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本文研究了气动送料系统中几何部件属性（长度、直径、重心偏心度）与物理系统参数（α、β、v、p）之间的相互作用关系。通过实验设计和筛选试验，分析了不同部件属性组合对系统参数的影响，并计算了各参数对定向率的主效应。研究提出了针对特定部件属性的系统参数选择建议，有助于缩小参数搜索空间、减少系统设置时间，并为遗传算法优化提供依据。最后总结了研究成果、局限性及未来研究方向。

本文研究了基于平坦性的控制和双深度Q网络强化学习两种方法在减少机器人操作中弹性耦合物体振动的应用。通过建立系统动力学模型，在Delta机器人平台上进行实验，对比不同运动时间和附加质量下的振动抑制效果。结果表明，两种方法均可有效减少高达85%的剩余振动，提升定位精度与操作效率。平坦性控制在简单线性系统中实现简便且性能稳定，而双深度Q网络对参数不确定性具有更强鲁棒性，适用于复杂场景。未来工作将拓展至非线性系统、三维空间轨迹控制及采用连续动作空间的先进强化学习算法。

本文探讨了机器人指令处理与弹性物体轨迹优化两大关键技术。在指令处理方面，提出基于可供性的歧义消除与验证机制，通过动词槽填充、参数验证和反馈生成，有效应对用户指令的不完整与模糊问题，并经用户研究验证其必要性与实用性。在轨迹优化方面，针对工业场景中弹性物体引起的振荡，提出与机器人结构无关的建模方法，结合基于微分平坦性的前馈控制与机器学习（Double DQN）方法，实验表明两种方法均实现85%的振荡幅度减少，显著提升定位性能。未来工作将聚焦系统整体实现与复杂场景下的应用拓展。

本文探讨了机器人纤维喷涂过程与基于语音的人机对话技术的创新应用。通过模拟分析和原型系统构建，实现了对复杂模具的高效纤维喷涂，支持小批量快速生产。同时，提出SPIRO语音指令框架，利用动态可供性解决用户与机器人间的心理表征差异导致的指令歧义问题，提升交互效率。系统具备良好的灵活性与可扩展性，适用于制造业、家庭服务及科研领域。未来可通过技术融合与功能扩展，进一步推动智能化人机协作的发展。

本文提出了一种适用于小批量生产的基于机器人的纤维喷涂自动化方法，特别针对氧化物纤维复合材料（OFC）制造。该系统结合回放编程与运动引导技术，使非机器人专家的领域专家也能快速编程，实现复杂几何形状模具的均匀喷涂。系统设计兼顾工艺灵活性、经济性与可操作性，并通过仿真验证可达性，构建了包含六自由度机器人、可编程转盘和集成工具头的原型系统，显著降低了材料消耗与生产错误率，提升了生产效率和质量一致性。

本文探讨了喷气发动机维护与修复中的创新技术解决方案，针对传统方法在灵活性、效率和准确性方面的不足，提出了一套综合技术体系。该体系包括基于深度学习的目标检测、协作认知机器人（CCR）、智能装配模型（SAM）、智能人机交互以及技术增强资格认证（TEQ）。通过合成训练数据提升检测精度，结合视觉与触觉反馈实现机器人精确操作，利用SAM实现自主编程与流程优化，借助AR等手段增强人机协作，并通过TEQ系统提升工人技能。实际应用表明，该方案显著提高了装配效率与质量，降低了成本与错误率。未来，随着AI、大数据与AR技术的发

本文探讨了混合现实在职业培训中集成协作机器人技术的应用，以及喷气发动机装配过程的数字化转型。通过KoRA项目和EMMA实验工厂的实践，展示了混合现实学习环境如何提升员工在人机协作中的能力，并分析了触觉反馈对学习效果的影响。同时，文章提出了AR/VR、自主机器人编程等技术在喷气发动机装配中的具体应用场景，规划了实施数字化转型的关键步骤，并针对技术难题、人员抵触和数据安全等挑战提出应对策略，展望了制造业智能化发展的未来方向。

本研究提出了一种基于差压分析的干扰力估计方法，用于低压suction夹具在处理透气材料（如碳纤维织物）时的动态力监测。通过实验数据构建了以工作气流$Q_N$和差压$p_U$为输入的多项式模型，实现了对夹持过程中干扰力的定性估计。结果表明，该模型能有效反映干扰力变化趋势，尤其在均匀负载下误差低至约1N，具备良好的相关性。研究为节能型自适应夹具控制系统的开发奠定了基础，未来可推广至不同材料与夹具配置，推动纺织行业高度自动化生产线的发展。

本文研究了表面敏感物体（以巧克力棉花糖为例）的抓取力范围测定问题，通过开发新型多功能抓手和专用测试台，评估了最小与最大抓取力，并分析了温度对抓取性能的影响。实验结果表明，室温下安全抓取力范围为0.88N至3.5N，低温（8°C）下为1.2N至5N。文章还探讨了测试过程中的抖动问题、环境因素影响，并提出了抓手设计优化、环境控制和力反馈控制等实际应用建议。未来研究方向包括多因素影响建模、动态力分析及智能控制算法的应用，旨在提升敏感物体自动化处理的安全性与效率。

本文提出了一种基于自主无人机的小型载具定位与抓取技术，旨在实现室内空中物流的全自动化。系统结合颜色与形状分割算法进行载具检测，利用UWB与光学跟踪数据融合提升定位精度，并设计了机电式负载处理装置实现自动拾取。通过PX4飞控与ROS架构搭建完整系统，在实际测试中验证了方案可行性，尽管当前拾取成功率有待提升，但为未来无人机在物流运输中的应用提供了可靠的技术路径。

本文提出了一种针对工业机器人的能耗优化与碰撞检测策略，通过构建机器人能量模型，引入轨迹压缩因子和启动延迟作为优化变量，结合粒子群优化算法（PSO）实现节能目标。在多机器人共享工作空间场景下，采用扫描与修剪（S&P）和吉尔伯特-约翰逊-基尔蒂（GJK）算法进行高效碰撞检测，并通过预计算阶段提升优化效率。测试结果表明，该策略在不降低生产节拍的前提下可实现约9%的节能效果，且有效避免了优化后轨迹的碰撞风险。文章还给出了实施流程、注意事项及在生产线与仓储物流中的应用拓展，展望了智能算法融合与实时优化的未来方向。

本文探讨了工业自动化中AGV与机器人的碰撞避免及轨迹优化策略。针对AGV，提出了基于优先级、启动时间调整、速度控制和碰撞避免模式的防撞方法；对于机器人，重点研究了通过顺序控制优化（SCO）和详细轨迹优化（DTO）降低能源消耗的软件方法，并结合两层碰撞检测机制确保运行安全。通过基于ROS的模拟评估，验证了这些策略在提升生产效率、降低能耗和减少碰撞方面的有效性，为未来智能工厂的发展提供了技术支撑。

本文探讨了工业4.0背景下工业物流中的多智能体路径规划（MAPF）与碰撞处理策略。分析了自动导引车（AGV）等移动资源的应用现状，综述了主流路径规划算法如A*、D*Lite、M*等，以及集中式与分布式碰撞检测方法。重点比较了五种碰撞避免策略：路径交叉、优先级、起始时间调整、无交叉路径和速度调整，提出了基于环境条件的策略选择流程，并通过流程图展示了评估、组合、测试与优化的全过程。文章强调应根据订单不确定性、时间约束、优先级和生产组织等因素综合选择或组合策略，以提升物流效率与系统可靠性。

本文提出了一种基于连续体机器人与管材成型技术的环形腔检测新方法，通过生成圆形路径实现探头的自动引导，无需拆卸部件即可完成无接触、完整的内部检测。系统采用特殊材料复合管和两阶段成型策略，结合路径规划与导向管控制，能够在复杂空间中近似理想圆形轨迹。实验验证了该系统在不同尺寸下的可行性，并探讨了材料寿命、路径控制精度及系统振荡等关键问题，提出了相应的改进方向，为工业领域高精度内腔检测提供了创新解决方案。

本文介绍了一种为非专业用户设计直观机器人编程系统用户界面的方法，采用以用户为中心的三阶段迭代设计过程：分析、设计与评估。通过回放编程系统的实例验证，结合DIN EN ISO 9241标准与设计法则（如相似性、邻近性），提升了界面的直观性与可用性。研究通过专家评估和用户测试，证明该方法能有效支持装配与建筑领域用户的机器人编程任务，尽管存在使用非自动化模型等局限性，但仍为未来机器人编程界面设计提供了可借鉴的框架与启示。

本文探讨了灵活制造环境下机器人编程系统的用户中心设计，分析了产品几何和计划变化带来的挑战，提出了图形编程与基于增强现实的手势编程两种界面方案。通过用户中心设计过程，强调系统在可见性、可预测性和效率方面的可用性要求，并展望未来界面融合、智能决策支持和个性化定制等发展方向，旨在降低非专家用户的编程门槛，提升制造灵活性与效率。

本文探讨了基于测量的机器人切割工艺在海上管状连接制造中的应用，通过引入管道实际几何形状的数字化测量与虚拟切割轮廓规划，优化了传统切割流程，减少了返工并提升了焊接质量。同时，结合柔性制造中机器人编程的需求，提出了基于手势和触摸屏图形界面的两种人机交互方式，增强了机器人系统的适应性与操作友好性。文章还展示了测试设置、工艺验证结果及未来优化方向，并强调了将柔性编程理念融入切割工艺以实现智能化、高效化生产的潜力。

本文探讨了在工业生产中培养机器学习跨学科能力的必要性与实施路径。随着工业4.0和数字化的深入，制造企业面临日益复杂的挑战，亟需融合计算机科学、统计学与工程知识的复合型人才。文章以德国‘InDaS’研究项目为例，提出了一种以实践为导向的‘工业数据科学’资格认证概念，涵盖理论教学与实际案例研究相结合的跨学科培养模式。通过课程评估验证，该概念有效提升了学生解决实际问题的能力，并获得企业和学术界的积极反馈。未来发展方向包括持续更新课程内容、扩大培训对象、加强国际合作及建立行业认证体系，旨在推动企业竞争力提升、行业创

本研究探讨了外骨骼设备Lucy对脚手架实习生认知功能和工作表现的影响。通过d2-R注意力测试和标准化工作任务评估，结果显示使用Lucy在有支撑条件下显著提升了参与者的注意力表现、处理速度和准确性，并减少了工作任务中的错误。t-检验和方差分析表明，支撑条件对各项指标均有显著主效应，且存在工作顺序的交互影响。研究表明，外骨骼系统可通过减轻身体负担来增强认知资源，从而提高工作质量与安全性，建议未来加强跨学科研究以优化人机协同。

本文探讨了工业机器人在处理、光学检测和加工等领域的应用分类，介绍了面向中小企业的最佳实践数据库与ROBOTOP配置平台，帮助用户高效选择和定制机器人解决方案。同时，研究分析了外骨骼Lucy对人类认知功能的积极影响，表明其在减少工作错误和提升注意力方面具有显著效果。文章进一步阐述了工业机器人与外骨骼协同发展的潜力，展望了智能化与人性化并重的未来工业发展路径。

本文探讨了工业系统中的技术架构与机器人应用规划，介绍了用户建模、身份认证、授权策略及基于AMQP的消息通信机制，并结合S3I代理和身份提供者（IdP）实现安全可靠的数据交互。同时，文章提出ROBOTOP配置过程，通过最佳实践选择、个体配置和在线3D模拟，降低工业用户使用机器人的门槛。以林业和木材行业为例，展示了分散设备间的协同工作流程，最后展望了云计算与边缘计算在工业应用中的发展方向。

本文探讨了多领域网络基础设施在支持去中心化事物情境化编排中的作用，提出了一种智能系统服务基础设施（S3I），以实现物联网中数字孪生、软件服务和人机系统的自我编排。S3I通过目录模块提供事物查找、交互、动态配置与安全保障，支持低开销的分布式部署。同时，文章引入NVIDIA的Material Definition Language（MDL）实现仿真状态转换，使渲染技术能根据硬件能力灵活适配光线追踪或光栅化。性能评估表明该方法在不同复杂度场景下有效提升渲染效率，未来将拓展几何表示形式以增强兼容性。

本文探讨了利用模拟状态转换构建空间数据库，以实现三维场景中数字孪生的高性能模拟。通过引入边界体积层次结构（BVH）等空间分区结构提升碰撞检测与光线追踪效率，并通过输出转换实现材料定义的复杂度灵活控制。结合DEVS形式化模型，提出了状态转换函数δΔ和δΛ，优化系统性能。文章还分析了RTPN网络中的时隙碎片化问题，提出微移时隙的潜在解决方案，并通过工业机器人案例验证了方法的有效性，展示了该技术在工业4.0背景下的广阔应用前景。

本文研究了工业4.0背景下基于网络物理生产系统（CPPS）的实时生产网络（RTPN）在频繁重新配置过程中产生的碎片化问题。随着生产灵活性提升，RTPN需支持动态添加和移除实时数据时隙，但由于现有时隙不可移动以保障通信确定性，导致周期内出现离散间隙，形成类似存储外部碎片的现象。通过模拟分析不同参数下时隙插入失败的情况，揭示了时隙大小变化范围、数量及每次更改的时隙数对碎片化程度的影响。研究表明，较小且更多的时隙有助于延缓碎片化，而较大的时隙或更大的尺寸波动会加速失败。最后提出了未来研究方向，包括更复杂的网络建模

本文介绍了工业机器人适配器板的自动化生成方法，旨在解决不同制造商组件间的兼容性问题。通过分析现有法兰标准的应用现状，提出了一套通用的设计规范，并基于构造实体几何（CSG）和参数化XML语法实现了适配器板的自动化CAD建模。文章展示了在ROBOTOP项目中开发的Web服务如何支持复杂几何形状的生成与多种格式导出，同时提出了未来在用户界面扩展、结构优化及平台集成方面的规划，以提升机器人系统配置的效率与智能化水平。

本文研究了基于钛合金TiAl6V4的挠性关节几何参数优化，通过ANSYS进行222种参数组合的仿真分析，探讨材料厚度、翼长和角梭半径对弯曲力、寄生轴方向变形及最大应力的影响。结果表明，各参数间存在非线性且相互依赖的关系，其中横截面加宽对刚度提升最显著，但会增加应力和所需驱动力。研究证实几何调整可有效减少位置偏差，同时满足功能与强度要求，为后续非线性回归建模和优化设计提供了基础。

本文综述了外骨骼接口原型与低温工作环境下关节技术的研究进展。外骨骼接口在负载检测方面表现出良好的稳定性与准确性，但仍受限于大气压力、介质重力及测试模型的简化；未来需在结构优化和人体实际应用分析方面深入探索。针对低温环境，传统刚性关节因润滑冻结等问题无法适用，研究转向无需润滑的固态关节，通过有限元方法优化设计以适应极寒条件。未来方向包括参数与材料优化、机器人集成及多领域应用拓展。两项技术的发展将推动人机交互与自动化在极端环境中的进步。

本文介绍了一种基于水囊和嵌入式压力传感器的外骨骼接口原型，用于实时评估人机交互力。该原型通过两个硅胶水囊和高精度压力传感器实现对中心负载、边缘负载及剪切力的准确测量，具有成本低、线性性能好、适应性强等优势。实验验证了其在多种负载条件下的可靠性，展现了在外骨骼工业应用、医疗康复和军事领域的广阔前景。同时，文章分析了当前面临的传感器精度、数据处理复杂性和穿戴舒适性等挑战，并提出了相应的解决方案。未来，该技术将朝着智能化、多传感器融合和微型化集成化方向发展，推动外骨骼技术迈向更高水平。

本文提出了一种基于八叉树的多分辨率环境映射方法Multimap，用于提升工业机器人在小批量生产中的自动路径规划效率。通过将环境地图划分为不同分辨率的子区域，Multimap在保证关键路径精度的同时显著减少了体素数量，有效缓解了高精度与快速计算之间的矛盾。实验结果表明，与传统Octomap相比，Multimap在所需分辨率下可减少83%–97.5%的体素，并缩短总体路径规划时间。该方法已在KaBa路径规划框架中验证，未来将进一步集成至原生系统并在复杂场景中测试，同时优化用户参数化体验。

本文提出了一种面向多移动机器人的共享环境模型，结合几何、语义、拓扑与动态信息，支持对物体过去、现在及未来运动的全面表示。采用基于图的面向对象数据结构和客户端-服务器架构，实现高效的数据共享与一致性管理。通过引入不确定性模型和NURBS规划轨迹，提升系统在复杂工业场景中的安全性与效率。实验验证了该模型在物流与智能工厂等场景下的有效性，具备良好的可扩展性和应用前景。

本文提出了一种针对三维模型重建过程中孔洞处理的新方法，结合B-Rep模型与半边数据结构实现孔洞的检测、分类与自动闭合，并在不同情况下生成相应的用户引导箭头。通过定义孔洞的基数、方向及过渡顶点等变量，对k≤3的内/外孔洞进行自动处理，而对复杂或大尺寸孔洞提供基于几何分析的用户引导。方法经合成数据与真实世界数据验证，能有效减少重建中的孔洞并指导用户完善模型，具有良好的实用性与应用前景。

本研究探讨了基于视觉的标记跟踪校准与评估方法以及平面B-Rep模型生成技术在工业应用和机器人领域的重要性。通过改进校准过程，扩大工作空间并提升人体工程学与精度，结合单目与双目视觉系统及不同校准模型的对比分析，结果表明单目视觉配合仿射模型可实现更高精度。同时，针对B-Rep模型生成中的不完整问题，提出了自动关闭小孔与提供用户视觉指示相结合的处理策略，并通过实验验证其有效性。未来将优化算法并深化实际应用场景集成，以提升3D建模的准确性与效率。

本文探讨了工业增强现实（AR）应用中的追踪技术及其准确性评估，重点分析了基于单目和立体视觉的标记追踪在微软HoloLens平台上的实现与性能。研究提出了一种适用于现成AR设备的手动校准方法，并通过用户实验比较了不同追踪方式的准确性与直观性。文章还对比了多种追踪技术的优缺点，详细阐述了PnP问题及解决方案，并对校准优化、评估拓展和未来研究方向进行了深入讨论，为工业AR系统的开发与应用提供了理论支持和技术路径。

本文提出了一种直观的、基于虚拟现实（VR）和手势识别的虚拟调试仿真系统，旨在提升生产系统中人机交互的逼真性与直观性。通过集成Leap Motion手部跟踪技术与HTC Vive头显，结合Siemens NX Mechatronics Concept Designer的物理仿真能力，实现了操作员在VR环境中对仿真模型的自然物理交互，包括抓取、按钮操作和HMI面板交互。系统采用双工作站架构，确保CAD/PLM兼容性和控制逻辑可迁移性。用户研究表明，该方法显著缩短任务完成时间、降低错误率并提高用户满意度。未来将聚

本文提出了一种基于虚拟现实的装配流程验证与返工协助系统，通过虚拟环境、标准化图形工具（SGT）和认知辅助系统的集成，实现装配序列的创建、可视化验证及车间返工支持。系统利用JSON格式实现多平台间的数据持续交换，提升装配规划效率、员工培训效果和返工质量，同时探讨了其在工业4.0背景下的应用优势与面临的挑战。