陳仁祥，張雁峰，楊黎霞，余騰偉，冉孟宇

（1.重慶交通大學交通工程應(yīng)用機器人重慶市工程實驗室，重慶 400074；2.重慶交通大學航空學院，重慶 400074；3.重慶科技學院，重慶 401331）

工業(yè)機器人具有安裝使用靈活、工作自由度高、負載能力大、可在惡劣環(huán)境下運行等優(yōu)點，能夠作為工業(yè)平臺搭配不同的末端執(zhí)行器完成鋪放、加工、裝配、測量等工序。近年來，隨著高精度執(zhí)行能力、多功能末端執(zhí)行器、人機交互、快速編程、多機協(xié)作等智能化技術(shù)的進步，工業(yè)機器人憑借其優(yōu)異的表現(xiàn)受到航空制造領(lǐng)域高度關(guān)注。據(jù)公開數(shù)據(jù)，2021年全球共交付3456架通用飛機，同比增長9.2%[1-2]?？湛秃筒ㄒ粼?022年分別獲得820架和774架商用飛機凈訂單，截至2022年底，分別交付661架和480架新飛機。在國內(nèi)航空領(lǐng)域，C919累計獲得32家客戶1035架訂單，ARJ21獲得25家客戶690架訂單，CR929已完成首輪驗證?？梢姰斍叭蚝娇罩圃鞓I(yè)發(fā)展迅猛，面向航空制造領(lǐng)域的工業(yè)機器人擁有巨大的市場潛力。

由于技術(shù)壁壘和以往的市場需求不明確，國內(nèi)面向航空制造的工業(yè)機器人研究起步較晚，成熟機型較少[3]，已成為制約我國航空制造業(yè)轉(zhuǎn)型智能化發(fā)展的技術(shù)瓶頸。因此大力發(fā)展工業(yè)機器人在航空領(lǐng)域的應(yīng)用，促使機器人技術(shù)融入航空制造的各個環(huán)節(jié)，對我國經(jīng)濟與國防的發(fā)展具有重大意義。本文從飛機結(jié)構(gòu)件加工、裝配、噴涂、檢測等方面，總結(jié)了工業(yè)機器人在航空制造領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀，分析了航空制造領(lǐng)域機器人在智能制造背景下所需的關(guān)鍵技術(shù)并對其發(fā)展趨勢做出預(yù)測。

1 關(guān)鍵技術(shù)需求

在汽車、3C電子等制造領(lǐng)域中，工業(yè)機器人技術(shù)已相當成熟[4]，但與汽車和家電零件相比，航空零部件具有種類繁多、生產(chǎn)批量小、工藝復(fù)雜、機翼及機身等大零件加工和裝配難度大、精度需求高的特點，因此面向航空制造領(lǐng)域的工業(yè)機器人應(yīng)具有更優(yōu)異的性能，并需要依托以下關(guān)鍵技術(shù)來滿足生產(chǎn)工藝的需求。

1.1 高精度執(zhí)行能力

現(xiàn)代飛機追求長壽命和安全性，因此對于制造過程中加工精度的要求越來越高，常見的指標有制孔精度、連接精度、噴涂精度、檢測精度等。一般而言，對于制孔機器人，要求制孔法向精度達到±0.5°，位置精度達到±0.5 mm，深度偏差小于0.05 mm[5-7]。對于焊接機器人，需要不斷調(diào)整焊槍姿態(tài)的同時保證焊點始終處于規(guī)劃的路徑上，以達到最高的效率[8]。對于噴涂機器人，需嚴格控制噴嘴掃略軌跡和掃略時間，保證涂層厚度公差和表面質(zhì)量[9]。對于打磨機器人，需保持各方向打磨力度實時可控，以及運動軌跡的平穩(wěn)性[10]。對于檢測機器人，具有靈活性的同時還需要有一定負載能力，以適應(yīng)復(fù)雜狹小空間內(nèi)的檢測任務(wù)[11]。在航空零部件加工過程中，加工精度由機器人自身執(zhí)行精度和末端執(zhí)行器精度共同保障。由于末端執(zhí)行器受到結(jié)構(gòu)和重量的限制，其自身精度調(diào)整能力有限，工業(yè)機器人作為末端執(zhí)行器的搭載平臺，提高自身的執(zhí)行精度，可以降低對末端執(zhí)行器精度的要求，減少末端執(zhí)行器控制難度和研發(fā)成本。

現(xiàn)階段工業(yè)機器人重復(fù)定位精度已達到±0.1 mm，但其絕對定位精度相對較低，通常僅能達到±1～2 mm[12]，無法直接滿足航空制造業(yè)的需要。由工作溫度變化引起的熱膨脹會使執(zhí)行器末端產(chǎn)生毫米級的尺寸偏差，其長臂結(jié)構(gòu)在運行過程中受自身重力和慣性影響產(chǎn)生彈性變形與抖動進一步降低了機器人的定位精度[13]?，F(xiàn)有的末端伺服控制技術(shù)，是在末端執(zhí)行器上安裝先進的光電力學傳感器獲取機器人的高精度位置狀態(tài)信息，再以精度補償技術(shù)減小末端執(zhí)行器的定位偏差和各關(guān)節(jié)的微小抖動，可將工業(yè)機器人平均絕對定位精度控制在0.1 mm級別[14]，但當前技術(shù)下，因刀具磨損、傳感器誤差、補償策略等因素帶來的系統(tǒng)誤差還無法避免。

1.2 多功能末端執(zhí)行器

工業(yè)機器人通過機械臂末端執(zhí)行器實現(xiàn)生產(chǎn)功能，末端執(zhí)行器的性能對生產(chǎn)工藝、加工效率、產(chǎn)品質(zhì)量有巨大影響。為滿足航空制造業(yè)需要，末端執(zhí)行器應(yīng)具有多功能模塊集成、多傳感器信息融合及基于在線監(jiān)測的反饋調(diào)節(jié)三大核心功能[15]。

需根據(jù)工藝對末端執(zhí)行器的功能進行集成，如制孔機器人應(yīng)具有高精度對刀、進給、潤滑冷卻、吸排屑、切削力檢測等功能。對于復(fù)合材料鋪放等加工過程，除滿足基本工藝需求外，還需要末端執(zhí)行器具有快換功能，使機器人在加工過程中能快速切換鋪設(shè)的材料類型、寬度、縫合方式等。但高集成度會增加末端執(zhí)行器體積和重量，體積過大可能與加工區(qū)域產(chǎn)生干涉，增加機器人的工作路徑規(guī)劃難度，重量過大則對機器人剛度和負載提出更高的要求。此外，末端執(zhí)行器功能高度集成需要傳感器對加工過程的振動、力矩、角度等多種物理參數(shù)進行監(jiān)控，將采集的數(shù)據(jù)信息融合處理閉環(huán)反饋給控制系統(tǒng)，基于機器視覺引導、運動學模型等技術(shù)實時調(diào)整加工參數(shù)，以滿足生產(chǎn)需求。

1.3 人機交互與協(xié)作

面向航空制造的工業(yè)機器人系統(tǒng)應(yīng)具備良好的人機交互 （Humanmachine interaction，HMI）功能，主要形式包括終端交互和人機協(xié)作（Human-robot collaboration，HRC），其核心在于高效、簡單和安全地實現(xiàn)人與機器人的交互過程[16]。終端交互指操作人員通過搭載示教系統(tǒng)和控制器管理軟件的終端實現(xiàn)機器人指令輸入與控制。對于交互終端的操作界面，要求功能布置清晰有邏輯性，并對常用功能提供快捷操作，具備急停、回撤和重寫功能，支持在線數(shù)據(jù)更新。對不同的末端執(zhí)行器應(yīng)有專用的操作軟件模塊，并支持相應(yīng)的功能擴展。由于目前工業(yè)機器人的自主性、智能化水平有限，為保障工作人員的人身安全，終端交互通常需要用柵欄將工業(yè)機器人隔離在規(guī)定的工作區(qū)域中，這限制了人機交互過程的工作效率。

人機協(xié)作指操作人員和自動化機器人共享工作空間并協(xié)作完成同一任務(wù)的工作場景，可顯著提升機器人的認知決策能力和靈活性[17]。為滿足避障和加工柔性，需要具有較高冗余自由度的機器人結(jié)構(gòu)，當前具有協(xié)同功能的工業(yè)機器人通常在6軸以上。對于人力引導機器人運動的協(xié)作形式，其關(guān)鍵在于機械臂位姿柔順調(diào)整、對外力的快速響應(yīng)、對輸出力矩的精準控制?，F(xiàn)有人機協(xié)作研究工作主要聚焦于工業(yè)機器人結(jié)構(gòu)設(shè)計、交互方式、運動規(guī)劃、安全性等方面[18-19]，而在工業(yè)機器人對外界環(huán)境與操作人員意圖的感知、人機雙向協(xié)同過程的安全交互策略、協(xié)作過程的平滑柔順等方面的研究還有待完善。

1.4 快速編程

工業(yè)機器人有多種編程方式，目前使用最廣泛的是人工拖動示教和離線編程方式。人工拖動示教需要操作者拖動機器人定位示教點，適用于點到點移動這類簡單任務(wù)，但由于人工拖動示教過程需要操作人員克服機器人的重力和關(guān)節(jié)摩擦力，在定位時容易出現(xiàn)擾動，需要通過動力學模型或末端伺服控制技術(shù)補償精度，因此對于日益復(fù)雜的航空裝備，人工拖動示教的結(jié)構(gòu)適應(yīng)性較差。離線編程技術(shù)借助計算機圖形學，可以通過虛擬仿真對復(fù)雜零件曲面路徑精確規(guī)劃，但對于操作人員的技術(shù)水平、配套仿真系統(tǒng)有一定要求。

上述兩種方法需要對加工任務(wù)單獨編程，操作煩瑣且不具備跨任務(wù)適應(yīng)性，加工前準備時間較長，因此以簡化編程難度、提高程序的泛用性為目的，開發(fā)更高效的機器人編程方法成為研究熱點。當前研究進展突出的是基于演示學習的編程方法[20]，可以從示教軌跡或任務(wù)語義中提取信息并構(gòu)建運動模型，使機器人學習理解示教過程的有效信息，在不同工業(yè)場景下具有較好的泛用性。此外，還有基于視聽指令、虛擬現(xiàn)實、腦機接口等新快速編程方法被提出[21-23]，極大程度地減少編程操作，但這些方法尚處于驗證階段，沒有實際工業(yè)應(yīng)用。

1.5 多機協(xié)作能力

相比單個機器人，多機器人系統(tǒng)（Multi-robot systems，MRS）布置更靈活，不同機器人之間協(xié)作配合，功能互補，降低了單個機器人末端執(zhí)行器功能集成度的需求，在大規(guī)模復(fù)雜任務(wù)中展現(xiàn)出更高的容錯能力[24-25]。在航空領(lǐng)域大型零部件的并行柔性制造裝配中，尤其需要多機械臂協(xié)作來提升制造效率，但由于機器人數(shù)量增加會導致系統(tǒng)控制難度上升，因此當前以雙臂協(xié)作機器人系統(tǒng)居多，三機械臂及以上的協(xié)作形式有待深入開發(fā)。

2 航空制造業(yè)機器人應(yīng)用現(xiàn)狀

在傳統(tǒng)航空制造業(yè)中，大部分工序需要人工操作，勞動強度大、生產(chǎn)效率低。隨著機器人技術(shù)的發(fā)展，工業(yè)機器人被逐漸應(yīng)用在航空零部件加工、裝配、噴涂、檢測等環(huán)節(jié)中。

2.1 復(fù)合材料零部件生產(chǎn)

近年來，全球航空工業(yè)大量使用復(fù)合材料制備航空零部件[26-27]。在復(fù)合材料零部件生產(chǎn)過程中，常用的連續(xù)纖維增強復(fù)合材料自動成型工藝需要通過設(shè)備將纖維鋪放或纏繞在模具上[28-29]，雖然市面上少數(shù)高端多軸聯(lián)動設(shè)備可以滿足工藝和精度的需求，但設(shè)備昂貴、體型笨重、柔性差[30]。工業(yè)機器人在航空領(lǐng)域復(fù)雜形狀部件的加工過程中展現(xiàn)出極高的適應(yīng)性，例如，Sorrentino等[31]在工業(yè)機械臂末端安裝結(jié)構(gòu)緊湊的連續(xù)纖維帶纏繞裝置以組成機器人單元，通過規(guī)劃適當?shù)睦p繞路徑防止機器人單元與工件碰撞，直升機旋翼結(jié)構(gòu)件制造試驗表明，機器人單元可以保證纖維帶從線軸上連續(xù)放卷而不損失張力；Cygnet Texkimp公司基于曼徹斯特大學西北復(fù)合材料中心開發(fā)的9軸機器人，于2018年研發(fā)出世界上首款高速自動3D碳纖維材料纏繞機，可以在一次加工中鋪層多條連續(xù)纖維，極大加快了纏繞成型效率，可用于燃料管、翼梁等航空輕質(zhì)復(fù)雜構(gòu)件的高自由度快速生產(chǎn)[32]；Automated Dynamics公司開發(fā)的熱塑鋪絲設(shè)備采用機器人結(jié)構(gòu)，通過氮氣熱流對材料表面同步均勻加熱，可應(yīng)用于直升機壁板零件制造[33]；世界著名航空器生產(chǎn)設(shè)備供應(yīng)商Electroimpact公司將6軸KUKA KR-1000L750高精度機器人與模塊化自動纖維鋪放 （Automated fiber placement，AFP）頭相結(jié)合，在高精度鋪絲的同時兼具鋪放模組快速切換、纖維材料變更等功能，用以生產(chǎn)飛機機體、整流罩殼體等超大型復(fù)合材料工件，如圖1所示[34]。

圖1 高精度機器人與模塊化AFP末端執(zhí)行器[34]Fig.1 Accurate robot with modular AFP end-effector[34]

國內(nèi)關(guān)于復(fù)合材料的機器人鋪設(shè)研究起步較晚，還不具備大規(guī)模應(yīng)用能力。趙盼等[35]研究了熱塑性復(fù)合材料機器人鋪放的工藝過程，建立了工藝參數(shù)耦合與材料層間黏結(jié)強度的模型，并通過試驗驗證了模型的可靠性；閻冬等[36]開發(fā)了一種基于KUKA機器人的異形零件預(yù)浸帶纏繞裝備，建立機器人運動數(shù)學模型并提出配套系統(tǒng)的控制方法理論，通過樣機試驗證明了可行性，如圖2所示；孫守政等[37]以COMAU機器人為載體，設(shè)計了集成多種功能的輕量化鋪放頭，可以對不同寬度的熱塑性預(yù)浸帶/絲進行鋪放；卜聰[38]針對直升機槳葉自動化鋪疊預(yù)成型工序設(shè)計了桁架機器人，研發(fā)了專用操作系統(tǒng)，并對機器人鋪疊軌跡進行了優(yōu)化。

圖2 碳纖維預(yù)浸帶成型設(shè)備[36]Fig.2 Carbon fiber pre impregnated tape molding equipment[36]

機器人技術(shù)極大程度上替代了復(fù)合材料鋪放工藝中的人工操作，現(xiàn)階段國外學者的主要研究目標是利用高軸數(shù)機器人的靈活性來增加機身、機翼、進氣道等大曲率復(fù)雜回轉(zhuǎn)體結(jié)構(gòu)零件的生產(chǎn)效率，并且通過高集成度末端執(zhí)行器在一個生產(chǎn)任務(wù)中同時完成多道并行的工序，減少維護和更換模組產(chǎn)生的停機時間，具有大型化、高速化、智能化與集成復(fù)合化的優(yōu)勢，但由于機器人負載限制，末端執(zhí)行器功能增多勢必會導致單個功能執(zhí)行性能下降，因此對末端執(zhí)行器功能分配和結(jié)構(gòu)設(shè)計提出了更高要求。國內(nèi)關(guān)于中小型航空復(fù)合材料零件生產(chǎn)機器人的設(shè)計和工藝仍處于理論探索與少量試驗階段，機器人的模塊化、自動化、柔性化水平不足，配套的工藝軟件系統(tǒng)相對落后，對機身、整流罩等大型零件的一體成型試制能力尚不具備。

2.2 結(jié)構(gòu)件加工

除復(fù)合材料一體成型外，航空零部件主要的加工形式還有銑削、磨削、鉆銑及增材制造等，由于航空零部件的高精度標準，機器人除了滿足基本功能需求外，更應(yīng)注重如何降低加工過程中因機器人剛度不足產(chǎn)生的加工誤差。Denkena等[39]構(gòu)建了KR-500機器人靜態(tài)柔度模型，可通過力檢測技術(shù)對切削過程中因關(guān)節(jié)及其軸承低剛度引起的位移誤差進行在線補償，但在零件加工過程中載荷實時波動，需要傳感器具有較高的精度和實時運算速度，并且需要選擇合理的安裝位置以減少相鄰部件帶來的噪聲信號影響；美國南衛(wèi)理公會大學先進制造研究中心針對復(fù)雜旋轉(zhuǎn)結(jié)構(gòu)零件的增材制造開發(fā)了一種機器人控制的LBDMD系統(tǒng)，該系統(tǒng)構(gòu)造如圖3所示[40]，將一個6軸機械臂與一個額外的2軸傾斜旋轉(zhuǎn)定位系統(tǒng)耦合在一起，極大縮短了復(fù)雜零件多向沉積工藝的準備時間，但多系統(tǒng)耦合增加了控制難度和系統(tǒng)誤差，對控制系統(tǒng)及傳感器性能提出更高的要求；Ayyad等[41]針對機器人鉆孔工藝提出了一種基于神經(jīng)形態(tài)的機器視覺控制系統(tǒng)，比傳統(tǒng)機器視覺引導形式具有高時間分辨率、低延遲和大速度范圍的優(yōu)勢。

圖3 南衛(wèi)理公會大學輔助激光增材制造系統(tǒng)[40]Fig.3 Assisted laser additive manufacturing system by Southern Methodist University[40]

國內(nèi)方面，Xu等[42]基于混合機器人提出了一種在自由曲面上生成隨機打磨路徑的算法，以減少拋光過程中的軌跡重復(fù)，但無法修正建模誤差帶來的影響；Li等[43]研究了末端執(zhí)行器框架構(gòu)建方式對視覺傳感器測量誤差的影響機理，提出了一種利用視覺引導的誤差補償技術(shù)，并在基于KUKA機器人的鉆銑平臺上進行了驗證試驗，但傳統(tǒng)視覺傳感器仍然會受到加工環(huán)境中光線、煙霧、冷卻液等因素的遮擋影響；張歡等[44]設(shè)計了一種靈巧關(guān)節(jié)中壓壓氣機葉片原位打磨機器人，并通過仿真試驗驗證了運動學模型正確性；蔡改貧等[45]提出一種基于改進蟻群算法的打磨機器人路徑規(guī)劃方法，可以獲得路徑長度最短且平滑的運動曲線，有效地解決了打磨機器人在三維曲面上的路徑規(guī)劃問題；張輝等[46]利用同心孔法和等距制孔法標定了位置補償精度和孔位精度，分析得出了孔徑偏差、法相偏差和锪孔深度的精度演化規(guī)律，并通過機器人平臺進行驗證，結(jié)果表明標定方法有效；薛宏等[47]設(shè)計了一套具備離線編程功能的大飛機活動翼面柔性機器人制孔系統(tǒng)，如圖4所示；鄭華棟等[48]基于CAD模型提出一種機器人平臺激光熔覆增材制造軌跡自動生成方法，簡化了編程操作，提高了生產(chǎn)效率。

圖4 航空工業(yè)西飛的機器人自動制孔系統(tǒng)[47]Fig.4 Robot automatic drilling system of AVIC Xi’an Aircraft Industry Group Company Ltd.[47]

由于構(gòu)建工業(yè)機器人路徑規(guī)劃模型時通常僅計算機器人各關(guān)節(jié)角度和末端執(zhí)行器運動軌跡，較少考慮加工過程中突發(fā)的外力和顫振，因此基于末端伺服控制的在線精度補償技術(shù)可以大幅降低由建模誤差及外力、顫振等外界因素造成的精度損失。國外工業(yè)機器人已具備相對完善的航空零部件柔性加工功能，在單機器人系統(tǒng)中已大量應(yīng)用在線精度補償技術(shù)，并且在控制算法和傳感器性能方面具有較大優(yōu)勢。國內(nèi)相關(guān)研究中，基于構(gòu)建和改良靜態(tài)模型的工業(yè)機器人控制方式已較為成熟，但示教編程方式操作煩瑣，缺乏加工過程中對刀具磨損的精度補償手段，雖然已有少量基于智能算法的在線精度補償技術(shù)研究，但傳感器類型單一，易受加工環(huán)境因素影響。

2.3 柔性裝配

航空零部件的搬運、定位、焊接、膠接、鉚接、螺釘連接等裝配作業(yè)包含大量重復(fù)性工作，將機器人與高精度測量系統(tǒng)、智能控制系統(tǒng)結(jié)合成柔性自動裝配線，在提高效率的同時顯著降低操作人員的數(shù)量和勞動強度[49]。目前國外學者在裝配機器人多傳感器信息融合、多機械臂協(xié)作配合方面已取得一定進展，Santos等[50]基于計算機視覺技術(shù)和激光掃描儀融合識別零部件真實幾何尺寸，提出了一種無須離線編程的機器人自動焊接軌跡生成方法，其路徑精度和重復(fù)精度相比單一視覺輔助系統(tǒng)提高3.1倍；Tereshchuk等[51]針對多機協(xié)作機翼鉆孔的工作場景，優(yōu)化了不同機器人故障條件下的控制決策方法，試驗表明該方法相比隨機決策方法效率提高10.7%；Carvalho等[52]基于仿真模擬通過模擬退火算法（Simulated annealing，SA）優(yōu)化了機器人裝配時對于散亂零件的抓取策略，使機器人能自動選擇零件上最容易抓取的位置，并在6自由度工業(yè)機器人上進行驗證；Tingelstad等[53]提出了一種適用于航空發(fā)動機的多機器人裝配方法，通過高精度激光三角測量傳感器對兩臺工業(yè)機器人實時閉環(huán)控制，以實現(xiàn)航空發(fā)動機部件的高精度安裝，如圖5所示。

圖5 挪威科技大學航空發(fā)動機部件裝配系統(tǒng)[53]Fig.5 Aero-engine component assembly system by Norwegian University of Science and Technology[53]

國內(nèi)對于機器人柔性裝配的研究以單個機器人的靈巧移動和精準控制方面為主，并逐漸向多機協(xié)同形式進行探索。Liu等[25]將啟發(fā)式和迭代局部搜索算法相結(jié)合，提出了一種多機械臂協(xié)作下的無碰撞任務(wù)分配方法；姚利明等[54]提出一種用于機器人柔性裝配的全向移動平臺，可通過光學、電磁或iGPS導航在車間有限的地形中靈活精準移動，定位精度可達±1 mm；王杰鵬等[55]在KUKA工業(yè)機器人上搭載六維力傳感器，通過感知外部作用力變化調(diào)整機器人末端位姿，操作人員使用小于10 N的推力即可控制大型待裝配零件的高精度裝配，極大降低了操作人員的工作強度；劉仁偉等[56]標定了重力負載參數(shù)，進一步研究了位姿柔順控制算法，提高了機械臂外力控制下裝配位姿調(diào)整的柔順性；劉毅等[57]設(shè)計了一種6自由度多關(guān)節(jié)機器人，用于艙內(nèi)狹長空間下的高精度重載裝配，如圖6所示。

圖6 燕山大學狹長空間重載裝配機器人[57]Fig.6 Narrow space heavy-duty assembly robot by Yanshan University[57]

目前國外機器人配備的商業(yè)軟件工具已能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)字化裝配過程規(guī)劃，但由于當前和未來裝配系統(tǒng)方案的復(fù)雜性不斷增加，在裝配系統(tǒng)的數(shù)據(jù)準備和決策方面仍然不能充分滿足工業(yè)生產(chǎn)的需要，迫切需要研究基于給定裝配序列、產(chǎn)品數(shù)據(jù)和項目前提自動生成裝配系統(tǒng)備選方案的新算法，如自動焊槍分配、順序分配工位等。國內(nèi)柔性裝配機器人在數(shù)字化和自動化上距離國外還有較大差距，定位、裝夾、連接、搬運等裝配環(huán)節(jié)之間的工序獨立，無法形成一整條機器人自動裝配線。雖然在人機協(xié)作形式的機器人輔助裝配方面已經(jīng)取得了一定成果，但面向大型工件裝配的重型高精度多軸工業(yè)機器人的執(zhí)行精度、負載能力、適用性有待提高。

2.4 表面噴涂

由于飛機結(jié)構(gòu)尺寸大、形狀復(fù)雜，人工噴涂作業(yè)效率低且質(zhì)量不穩(wěn)定，通過工業(yè)機器人替代人工可提高生產(chǎn)質(zhì)量和效率，也可避免噴涂環(huán)境對工人身體健康造成的危害。國外最具代表性的機器人表面噴涂系統(tǒng)是洛克希德·馬丁公司為F-35戰(zhàn)斗機研制的包含3臺6自由度噴涂機器人的飛機精整系統(tǒng) （Robotic aircraft finishing system，RAFS），可實現(xiàn)對整架飛機的表面自動噴涂，如圖7所示[58]；波音公司聯(lián)合KUKA公司為波音777客機生產(chǎn)線研發(fā)了由2臺噴涂機器人構(gòu)成的機翼自動噴涂系統(tǒng)，僅需24 min即可完成人工噴涂4.5 h的工作量[59]；杜爾公司推出的多軸噴涂機器人采用模塊化設(shè)計，可高效更換控制組件，機械臂末端裝有換色器和計量泵，可實現(xiàn)快速換色，降低涂料損失和洗滌劑消耗[60]；KUKA公司基于虛擬現(xiàn)實技術(shù)開發(fā)出離線噴涂路徑規(guī)劃系統(tǒng)，用于對復(fù)雜表面的噴涂作業(yè)[61]。

圖7 洛克希德·馬丁公司的RAFS系統(tǒng)[58]Fig.7 Robotic aircraft finishing system by Lockheed Martin Space Systems Company[58]

國內(nèi)相關(guān)研究聚焦于機器人構(gòu)型與運動路徑仿真方面。朱利中[62]設(shè)計了混聯(lián)結(jié)構(gòu)的噴涂機器人，相比串聯(lián)或并聯(lián)結(jié)構(gòu)機器人提升了剛度和抗爆性；Yu等[63]基于MPRM系統(tǒng)的移動導軌和ABB-IRB5500機器人研發(fā)了龍門式飛機噴涂機器人，并對其基準位置 （Base position，BP）進行優(yōu)化，相比傳統(tǒng)機器人逆運動學方法計算效率提升近百倍，其噴涂硬件系統(tǒng)如圖8所示；姜帥等[64]研制了基于機器視覺識別的自動噴涂系統(tǒng)，可實現(xiàn)對篩盤上零件的自動識別和噴涂路徑規(guī)劃，但僅采用機器視覺技術(shù)易受到噴涂過程中的環(huán)境光線干擾，路徑規(guī)劃算法全局尋優(yōu)有待提高；邱一等[65]基于ABB-IRB5510機器人研制了航空復(fù)合材料零件封孔膠噴涂系統(tǒng)，并通過試驗測得了噴涂方式、噴涂流量、噴涂壓力、噴涂速度等因素的最佳參數(shù)，結(jié)果表明機器人噴涂封孔強度可達到行業(yè)內(nèi)18 MPa的要求。

圖8 清華大學龍門式飛機噴涂機器人[63]Fig.8 Gantry aircraft spraying robot by Tsinghua University[63]

機器人噴涂相比人工更穩(wěn)定和高效，在飛機上大型復(fù)雜零部件表面噴涂作業(yè)任務(wù)中表現(xiàn)出色。國外噴涂機器人已有能力對大型零部件乃至整機進行全面噴涂作業(yè)，自動化程度較高，學者們把目光聚焦于如何通過提高機器人智能化程度來簡化編程難度上，基于離線模型的快速編程技術(shù)被大量應(yīng)用，新型噴涂末端執(zhí)行器設(shè)計和噴涂路徑規(guī)劃成為主要研究方向。國內(nèi)航空噴涂機器人研究起步較晚，目前在小型零部件的自動化任務(wù)分配和路徑規(guī)劃方面已有初步應(yīng)用，在大型航空零件的路徑規(guī)劃與碰撞防護方面還較多依賴人工經(jīng)驗，生產(chǎn)線柔性化水平較低，噴涂機構(gòu)的穩(wěn)定性和精確性有待提高。

2.5 智能檢測

飛機零件表面質(zhì)量和數(shù)值檢測是飛機制造過程的重要一環(huán)，由機器人搭載傳感器可以實現(xiàn)大型表面與狹小結(jié)構(gòu)的快速檢測。國外研究聚焦于將多種形式機器人結(jié)合，并搭載多種功能的檢測末端執(zhí)行器以實現(xiàn)復(fù)雜危險環(huán)境下的檢測與修復(fù)。Axinte等[66]提出一種基于機器視覺的發(fā)動機內(nèi)部檢測機器人方案，將6足機器人與柔性連續(xù)體機械臂結(jié)合，可以在工人難以到達的危險場合從事檢測維修工作；Gray等[67]在基于渦流驅(qū)動系統(tǒng)的自主機器人平臺上搭載紅外熱成像、相控陣超聲及激光修復(fù)模塊，無損檢測飛機表面復(fù)合材料的缺陷位置和測量三維損傷的大??；Burghardt等[68]在機械臂上安裝了1個3D掃描儀來檢查飛機渦輪發(fā)動機，但該檢測系統(tǒng)成本高昂；Santos等[69]將2D激光束傳感器與機械臂結(jié)合以獲取零件的三維幾何形狀，總體誤差僅為0.34 mm，并具有較高可靠性，其檢測系統(tǒng)如圖9所示。

圖9 伊塔朱巴聯(lián)邦大學機器人檢測系統(tǒng)[69]Fig.9 Robot detection system by Federal University of Itajubá[69]

國內(nèi)研究多以改良機器人的性能來提高對工況的適應(yīng)性。諸葛晶昌等[70]研制了一種采用螺旋槳反推式的履帶機器人，能在飛機表面爬行，相比傳統(tǒng)的吸盤式結(jié)構(gòu)具有更好的爬壁性能，提高了飛機蒙皮表面檢測效率；Niu等[71]研制了一種用于飛機油箱的檢查機器人，其蛇形連續(xù)體結(jié)構(gòu)具有較好的柔性和承載能力；王亞明[72]研制了一種連續(xù)體檢測機器人，采用十字空心萬向關(guān)節(jié)和3條驅(qū)動繩索實現(xiàn)柔性驅(qū)動，通過觸覺傳感器實現(xiàn)航空發(fā)動機葉片位姿和損傷原位檢測，如圖10所示；Lu等[73]采用深度學習方法實時識別碳纖維復(fù)合材料飛機零件增材制造過程中產(chǎn)生的纖維錯位和磨損缺陷，閉環(huán)調(diào)整工藝參數(shù)消除制造時的誤差；陳允全等[74]將激光掃描儀安裝于KUKA機器人末端組成激光掃描系統(tǒng)，實現(xiàn)對飛機復(fù)雜外形結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)測量。

圖10 南京航空航天大學連續(xù)體檢測機器人[72]Fig.10 Snake arm detection robot by Nanjing University of Aeronautics and Astronautics[72]

機器人檢測技術(shù)在航空零部件的生產(chǎn)、裝配和維護過程中可以發(fā)揮至關(guān)重要的作用。國外檢測機器人已可實現(xiàn)對復(fù)雜零件表面形貌掃描和模型高精度重建，在檢測的同時可以執(zhí)行一定程度的零件修復(fù)任務(wù)。相比國外，國內(nèi)檢測機器人的傳感器類型和功能較為單一。基于機器視覺和深度學習的無接觸智能缺陷檢測方法在表面缺陷的識別分類任務(wù)中展現(xiàn)出極高的效率和準確性，但當前采用的人工智能方法多為有監(jiān)督學習，依賴大量含有缺陷標簽的圖片數(shù)據(jù)集，并且對光線、煙霧等外界因素變化較為敏感，需要機器人實時調(diào)整姿態(tài)來減少工況對檢測結(jié)果的影響。目前一種機器人通常只能對一種曲面或結(jié)構(gòu)進行檢測，需要研究模塊化的檢測末端執(zhí)行器并相應(yīng)地標定補償方法以適應(yīng)復(fù)雜場景下的檢測任務(wù)；在狹小空間內(nèi)的檢測任務(wù)通常由連續(xù)體結(jié)構(gòu)機器人實現(xiàn)，但由于其結(jié)構(gòu)剛度有限，需要改進機械結(jié)構(gòu)，研究閉環(huán)控制策略，提高其末端位置精度。

2.6 整體研究進展分析

目前，國外在航空工業(yè)機器人的研究上具有豐富的技術(shù)積累，如ABB、KUKA、COMAU、FANUC、YSKAWA等知名機器人公司的產(chǎn)品已經(jīng)成為一種工業(yè)標準。航空制造企業(yè)針對航空產(chǎn)品特點和應(yīng)用中所需的關(guān)鍵技術(shù)，不斷拓寬機器人在航空制造領(lǐng)域的應(yīng)用范圍，已有一些較為成熟的工業(yè)應(yīng)用，如波音、空客、洛克希德·馬丁等航空制造企業(yè)及美國國家航空航天局在航空器機身、機翼、整流罩等核心部件的生產(chǎn)和裝配中大量應(yīng)用工業(yè)機器人，機器人形式朝著多軸化、高速化、模塊化和協(xié)作化方向發(fā)展。

國內(nèi)制造業(yè)在汽車工業(yè)的推動下已從國外大量引進機器人生產(chǎn)線。與汽車工業(yè)不同，航空工業(yè)設(shè)備研發(fā)和制造的成本投入巨大，長遠的經(jīng)濟價值只有通過規(guī)?；a(chǎn)才能得以體現(xiàn)。國內(nèi)對于工業(yè)機器人在航空制造業(yè)的應(yīng)用研究集中在各大高校和研究院所里，以現(xiàn)有的國外品牌工業(yè)機器人產(chǎn)品作為研發(fā)平臺，側(cè)重于提高精度、改進工藝、開發(fā)新控制技術(shù)的研發(fā)方向，并且大部分應(yīng)用尚停留在中小型零部件級別。

3 發(fā)展趨勢

根據(jù)上述分析，結(jié)合工信部等17部門在2023年公布的《“機器人+”應(yīng)用行動實施方案》所提到的發(fā)展工業(yè)機器人智能制造系統(tǒng)，助力制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、智能化變革的要求，應(yīng)該從以下5方面開展航空制造工業(yè)機器人的研究工作。

（1）構(gòu)建數(shù)字化航空裝備生產(chǎn)線。工業(yè)機器人是構(gòu)建數(shù)字化航空裝備生產(chǎn)線的基礎(chǔ)單元，為適應(yīng)航空裝備生產(chǎn)線信息化、數(shù)字化和智能化的需要，航空工業(yè)機器人應(yīng)著重圍繞技術(shù)理論落地和智能信息化升級方面進行研究。目前工業(yè)機器人仍有大量理論與技術(shù)受專利、成本及市場需求限制，只能停留在實驗室的小規(guī)模研究中，因此需要面向具體的航空工業(yè)生產(chǎn)場景進行技術(shù)改進和轉(zhuǎn)化，降低使用成本，拓寬在航空工業(yè)薄弱環(huán)節(jié)中工業(yè)機器人技術(shù)的應(yīng)用市場，如高精度重載工業(yè)機器人平臺商品化、復(fù)雜環(huán)境下工作環(huán)境感知與建模、對采集圖像中的障礙物和航空零部件特征提取與快速識別檢測方法等。

對于已經(jīng)相對成熟的工業(yè)機器人產(chǎn)品，還應(yīng)注重物聯(lián)網(wǎng)、信息化、智能控制等技術(shù)融合，發(fā)展成一套數(shù)字化體系，提高航空零部件各加工工序之間的連貫性，使工業(yè)機器人由單系統(tǒng)獨立運行轉(zhuǎn)變成多工序多系統(tǒng)在線聯(lián)動的模式。例如基于數(shù)據(jù)驅(qū)動完善工業(yè)機器人制造模式下的工業(yè)管理體系，發(fā)展新型傳感技術(shù)，將工業(yè)機器人在加工過程中的工況狀態(tài)和環(huán)境參數(shù)等數(shù)據(jù)構(gòu)建成工業(yè)數(shù)據(jù)集并上傳共享在云平臺，并使用智能算法對工業(yè)數(shù)據(jù)進行解析，深入挖掘數(shù)據(jù)之中的潛在機理，探尋不同工業(yè)場景下數(shù)據(jù)之間的可遷移性。構(gòu)建從工業(yè)機器人到整個車間的可視化數(shù)字孿生模型，對航空零部件制造全過程進行模擬并深度優(yōu)化，實現(xiàn)工業(yè)機器人生產(chǎn)線預(yù)測性維護、工作任務(wù)量的動態(tài)分配、工藝參數(shù)和加工路徑自動尋優(yōu)、對相似零件的快速制造等。將工業(yè)機器人控制云端化，通過云平臺上自定義和管理設(shè)備，使車間之間聯(lián)網(wǎng)通信、系統(tǒng)之間協(xié)作配合，實現(xiàn)同一批次零件在不同區(qū)域的離散同步生產(chǎn)。

（2）工業(yè)機器人組件集成化與模塊化。由于航空零部件種類繁多，難以針對所有零部件研發(fā)專用的非標工業(yè)機器人，將工業(yè)機器人組件進行集成化和模塊化設(shè)計，通過更換不同的組件可以擴大工業(yè)機器人的應(yīng)用范圍，降低生產(chǎn)線的研發(fā)和維護成本。針對工業(yè)機器人的特性改進航空零部件生產(chǎn)工藝，研究具有新型材料和緊湊結(jié)構(gòu)的末端執(zhí)行器，提高機器人的功能集成度，減小末端執(zhí)行器的體積和重量。將機器人組件模塊化設(shè)計，簡化維護和管理。為機器人配備工具庫，可在一道工序完成后對末端執(zhí)行器工具自動快速切換，實現(xiàn)航空零部件原位多工序加工和檢測，減小生產(chǎn)線的體量和因零件在不同工序之間傳遞導致的重復(fù)定位誤差。

（3）研發(fā)工業(yè)機器人配套系統(tǒng)。當前工業(yè)機器人領(lǐng)域的控制系統(tǒng)、工藝仿真軟件、監(jiān)控與故障診斷系統(tǒng)、伺服驅(qū)動系統(tǒng)、配套生產(chǎn)夾具等大量依賴進口，經(jīng)常受到制約，并且數(shù)據(jù)保密性、操作習慣、功能指標等不符合國內(nèi)行業(yè)發(fā)展的需要，因此需大力發(fā)展有自主知識產(chǎn)權(quán)的機器人體系，以滿足國內(nèi)航空制造業(yè)的需求。應(yīng)將人工智能算法、虛擬現(xiàn)實等技術(shù)運用到機器人開發(fā)上，提高機器人的智能化程度。利用過往數(shù)據(jù)構(gòu)建虛擬產(chǎn)品數(shù)字孿生模型，對航空零部件鉆孔、噴涂、打磨等工序進行模擬，自動生成軌跡數(shù)據(jù)，實現(xiàn)可視化的離線編程，降低加工工藝編程的復(fù)雜度，提高易用性。開發(fā)自適應(yīng)加工系統(tǒng)，并針對加工工藝和工業(yè)機器人性能，將加工軌跡優(yōu)化、路徑干涉校驗、加工參數(shù)優(yōu)化、故障檢測診斷等功能封裝在系統(tǒng)中，以模型驅(qū)動為基礎(chǔ)，將現(xiàn)有光、電、力學傳感器補償技術(shù)與機器視覺技術(shù)結(jié)合，在加工過程中對加工質(zhì)量實時監(jiān)測，并根據(jù)評估結(jié)果自適應(yīng)調(diào)整加工參數(shù)，修正建模和外部因素帶來的加工誤差，進一步提高加工質(zhì)量。對于工業(yè)機器人多功能配套夾具，應(yīng)在設(shè)計時充分考慮通用性和穩(wěn)定性，融合零件搬運、定位、位姿調(diào)整等功能，使其能夠適應(yīng)不同尺寸的零件產(chǎn)品，由于夾具自身具備一定軸數(shù)并與工業(yè)機器人系統(tǒng)聯(lián)動，在不改變工業(yè)機器人軸數(shù)的情況下提高加工系統(tǒng)的總自由度，可以在提高生產(chǎn)效率的同時降低加工系統(tǒng)柔性改造升級成本。

（4）發(fā)展協(xié)作式工業(yè)機器人。由于航空零部件體積與重量普遍較大，單個工業(yè)機器人受負載和功能制約，采用人機協(xié)作或多機器人協(xié)作形式更適合航空制造業(yè)的需要。對于人機協(xié)作形式，需要充分考慮安全結(jié)構(gòu)設(shè)計、防撞方法、風險分析、錯誤行為容忍度等安全策略。通過手勢識別、表情識別、動作識別、機器觸覺、語音識別、人意圖預(yù)測、增強現(xiàn)實等技術(shù)改良傳統(tǒng)的人機互動形式。研究便攜式智能交互終端或App應(yīng)用程序，將交互場景從一對一的固定式工控臺轉(zhuǎn)移至工業(yè)平板或手機上，從而在一臺終端上實現(xiàn)多臺機器人的便捷調(diào)度和參數(shù)控制，并使操作人員工作區(qū)域不受終端位置局限。

對于多機器人協(xié)作形式，需要研究多機器人任務(wù)分配策略和控制方法，增加系統(tǒng)中同時工作的機械臂數(shù)量。在目前的多臂機器人生產(chǎn)系統(tǒng)中，各機器人往往獨立工作，相互之間缺少協(xié)作。為增加多機器人之間的協(xié)作性，系統(tǒng)需分配每臺機器人的工作范圍和執(zhí)行任務(wù)，保證工作負載的均衡分布，減少機器人的非生產(chǎn)時間，最大化提高生產(chǎn)效率。由系統(tǒng)自動生成每臺機器人的最優(yōu)工作路徑，并對機器人的相對位置實時監(jiān)控，防止機器人之間發(fā)生干擾或碰撞。另外，航空零部件加工過程通常具有多個工步，每個工步完成之后零件的形狀和公差都會發(fā)生微小改變，進而導致多個機器人配合完成連續(xù)工步任務(wù)時產(chǎn)生誤差積累。因此需要制定適用于多機器人系統(tǒng)的在線精度補償和路徑補償策略，使多機器人在連續(xù)工步任務(wù)中根據(jù)零件當前形狀和公差實時修正運動軌跡。

（5）優(yōu)化工業(yè)機器人設(shè)計。由于飛機結(jié)構(gòu)的特殊性，對于航空工業(yè)場景中的噴涂、檢測等作業(yè)任務(wù)，常見的6自由度工業(yè)機器人有時無法滿足使用需求，因此會需要一些特種、非標的專用機器人平臺。需要研究具體航空制造場景下的問題機理，對現(xiàn)有機器人進行結(jié)構(gòu)優(yōu)化創(chuàng)新，以適應(yīng)不同加工環(huán)境，提高工作穩(wěn)定性，如通過改變關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)提升機器人的關(guān)節(jié)剛度、通過冗余自由度設(shè)計使機器人具有更大的工作空間、提高機械臂靈活性等。將伺服驅(qū)動技術(shù)分散化，將機械關(guān)節(jié)替換成獨立的伺服驅(qū)動電機，以精準控制每個關(guān)節(jié)的運動角度，盡可能消除機械傳動系統(tǒng)本身的誤差。將不同類型機器人組合使用，以突破機器人功能的局限性，如以AGV（Automated guided vehicle）系統(tǒng)搭載關(guān)節(jié)機器人的形式在航空零部件制孔、裝配、檢測等方面已展現(xiàn)出較大的發(fā)展?jié)摿Α?/p>

4 結(jié)論

工業(yè)機器人性能不斷進步，在航空制造領(lǐng)域逐漸展現(xiàn)出巨大的應(yīng)用潛力。在航空零部件裝配、噴涂等大批量、高重復(fù)性的任務(wù)中，工業(yè)機器人可以大幅度降低人工成本，保障產(chǎn)品質(zhì)量的同時提高生產(chǎn)效率，而在航空零部件制造與檢測等小批量、多類型的任務(wù)中更具有靈活性高、成本低廉的優(yōu)勢。國外大型航空制造企業(yè)圍繞航空零部件生產(chǎn)過程大力發(fā)展機器人技術(shù)，加速在技術(shù)和理念上的轉(zhuǎn)型升級，可以看出在未來的航空裝備制造領(lǐng)域，機器人自動化生產(chǎn)線終將會取代傳統(tǒng)人工操作模式，并朝著模塊化、柔性化、智能化方向發(fā)展。當前我國航空工業(yè)水平與國外先進技術(shù)的差距正逐漸縮小，在通用機器人平臺研發(fā)、部分中小型航空零部件加工和裝配等領(lǐng)域已經(jīng)實現(xiàn)技術(shù)自主可控，但在工業(yè)機器人控制策略、在線補償、路徑自動規(guī)劃、特種機器人研發(fā)等方面與國外頭部企業(yè)相比還有明顯差距，工業(yè)機器人生產(chǎn)線數(shù)字化、自動化程度有待提高。需借助《“十四五”智能制造發(fā)展規(guī)劃》等相關(guān)國家政策，集中資源發(fā)展工業(yè)機器人技術(shù)和機器人加工工藝，完善和豐富現(xiàn)有航空制造領(lǐng)域工業(yè)機器人體系，推動航空制造業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同與智能化變革。