工业机器人离线编程路径规划与碰撞检测实操指南

在智能制造场景中，离线编程（OLP）技术通过虚拟仿真可减少70%的现场调试时间，同时降低碰撞风险。本文以ABB IRB 2600机器人焊接任务为例，解析路径规划与碰撞检测的核心步骤，结合RoboDK仿真平台提供可复用的实操方案。

一、离线编程环境搭建

1. 3D模型导入与标定

使用SolidWorks创建工装夹具模型后，导出为STEP格式导入RoboDK。通过"Measure"工具获取实际工件坐标系（WCS）与机器人基坐标系（Base Frame）的相对位置关系，输入以下参数完成标定：

python

# 坐标系标定参数示例

calibration_params = {

   'X_offset': 125.3,  # mm

   'Y_offset': -42.7,

   'Z_offset': 89.0,

   'rotation_angle': 15.2  # degrees

}

实测表明，标定误差<0.5mm时可确保虚拟仿真与实际作业的轨迹一致性。

2. 机器人工具定义

针对焊接任务，需在RoboDK中创建焊枪工具模型：

导入STEP格式的焊枪3D模型

设置TCP（工具中心点）位置：通过"Set Tool Frame"功能，将TCP定义在焊丝伸出端中心

验证工具坐标系：执行"Teach Tool"命令，使机器人带动焊枪指向预设标定点，误差需<1mm

二、智能路径规划实现

1. 基于CAD模型的自动轨迹生成

对于规则焊缝（如直线/圆弧），可直接提取工件边缘生成路径：

python

# RoboDK API自动生成直线焊缝路径（伪代码）

import Robolink

def generate_linear_path(part_name, start_point, end_point):

   RDK = Robolink.Robolink()

   part = RDK.Item(part_name)

   feature = part.ExtractFeature('EDGE')  # 提取边缘特征

   path = RDK.AddPath(feature)

   path.setPoints([start_point, end_point])

   path.setSpeed(50)  # mm/s

   return path

对于复杂曲面焊缝，需采用"Project Path"功能将2D路径投影至3D表面，设置投影容差为0.2mm可保证贴合度。

2. 路径优化策略

速度规划：在RoboDK的"Path"菜单中启用"Speed Optimization"，系统自动计算各段路径的加速度/减速度，使焊接速度波动<5%

姿态优化：通过"Set Approach"功能设置焊枪接近方向（建议与焊缝切线夹角≤15°），减少飞溅

微调工具：使用"Move Joints"逐轴调整奇异点附近的关节角度，避免机器人抖动

三、碰撞检测与规避

1. 静态碰撞检测

在RoboDK中执行"Collision Detection"命令，系统自动检查：

机器人本体与工装夹具的干涉

焊枪与工件的碰撞

多机器人协同作业时的空间冲突

某汽车零部件焊接案例中，通过检测发现原路径中第12点位置焊枪与夹具干涉，调整TCP偏移量（Z轴+8mm）后消除碰撞。

2. 动态仿真验证

设置仿真参数：

循环次数：3次

速度倍率：50%

显示模式：Collision Visualization（碰撞部位高亮显示）

运行仿真时，若检测到碰撞，系统会生成碰撞报告（含时间戳与碰撞体名称），例如：

Collision at t=2.3s:

- Object A: Robot Link 3

- Object B: Clamping Fixture_2

- Penetration depth: 3.2mm

3. 碰撞规避方案

针对检测到的碰撞，可采取以下措施：

路径重规划：使用"Replan Path"功能自动生成避障路径

工装优化：调整夹具位置或增加避让空间（如某案例将夹具旋转15°后消除碰撞）

速度限制：在碰撞风险区域设置速度上限（建议<30mm/s）

四、实操效果评估

在某变速箱壳体焊接项目中应用本方案后：

路径生成时间：从4小时/工件缩短至20分钟

碰撞发生率：从12%降至0.3%

焊接合格率：从88%提升至99.2%

结语

通过标准化离线编程流程，工程师可系统化解决路径规划与碰撞检测难题。实操中需重点关注：

3D模型精度（建议使用三坐标测量仪校验）

TCP标定误差（重复性需<0.1mm）

动态仿真速度设置（避免过快导致漏检）

随着数字孪生技术的普及，基于虚拟调试的离线编程将成为工业机器人编程的主流模式，助力企业实现高效、安全的智能制造升级。