六轴协作机器人通过一种称为手动示教的过程，在重力补偿的驱动下，实现轨迹记录。通过利用灵敏的驱动功能，机器人本质上使其自身变得“无重力”，从而使技术人员能够物理上抓住并引导抛光工具在皮革表面上移动。这可以记录动作的确切路径和细微差别，而无需复杂的编码或离线编程。
该系统通过将机器人转变为被动的记录工具，有效地数字化了手工技艺的经验。这确保了自动化产出能够反映人类工匠精确的动作和“特有的感觉”，而不是僵硬的机器。
运动背后的机制
重力补偿
实现这一过程的核心技术是内置重力补偿。机器人会对其自身的重量以及所连接抛光工具的重量产生内部平衡。
灵敏的驱动功能
与重力补偿相匹配的是灵敏的驱动功能。这些系统能够检测到操作员施加的最小外力，使机器人能够立即屈服于人手。
“零重力”效应
这些技术的结合为操作员创造了“零重力”的感觉。机器人手臂可以自由而流畅地移动，就像技术人员手臂的延伸，而不是一个有阻力的机械部件。
过程：手动示教
直接引导
技术人员不是在计算机上输入坐标，而是手动执行传统的皮革染色过程。他们握住连接到机器人上的工具，并像用手一样抛光鞋面。
捕捉经验
在技术人员移动时，机器人会实时记录轨迹。这不仅捕捉了路径的几何形状，还捕捉了工匠的精确动作以及定义高质量染色工作的细微变化。
消除复杂性
这种方法消除了复杂的离线编程的障碍。工匠不需要学习机器人编码即可实现流程自动化；他们只需在机器人“学习”他们时执行自己的工艺即可。
理解权衡
依赖人类技能
由于机器人模仿操作员，因此产出质量取决于输入质量。如果在记录阶段，技术人员创建了低效的路径或施加了不一致的压力，机器人将忠实地复制这些错误。
周期时间优化
通过手动示教记录的路径优先考虑“人类感觉”而非数学效率。因此，特定染色效果的周期时间可能比纯粹通过算法优化的路径稍长。
根据您的目标做出正确的选择
要确定此方法是否适合您的生产线，请考虑您的主要目标：
- 如果您的主要关注点是真实性：此方法是理想的，因为它优先保留手工制作的特有感觉，而不是僵硬的机械精度。
- 如果您的主要关注点是可访问性：这种方法减少了技术开销，使非程序员能够快速部署自动化。
成功的实施依赖于使用您最熟练的工匠来“教导”机器人，确保自动化标准保持非常高。
总结表：
| 特征 | 通过协作机器人进行手动示教 | 传统机器人编程 |
|---|---|---|
| 机制 | 重力补偿和灵敏驱动 | 基于坐标的离线编程 |
| 易用性 | 无需编码；物理引导 | 需要专业的机器人专业知识 |
| 运动风格 | 流畅的、“类人”的手工感觉 | 僵硬的、数学优化的路径 |
| 设置速度 | 快速；直接记录运动 | 缓慢；需要模拟和测试 |
| 主要目标 | 真实性与工艺 | 效率与高速重复 |
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参考文献
- Jorge Borrell Méndez, J. Ernesto Solanes. Cooperative human–robot polishing for the task of patina growing on high-quality leather shoes. DOI: 10.1007/s00170-022-10620-6
本文还参考了以下技术资料 3515 知识库 .