工业机器人核心算法体系解析：从感知到决策的技术演进

工业机器人作为智能制造的核心装备，其技术竞争力的本质是算法体系的优化与创新。从静态轨迹执行到动态环境适应，从单一任务控制到复杂场景决策，工业机器人的算法体系涵盖环境感知、运动控制、路径规划、行为决策四大核心模块。本文将深入解析各模块的关键算法及其技术演进，揭示工业机器人“智能”背后的技术逻辑。

一、环境感知算法：构建机器人的“数字眼睛”

环境感知是机器人与物理世界交互的基础，其核心目标是通过传感器数据构建环境模型并定位自身坐标。工业场景中，感知算法的应用分为两类：

1. 静态环境下的精准定位（固定工位机器人）

   • 视觉识别算法：基于卷积神经网络（CNN）的目标检测（如YOLO、Mask R-CNN）实现工件识别与定位，配合单目/双目视觉系统计算三维坐标，精度可达亚毫米级。典型应用于电子元件贴装、汽车零部件焊接等场景，解决“在哪抓、怎么抓”的问题。
   • 标定算法：通过张氏标定法等技术校准摄像头与机械臂的手眼关系，确保视觉坐标到关节空间的精确映射，是高精度操作的前提。

2. 动态环境下的自主建图与导航（移动机器人）

   • SLAM（同步定位与地图构建）：激光SLAM（