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隨著工業機器人在航空制造領域應用的逐漸深入，些不足也開始呈現出來，例如作業規劃和干涉碰撞檢測的自動化程度低、定位標定和離線編程等生產準備時間長、對作業柔性和可拓展性考慮不足導致設備利用率不高等，在航空產品單件小批生產模式下有時無法體現出機器人的優勢。
未來航空制造領域的工業機器人需要更好地適應單件、小批生產模式下多變的任務需求、復雜的場地環境，提高定位及運動精度，縮短離線編程和生產準備時間，提高設備利用率等，真正發揮出機器人的優勢和特點。下列技術將成為共性的關鍵使能技術。
高精度測量定位技術
工業機器人的重復定位精度高而絕對定位精度低，無法滿足飛機數字化裝配中絕對定位精度要求，因此需要高精度測量裝置引導機器人末端執行器實現運動軌跡的伺服控制。目前來看，大范圍測量主要使用激光跟蹤儀和iGPS 等，局部測量中單目視覺、雙目視覺、手眼視覺、激光測距傳感器等各有所長，在某些特殊場合下，聲覺、力覺傳感器也有用武之地。可以預見的是，多傳感器信息融合技術必將得到進步發展。
末端精度補償技術
機器人末端精度受運動學插補、機器人負載、剛度、機械間隙、刀具磨損、熱效應等多種因素的影響，因此除了采用高精度的測量儀器外，建立定位誤差模型和補償算法也是提高定位精度的重要手段。為此，需要對機器人的關節剛度、位置誤差、溫度引起的變形等進行參數辨識，獲得誤差模型或誤差矩陣，進而通過精度補償算法對末端執行器的定位提供伺服修正。
智能規劃技術
機器人是自動化的載體，無論是鉆孔、噴涂、焊接、切割、裝配還是涂膠、點膠，終都依靠機器人末端嚴格按照預定軌跡運動完成作業，因此軌跡規劃的結果直接影響機器人的工作效能和效率，而軌跡規劃的效率和自動化程度則直接影響生產準備時間。在對工藝深入了解的基礎上，實現自動路徑規劃、機器人軌跡優化、自動干涉校驗、工藝參數與過程優化是個重要的研究方向。
為了提高機器人的智能化程度，諸如專系統、模糊系統、進化計算、群計算、機器學習、神經網絡等人工智能方法將被大量引入，而圖像識別、語音識別、語音合成、自然語言理解等技術也會被廣泛應用于增加、改良人機交互方式。此外，云計算、大數據等技術的快速發展，資源共享、知識共享、數據挖掘等理念為提高機器人的分析、決策和協作能力提供了新的思路。
機器人控制技術
由于工業機器人是個非線性、多變量的控制對象，結合位置、力矩、力、視覺等信息反饋，柔順控制、力位混合控制、視覺伺服控制等方法得到了大量應用和研究，面對高速度、高精度、重載荷的作業需求，機器人的控制方法仍將是研究重點。
機器人本體結構創新設計
由于航空產品結構的特殊性，傳統的工業機器人有時無法滿足需求，隨著機器人技術在航空制造領域的逐漸深入，對專用、特種、非標機器人的需求越來越多，這意味著需要針對具體任務進行本體結構的創新設計，擴大機器人的應用領域。
可重構柔性加工單元技術
在飛機的制造和裝配中，工裝型架數量多、尺寸大、種類多，是筆很大的開銷。未來的工裝將采用模塊化設計，通過移動各種動態模塊改變工裝格局，適應不同尺寸和類型的產品。空客公司正在研制的“無型架數字化裝配技術”就是該理念的產物，該是個軟、硬件相結合的裝配工作站，融合了體化數字工裝和各項裝配、調整、檢測技術，可大大提高飛機裝配效率。
數字化制造體系支持技術
在以基于模型定義（Model Based Definition， MBD）為核心的數字化工藝設計和產品制造模式下，由三維設計數模分別派生出的三維工藝數模、工裝數模和檢

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