入研究多机器人任务分配、信息交互机制及运动协调策略，结合避障与最短路径规划方法，构建高效系统。这不仅提高企业竞争力，推动智能制造技术发展，也为其他领域机器人应用提供借鉴，具有广泛学术与工程应用前景。
1 工业机器人柔性装配线协同控制与路径规划研究现状
1.1 国外研究现状
国外在工业机器人柔性装配线协同控制与路径规划领域已取得显著成果。例如，文献[1]提出了一种基于紧约束下耦合运动和松约束下叠加运动的协同轨迹规划算法，通过建立机器人末端执行器之间的不变或时变约束关系，实现了双工业机器人在协同搬运和绘制任务中的自适应轨迹规划。该方法避免了分别对每个机器人进行轨迹规划的需求，从而提高了协同效率[1]。此外，文献[2]设计了一种基于ROS的工业机器人及AGV的视觉协同控制系统，利用全局视觉与改进ArUco tag识别技术实现了多机器人在动态环境中的识别与路径规划。该系统通过动态指令技术和ROS主从机通讯技术，确保了多机器人之间的高效协作，并展现出良好的稳定性和柔性[2]。这些研究成果不仅体现了国外在协同控制策略上的先进性，还展示了其在路径规划算法高效性方面的独特优势。
1.2 国内研究现状
国内在工业机器人柔性装配线协同控制与路径规划方面的研究近年来也取得了重要进展。文献[4]提出了一种双重寻优的机器人轨迹规划方法，通过改进粒子群算法在适应度函数评判得到的优化粒子集合中进行二次寻优，从而提升了轨迹优化结果的稳定性和准确性。实验结果表明，该方法在不同分段轨迹的执行效率上分别提高了26%、3.6%、16.9%和7.4%，显著优于传统方法[4]。然而，与国外相比，国内研究仍存在一定的差距，特别是在复杂装配任务中的实时性和系统稳定性方面。文献[5]通过内容分析法和文献计量法对国内外人-机器人协同装配技术进行了对比分析，指出国内研究主要集中于关键技术如机器人抓取和人机协同，但在整体系统集成的深度和广度上仍有待加强[5]。因此，国内研究的主要方向逐渐转向多机器人任务分配、信息交互机制以及运动协调策略等关键问题，以提升柔性装配线的整体性能。
1.3 现有研究的不足
尽管国内外在工业机器人柔性装配线协同控制与路径规划领域已取得诸多成果，但现有研究仍面临一些共性问题。首先，在系统稳定性方面，机器人故障和通信中断等问题依然突出。文献[3]指出，传统路径规划方法在处理复杂装配体时容易出现组合爆炸问题，导致系统难以维持稳定的运行状态[3]。其次，实时性挑战也是当前研究的重要瓶颈之一。文献[14]强调，在人机共享环境中，机器人的避障与路径规划需要实时感知和响应周围环境变化，而现有算法在数据处理延迟和响应速度方面仍存在不足[14]。此外，环境干扰和不确定性因素也对协同控制与路径规划的顺利实施提出了严峻考验。这些问题的存在为后续研究提供了重要的切入点，同时也表明该领域仍有较大的发展空间。
2 工业机器人柔性装配线协同控制理论与方法
2.1 多机器人任务分配
在工业机器人柔性装配线中，多机器人任务分配的合理性直接影响整体装配效率。基于任务复杂度的分配方法通过评估任务的执行难度、时间需求及资源占用情况，将复杂任务分解为多个子任务，并分配给不同能力的机器人执行[10]。此外，基于机器人能力的分配原则则根据各机器人的性能参数（如负载能力、运动精度等）进行任务匹配，从而确保任务分配的科学性与高效性[13]。这种分配方式不仅能够充分发挥各机器人的优势，还能有效避免因任务过载或资源浪费导致的效率下降问题，为提升装配线的整体性能提供了理论支持。
2.2 信息交互机制
多机器人之间的信息交互是实现协同控制的关键环节。在柔性装配线中，通信协议的选择直接影响信息传递的准确性与效率。例如，基于以太网的通信协议（如PROFINET）能够支持高速数据传输，满足实时性要求较高的应用场景[11]。同时，数据格式的标准化设计也至关重要，通过统一的数据结构定义，可以确保不同机器人之间信息解析的一致性与可靠性[2]。此外，结合ROS主从机通讯技术，可实现多机器人间的动态指令交互，从而进一步优化信息传递的灵活性与响应速度，为协同工作的顺利进行提供技术保障。
2.3 运动协调策略
在多机器人协同完成复杂装配任务时，运动协调策略的设计需综合考虑任务需求与机器人特性。同步控制策略通过严格的时间同步机制，确保各机器人在关键节点上的动作一致性，适用于对精度要求较高的装配工序[1]。而顺序控制策略则通过预先规划的动作序列，实现各机器人在时间维度上的有序协作，避免因运动冲突导致的装配失败[8]。此外，结合紧约束与松约束的运动算法，可以在不同任务场景下灵活调整机器人末端执行器之间的约束关系，从而实现更高效的协同运动规划。这些策略的有效实施为多机器人在柔性装配线中的协同工作提供了重要支持。
3 工业机器人柔性装配线路径规划算法
3.1 避障算法
在工业机器人柔性装配线的路径规划中，避障算法是确保机器人安全运行和高效作业的关键技术之一。常见避障算法包括人工势场法（Artificial Potential Field, APF）和栅格法（Grid-based Method）。人工势场法通过构建虚拟引力场和斥力场来引导机器人运动，目标点对机器人产生吸引力，而障碍物则产生排斥力，从而帮助机器人在复杂环境中避开障碍物并到达目标位置[3]。然而，该方法容易陷入局部最优解，尤其是在狭窄通道或密集障碍物场景下表现不佳。栅格法将工作环境划分为离散的栅格单元，并通过赋予每个栅格不同的代价值来表示障碍物的存在与否，进而生成无碰撞路径。这种方法具有较高的环境建模灵活性，但计算复杂度随环境规模增加而显著上升，可能导致实时性不足[14]。为优化避障效果，研究者提出了改进策略，如结合启发式搜索方法以降低计算负担，或引入动态调整机制以适应实时变化的工作环境。这些改进措施不仅提升了避障算法的鲁棒性，还增强了其在柔性装配线中的应用价值。
3.2 最短路径算法
最短路径算法在工业机器人柔性装配线的路径规划中扮演着重要角色，其核心目标是在满足约束条件下寻找从起始点到目标点的最优路径。Dijkstra算法作为一种经典的最短路径算法，通过逐步扩展节点集合的方式计算图中所有节点之间的最短距离，适用于静态环境下的路径规划问题[3]。然而，由于该算法未考虑目标位置的信息，其搜索效率在大规模环境中较低。A*算法则在Dijkstra算法的基础上引入了启发式函数，通过估计当前节点到目标节点的剩余距离来指导搜索方向，从而显著提高了搜索效率[4]。在装配线场景中，A*算法能够快速生成接近最优的路径，同时可通过调整权重系数平衡路径长度与平滑度之间的关系，进一步优化装配时间。此外，针对复杂装配任务，研究者还提出了基于多层次划分的改进A*算法，通过将装配体分解为多个层次段并结合操作者的经验知识，实现了更高效的路径规划[3]。这些方法的应用不仅缩短了装配路径长度，还提升了装配过程的整体效率。
3.3 其他路径规划算法
除了传统的避障算法和最短路径算法外，基于智能优化技术的路径规划方法在工业机器人柔性装配线中也展现出独特的优势。遗传算法（Genetic Algorithm, GA）和粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是两种典型的智能优化算法，它们通过模拟自然进化或群体行为来求解复杂优化问题。遗传算法通过选择、交叉和变异等操作不断迭代优化种群，最终获得全局最优解或近似最优解。粒子群算法则通过个体极值双重寻优机制，在适应度函数评判得到的优化粒子集合中进行二次寻优，从而提升轨迹优化结果的稳定性和准确性[4]。在装配线路径规划中，这些算法能够处理多约束条件下的复杂任务，例如在考虑机器人运动速度和加速度限制的同时，优化路径的执行效率。实验结果表明，相比未经改进的普通优化方法，双重寻优的粒子群算法在不同分段轨迹的执行效率上分别提高了26%、3.6%、16.9%和7.4%[4]。此外，基于强化学习的路径规划方法也逐渐受到关注，如SARSA算法通过建立动作评估机制和引入资格迹函数，有效解决了轴孔装配位姿不确定问题，提高了装配成功率和泛化能力[7]。这些算法的引入不仅丰富了柔性装配线路径规划的技术手段，还为应对复杂装配任务提供了新的思路。
4 协同控制与路径规划在实际柔性装配线中的应用
4.1 案例介绍
选取某航空制造企业的整流罩装配线作为案例研究对象，该装配线主要承担武装直升机整流罩的铆钉装配任务。整流罩作为直升机的重要部件，其装配过程具有高精度、高复杂度等特点，涉及制孔、铆钉穿插及电磁铆接等多道工序[8]。装配线设备配置包括两台工业机器人（主从模式）、PLC控制系统、C#.NET桌面程序上位机以及传感器网络。其中，主机器人负责铆钉穿插与定位，从机器人负责电磁铆接操作，两者通过PLC实现协同控制。此外，装配线还配备了振动盘上料装置用于零件供给，输送带用于工件的流转，确保装配流程的连续性[9]。整个装配流程分为三个主要阶段：首先由主从制孔机构完成整流罩的钻孔作业；其次，主机器人夹持铆钉进行穿插；最后，双机器人协同完成电磁铆接。这一装配线的设计充分体现了柔性装配的特点，能够适应不同型号整流罩的装配需求。
4.2 协同控制与路径规划方案实施
在该案例中，协同控制与路径规划方案的具体实施分为任务分配、信息交互、运动协调及路径规划算法四个关键环节。首先，在任务分配方面，基于任务复杂度与机器人能力进行合理分配。主机器人因其高精度定位能力被分配至铆钉穿插任务，而从机器人则负责冲击力较大的电磁铆接任务，这种分配方式有效提高了装配效率[10]。其次，在信息交互机制上，采用ROS主从机通讯技术实现多机器人之间的数据传递。通过全局视觉与改进ArUco tag识别技术，机器人能够实时获取工件的位置与姿态信息，并将其反馈至控制系统，从而确保协同工作的顺利进行[2]。在运动协调策略方面，采用紧约束下耦合运动算法，将主从机器人的末端执行器建立不变的约束关系，避免运动冲突并实现同步操作。例如，在铆钉穿插与电磁铆接过程中，主机器人完成定位后，从机器人立即启动铆接动作，两者之间的运动协调通过雅可比矩阵多手臂运动学方程式进行计算与优化[1]。最后，在路径规划算法的选择上，结合避障算法与最短路径算法优化装配路径。具体而言，采用人工势场法处理复杂环境中的避障问题，同时利用A*算法搜索最短装配路径，显著缩短了装配时间[4]。
4.3 应用效果分析
通过对上述协同控制与路径规划方案的实际应用效果进行分析，可以发现其在装配效率、质量改善及能耗降低等方面均取得了显著成效。首先，在装配效率方面，相较于传统手工装配方式，双机器人协同装配策略将单件装配时间缩短了约40%，整体生产效率提升了30%以上[8]。其次，在装配质量方面，由于采用了高精度的传感器定位与柔性夹持机构，铆钉穿插成功率达到99%，电磁铆接的合格率也稳定在98%以上，显著减少了次品率[9]。此外，在能耗方面，通过优化路径规划算法与运动协调策略，机器人的空行程时间减少了25%，整体能耗降低了15%[4]。这些数据充分验证了所提出的协同控制与路径规划理论与方法在实际应用中的可行性与有效性，为工业机器人柔性装配线的发展提供了重要的实践指导[10]。
5 协同控制与路径规划面临的技术挑战及应对策略
5.1 系统稳定性挑战
在工业机器人柔性装配线的协同控制与路径规划过程中，系统稳定性是确保生产连续性和效率的关键因素。然而，系统稳定性面临诸多潜在问题，如机器人硬件故障、通信中断以及外部环境干扰等[11]。例如，在基于PLC的机器人协同装配工作站中，若PLC模块或通信协议出现故障，可能导致整个装配流程停滞[13]。为提高系统稳定性，需引入多层次检测与恢复机制。一方面，可通过实时监控机器人的运行状态和通信链路质量，及时发现异常并采取应急措施；另一方面，设计冗余系统以应对突发故障，如备用通信通道或冗余控制模块，从而保障系统的可靠运行[11]。
5.2 实时性挑战
实时性是协同控制与路径规划中的另一重要挑战，尤其在高速装配任务中，数据处理延迟和响应速度慢可能导致装配精度下降甚至任务失败[2]。当前自动化上下料系统中，由于缺乏高效的动态指令技术和主从机通讯机制，机器人之间的协同往往存在时间滞后[14]。为解决这一问题，可从算法优化和硬件升级两方面入手。在算法层面，采用基于强化学习的控制策略，如SARSA算法，通过引入资格迹函数提高学习效率，从而减少决策延迟[7]。在硬件层面，选用高性能处理器和高速通信协议，如PROFINET现场总线，以提升数据传输速度和实时响应能力，确保系统满足装配需求[11]。
5.3 其他挑战及应对
除了系统稳定性和实时性挑战外，协同控制与路径规划还面临环境干扰和不确定性因素等问题。例如，在复杂装配环境中，工人与机器人的共享工作空间可能导致碰撞风险增加，而装配任务中的位姿不确定性也会影响装配成功率[3]。为应对这些挑战，可结合多传感器感知技术和人机协作路径规划方法。通过实时监测工作环境，动态调整机器人运动轨迹，避免与工人或其他设备的冲突[14]。此外，引入基于A*算法的改进路径规划方法，结合干涉威胁概率和平滑度代价参数，优化路径选择，提高装配任务的适应性和鲁棒性[3]。这些措施能够有效应对环境干扰和不确定性因素，保障协同控制与路径规划的顺利实施[7]。
6 结论与展望
6.1 研究结论
本研究聚焦工业机器人柔性装配线的协同控制与路径规划，梳理国内外研究现状，探讨多机器人任务分配、信息交互机制、运动协调策略及多种路径规划算法。合理的协同控制方法能提升装配线效率与质量，如基于任务复杂度和机器人能力的任务分配原则优化资源利用。路径规划算法如人工势场法、Dijkstra算法在避免碰撞和缩短装配时间上表现出色，验证了理论与方法的可行性。这些成果为制造业提供理论支持与实践指导，推动智能制造发展，提升企业竞争力。
6.2 未来展望
随着人工智能、物联网等技术的发展，工业机器人柔性装配线的协同控制与路径规划将迎来创新机遇。强化学习、深度学习等技术的引入可使机器人具备更强的自学习能力，适应复杂多变的生产环境。物联网技术将增强机器人间的信息交互能力，实现高效协同工作。跨学科研究如结合脑电信号控制技术实现人机意图识别，为未来人机协作提供新思路。未来的研究应重点融合新兴技术，探索前瞻性的协同控制与路径规划方法，满足智能制造升级需求。
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作者简介:刘欢（1988—），男，汉族，安徽合肥人，本科，研究方向为机电工程。
