1、运动控制技术
轨迹规划与跟踪：能够根据作业任务和环境，规划出机器人的运动轨迹，并确保机器人在实际运动中精确跟踪预定轨迹，例如在汽车焊接、喷涂等工艺中，需要机器人沿着特定的轨迹进行操作，以保证加工质量和效率。
关节控制精度：提高机器人关节的控制精度，减少运动误差，这对于实现高精度的操作任务至关重要，如在电子芯片制造、精密仪器装配等领域，对机器人的关节控制精度要求极高。
速度与加速度控制：合理控制机器人的运动速度和加速度，以满足不同工况下的需求，同时避免因速度过快或加速度过大导致的振动、冲击等问题，影响机器人的运动平稳性和定位精度。
2、感知与识别技术
视觉感知：通过摄像头等视觉传感器获取周围环境的图像信息，经处理和分析后，使机器人能够识别物体的位置、形状、姿态、尺寸等特征，实现对目标物体的定位、抓取、装配等操作。
力觉感知：借助力传感器感知机器人与外界物体之间的相互作用力，从而调整机器人的动作力度和方向，实现柔顺控制，适用于打磨、抛光、装配等需要与外界物体进行力交互的任务。
其他感知技术：还包括触觉、接近觉、声音等感知技术，可帮助机器人更好地适应复杂多变的工作环境，提高其智能化水平和作业能力。
3、人工智能技术
机器学习与深度学习：利用大量的数据对机器人进行训练，使其能够自动学习和优化控制策略、运动轨迹、操作方法等，提高机器人的适应性和自主决策能力，例如通过学习不同工件的装配方式，机器人可以更高效地完成复杂的装配任务。
智能决策与规划：基于感知到的信息和预设的目标，运用人工智能算法进行决策和规划，确定机器人的最佳行动方案，包括路径规划、任务调度、故障处理等，以应对各种复杂情况。
4、网络通信技术
工业以太网通信：具有高带宽、低延迟、抗干扰等优点，可实现机器人控制器与各执行部件、传感器之间的快速稳定通信，保证数据的实时传输和处理，满足机器人高速、高精度运动控制的要求。
无线通信技术：如蓝牙、Wi-Fi、5G 等无线通信技术，为工业机器人提供了更加灵活的通信方式，便于机器人与其他设备、系统进行互联互通，实现远程监控、数据传输、协同作业等功能。
5、系统集成技术
机械结构集成：将不同的机械结构组件，如手臂、关节、末端执行器等，按照功能和性能要求进行优化设计和集成，确保机器人的整体机械结构紧凑、合理、稳定，能够满足不同应用场景下的负载能力和工作空间要求。
电气系统集成：整合电机、驱动器、控制器、传感器等各种电气元件，实现电气系统的高效运行和协同工作，保证机器人的电力供应、信号传输和控制指令的准确执行。
软件系统集成：开发统一的机器人控制系统软件平台，将运动控制、感知处理、人工智能算法、人机交互等功能模块集成在一起，实现各模块之间的无缝对接和协同工作，提高机器人的智能化水平和易用性。
6、人机协作技术
安全感知与保护：通过传感器监测机器人周围的人员活动，当检测到有人靠近时，及时调整机器人的运动速度、轨迹或停止运动，确保人员的安全，例如设置安全光幕、激光雷达等传感器，形成安全防护区域。
力反馈与柔顺控制：采用力反馈技术，使机器人能够感知人的用力大小和方向，并根据人的操作意图进行相应的动作调整，实现人与机器人之间的自然、流畅的交互，共同完成复杂的工作任务。
工业机器人面临的难点主要有以下几方面：
1、技术层面
高精度运动控制难度大：尽管目前机器人的运动控制技术已经取得了一定的进展，但要实现高精度的运动控制仍然面临挑战，例如在微小零件的装配、高精度加工等场景下，对机器人的轨迹精度、重复定位精度等要求极高，任何微小的误差都可能导致产品质量问题。
复杂环境感知与适应困难：实际生产环境中存在各种复杂的干扰因素，如光照变化、噪声、灰尘等，会影响机器人的感知效果，不同类型的工件、不同的生产场景也对机器人的感知和适应能力提出了更高的要求。
多技术融合难度高：工业机器人需要将多种先进技术进行融合，如机械工程、电子信息、人工智能、传感器技术等，这些技术之间的接口标准、数据格式等存在差异，增加了系统集成的难度和复杂性。
2、应用层面
成本效益平衡问题：工业机器人的研发、制造和维护成本较高，对于一些中小企业来说，投资回报周期较长，难以承受高昂的成本，需要在保证机器人性能和质量的前提下，降低其成本，以提高其在市场上的竞争力。
应用场景局限性：虽然工业机器人在许多领域都有应用，但仍有一些特殊的场景和任务难以适应，例如对于一些非结构化的环境，如建筑施工现场、灾难救援现场等，机器人的应用还受到一定的限制。
人机协作的安全性与可靠性：在人机协作的过程中，如何确保机器人的安全性和可靠性是一个关键问题，一旦机器人出现故障或误操作，可能会对人员造成伤害，因此需要建立完善的安全机制和故障诊断系统。
3、人才层面
专业人才短缺：工业机器人涉及到多个学科领域的知识，需要具备跨学科背景的专业人才，然而目前这类复合型人才相对匮乏，高校和培训机构的专业设置和教学内容与实际需求存在一定的脱节，难以满足市场对人才的需求。
人才培养难度大：由于工业机器人技术的更新换代较快，对人才的知识和技能要求也在不断提高，因此人才培养的难度较大，需要不断更新教学内容和方法，加强实践教学环节。
4、行业标准与规范层面
标准体系不完善：目前工业机器人的行业标准和规范还不够完善，不同厂家的产品在接口、协议、数据格式等方面存在差异，导致机器人之间的兼容性和互操作性较差，给用户带来了不便。
认证与监管缺失：缺乏统一的认证和监管机制，市场上的产品质量参差不齐，影响了用户对机器人产品的信任度和应用积极性。
工业机器人的关键技术涵盖了运动控制、感知识别、人工智能等多个方面，而面临的难点则主要体现在技术层面的高精度运动控制与复杂环境感知、应用层面的成本效益与场景局限、人才层面的短缺与培养难度以及行业标准与规范层面的不完善与缺失，为了推动工业机器人技术的进一步发展，需要从技术创新、应用拓展、人才培养和标准制定等多个方面入手，不断提升工业机器人的性能和应用水平，以满足日益增长的市场需求。
