前言
近兩年,中國人形機器人產業進入快速發展階段。從特斯拉 Optimus 到國內眾多創新企業,人形機器人正逐漸從實驗室走向工業制造、服務機器人、醫療康復等更多應用場景。
但在炫目的機械結構與AI算法之外,有一個關鍵問題常常被忽略:機器人如何精準地“動起來”?這背后的核心技術就是機器人運動學(Robot Kinematics)控制。
在機器人系統中,運動學用于描述機械結構之間的空間關系,并計算機械臂或關節的姿態與位置變化。通過數學模型和控制算法,機器人能夠根據關節角度或執行器運動,實現精準的位置控制和軌跡規劃。
隨著機器人應用的復雜度不斷提升,傳統標準機器人方案已經難以滿足需求,越來越多企業開始探索任務專用機器人運動學結構(Task-specific Kinematics)。
一
為什么企業選擇“定制機器人運動學”
在傳統工業自動化中,很多設備制造商依賴標準工業機器人。但隨著競爭加劇,這種模式逐漸暴露出問題:產品同質化嚴重,難以體現設備差異化優勢,也難以向客戶清晰傳遞產品的核心優勢。
因此,越來越多設備制造商開始轉向定制化機器人運動結構。通過根據應用需求設計專用運動結構(Robot Kinematics),企業可以:
優化機械結構設計
提升設備效率與精度
降低系統復雜度
實現更高的應用適配性
雖然前期開發成本更高,但長期來看,這種方式可以帶來更高的產品競爭力以及更快的交付能力。
目前,這種技術不僅應用于工業自動化,還正在進入醫療機器人、服務機器人、老年護理機器人、航天機器人,甚至在人形機器人領域,也越來越依賴復雜運動學建模。
二
機器人控制的核心:統一控制平臺
在機器人系統中,真正的挑戰不僅在機械結構,還在控制系統架構。一個成熟的機器人控制平臺需要同時完成:
PLC控制
運動控制
CNC功能
機器人運動學計算
多軸同步控制
安全控制
這對控制器性能和軟件架構提出了極高要求。例如,基于CODESYS的開放自動化平臺,可以實現PLC、運動控制和機器人控制的統一架構。
在這一架構下,控制系統可以直接實現:
機器人運動學變換
多坐標系位置計算
軌跡規劃與插補
機器人功能模塊調用
從而將PLC控制器升級為完整的機器人運動控制系統。
三
一套控制系統,完成機器人全部控制
通過集成機器人運動控制軟件模塊,控制系統可以直接支持:
01
機器人運動規劃
支持PTP點到點運動,CP連續軌跡運動;同時能夠計算不同坐標系之間的轉換關系,實現復雜路徑控制。
02
多軸機器人控制
系統可以對多軸伺服系統進行統一控制,并支持主流工業通信協議,例如EtherCAT、CANopen等,這些協議可實現伺服驅動與機器人軸系統的實時控制。
03
機器人仿真與調試
通過可視化工具,工程師可以進行:3D仿真、運動測試、虛擬調試以及系統優化。在設備上線前即可完成大部分調試工作,大幅縮短設備交付周期。
04
功能安全
在機器人系統中,安全控制同樣至關重要??刂葡到y可以結合安全PLC與安全I/O模塊,實現:
SafeMotion
軸安全監控
TCP(工具中心點)安全監控
確保設備滿足工業安全標準。
四
人形機器人時代,控制系統正在重新定義
在人形機器人時代,機器人系統的復雜度正在快速提升:更多自由度關節、更復雜運動學結構、更高實時控制要求、更高安全等級。
這意味著未來的機器人控制系統必須具備:
開放架構
高性能實時控制
多軸運動控制能力
機器人運動學算法支持
只有這樣,才能真正支撐下一代機器人應用。
五
Berghof-面向機器人與智能裝備的控制方案
作為德國領先的自動化控制技術企業,宏集Berghof Automation已在工業控制領域深耕超過40年,致力于為復雜自動化系統提供高性能控制解決方案。
宏集Berghof控制系統具備以下特點:
基于Linux的高性能控制平臺
支持CODESYS開放自動化環境
PLC + Motion + CNC + Robotics一體化
多軸機器人控制能力
支持EtherCAT、CANopen等主流工業總線

SoftMotion CNC + 機器人(Berghof Option S301)
-機器人運動學控制概念示例
通過SoftMotion CNC + Robotics功能模塊,系統可以直接實現機器人運動學控制、多軸協調控制、軌跡規劃以及復雜機器人結構控制。
這套系統非常適用于機器人控制系統、智能裝備、自動化生產線和柔性制造系統。
結語
在人形機器人與智能裝備快速發展的今天,機器人技術的競爭已經不僅僅是硬件結構或AI算法的競爭。真正的核心能力,正在轉向機器人控制與運動學系統。
誰能更好地控制機器人,誰就能在未來的自動化時代占據主動。而開放、高性能、可擴展的自動化控制平臺,正是這場技術革命的關鍵基礎。
線上研討會預告
3月24號,宏集將聯合虹科多部門舉辦線上研討會《具身智能多維度測試解決方案研討會》,從機器人運動控制、執行器性能測試、環境與可靠性測試等多個角度,分享具身智能系統測試與驗證的實踐經驗與解決方案。
如果您正在從事人形機器人、服務機器人或智能裝備研發,歡迎關注并參與本次線上研討會,一起探討具身智能技術落地的關鍵挑戰與工程實踐!
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