工业机器人编程从示教到高级脚本
最经典和直观的编程方式是示教编程。操作员通过手持示教器，手动引导机器人末端执行器（如夹爪、焊枪）沿期望路径移动，系统会按顺序记录下每个关键点的位置、姿态和运动参数（速度、加速度等）。示教编程门槛低，适用于轨迹固定、工艺简单的重复性任务，如点焊、固定路径喷涂等。以KUKA机器人为例，其操作涉及坐标系（基坐标、工具坐标）的精确设定、程序的创建与备份等基础操作-10。
然而，对于复杂、小批量或需要外部感知的任务，示教编程显得力不从心。这时，离线编程成为更优选择。工程师在计算机上的虚拟仿真环境中，利用CAD模型规划机器人的运动路径，进行碰撞检测和节拍优化，最终生成可直接下载至机器人控制器的程序。这种方式不占用生产线时间，规划精度高，特别适用于汽车焊接、航空航天装配等复杂应用-10。
随着应用深化，更高级的脚本编程应运而生。它允许程序员使用文本语言编写更灵活、强大的控制逻辑。例如，达明机器人支持在其TMflow软件中嵌入Lua脚本。Lua语言轻量高效，通过调用机器人厂商提供的专用函数库，程序员可以1毫秒级别的低延迟直接控制伺服运动、I/O信号，并处理复杂的条件判断和数据结构，实现诸如视觉引导的柔性抓取等高级功能-3。
另一种强大的趋势是使用Python等高级语言进行机器人开发。Python凭借其丰富的生态库（如NumPy, SciPy）和机器学习框架（如PyTorch, TensorFlow），能够无缝衔接机器人的运动控制与智能决策-8。例如，可以用Python计算复杂的运动学逆解，通过ROS（机器人操作系统）框架调度多个机器人协同作业，或集成计算机视觉模型让机器人实时识别和定位工件-8。这标志着机器人编程正从单纯的运动示教，迈向“感知-决策-执行”一体化的智能时代。
