2020年协作机器人行业发展蓝皮书.pdf - 第23页
2020 年协作机器人产业发 展蓝皮书 22 （ 1 ）易用性方面 易用性是机器人 控制器设 计的重中之重， 其中涉及 具体技术包含各 类图形化编程、 工艺 包、示教方式、指令 丰富程度、 二次开发平台、系 统扩展性（硬接口， 软协议） ，离线编程 软件等。 虽然， 协作机器人的拖动 示教功能特 性免去了传统 工业机器人复杂 的编程和配置， 使其 操作简单、 易上手； 但是， 目前市场的一些协作 机器人产品， 它们提 供的图形界面只 能…
2020 年协作机器人产业发展蓝皮书
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第三章 协作机器人技术发展分析
第一节 协作机器人技术环境分析
截至 2019 年末，中国协作机器人相关专利共申请 1277 件，其中，发明专利数为 793
件，占比 62.10%；实用新型专利数为 229 件，占比 17.93%；发明授权专利数为 169 件，
占比 13.23%；外观专利数为 86 件，占比 6.73%。
2018 年，协作机器人相关专利申请数为 288 件，达到峰值。2019 年协作机器人相关专
利申请数量为 272 件，同比下降 5.56%。
图
表 13 2010-2019 年中国协作机器人相关专利申请情况（单位：件，%）
数据来源：
SooPat
，高工机器人产业研究所（
GGII
）整理
第二节 协作机器人核心技术要素
协作机器人是一种被设计成能与人类在共同工作空间中进行近距离互动的机器人，其区
别于传统工业机器人的特点主要有：易
用性、灵活性、安全性、共融性。
安全问题是人机协作系统的基础，协同工作必须以保证操作人员的安全为前提；易用性
和灵活性是人机协作系统的重点，能够快速适应柔性的、复杂的生产方式是协作机器人的优
势；共融性则是协作机器人全面深入市场、多方位超越工人的核心。
位
：
件
，
%
）
数据
来源：
数据
作
机
器
人
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（1）易用性方面
易用性是机器人控制器设计的重中之重，其中涉及具体技术包含各类图形化编程、工艺
包、示教方式、指令丰富程度、二次开发平台、系统扩展性（硬接口，软协议），离线编程
软件等。
虽然，协作机器人的拖动示教功能特性免去了传统工业机器人复杂的编程和配置，使其
操作简单、易上手；但是，目前市场的一些协作机器人产品，它们提供的图形界面只能完成
一些简单的拣选/取放任务，仍存在易用性不强的问题。
为提升协作机器人的易用性，行业内企业对机器人编程语言进行开发优化，使机器人能
适应复杂工作环境。如 JAKA 节卡机器人已经形成无线示教、图形化编程、拖拽示教技术等
核心技术，并将协作机器人定位为“简单易用、机器人使用零门槛”；日本 Mujin 提供一种简
单快速的 3D 环境重建方法及针对复杂环境进行自动轨迹规划的技术，可大幅降低机器人部
署时间和工作量。
（JAKA 节卡机器人 APP 界面）
随着协作机器人应用领域的不断扩展，提升协作机器人简单易用性，提供更简单直观、
功能更强大的编程方法仍将是协作机器人企业长期努力的方向。
简单易用、机器人使用零门槛
”
；
环境重建方法及针对复杂环境进行自动轨迹规划的技术，可大幅降低机器人部
环境重建方法及针对复杂环境进行自动轨迹规划的技术，可大幅降低机器人部
为提升协作机器人的易用性，行业内企业对机器人编程语言进行开发优化，使机器人能
节卡机器人已经形成无线示教、图形化编程、拖拽示教技术等
日本
提供一种简
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（JAKA 节卡机器人 APP 界面）
（
2）灵活性方面
从软件层面来看，协作机器人系统多数具有学习和演化的能力，使其产品具有适应性、
灵活性，它们主要采用增强型学习方法和遗传规划，可实现多机协同作业。
然而，目前的多机器人学习和演化还停留在比较低的行为层次，其学习和演化的任务和
环境也非常简单，当其面对更为复杂的任务和环境时，存在时滞评价和组合爆炸问题；同时，
对多智能体的分布式学习与演化，也与传统的集中式的学习与演化方法有明显区别，还有待
寻找更为有效的行为优化方法。
从硬件层面来看，目前，协作机器人技术产品多数为 6 自由度及以上的多关节机器人，
自重及负载都较小，产品安装方式及其移动部署相对灵活。适用于柔性、灵活度和精准度要
求较高的行业如电子、医药、精密仪器等行业，满足更多工业生产及服务行业的操作需要。
图
表 14 相关协作机器人产品技术参数
企业 主要产品 负载（kg） 自由度 工作范围（mm）
重复定位精度
（mm）
UR
UR3/5/10/16（e）
3/5/10/16 6 500/850/1300/900 ±0.03
节卡 Zu 3/7/12/18（s）
3/7/12/18 6 626/819/1327/1073 ±0.03
遨博
AUBO-i3/5/10/16 3/5/10/16 6 625/886.5/1350/967.5
i3 和 i5：±0.02
i10 和 i16：±0.1
界面）
从软件层面来看，协作机器人系统多数具有学习和演化的能力，使其产品具有适应性、
然而，目前的多机器人学习和演化还停留在比较低的行为层次，其学习和演化的任务和
环境也非常简单，当其面对更为复杂的任务和环境时，存在时滞评价和组合爆炸问题；同时，
对多智能体的分布式学习与演化，也与传统的集中式的学习与演化方法有明显区别，还有待
环境也非常简单，当其面对更为复杂的任务和环境时，存在时滞评价和组合爆炸问题；同时，
对多智能体的分布式学习与演化，也与传统的集中式的学习与演化方法有明显区别，还有待
对多智能体的分布式学习与演化，也与传统的集中式的学习与演化方法有明显区别，还有待
寻找更为有效的行为优化方法。
从硬件层面来看，
目前，协作机器人技术产品多数为
自重及负载都较小，产品安装方式及其移动部署相对灵活。适用于柔性、灵活度和精准度要
从软件层面来看，协作机器人系统多数具有学习和演化的能力，使其产品具有适应性、
灵活性，它们主要采用增强型学习方法和遗传规划，可实现多机协同作业。
然而，目前的多机器人学习和演化还停留在比较低的行为层次，其学习和演化的任务和
环境也非常简单，当其面对更为复杂的任务和环境时，存在时滞评价和组合爆炸问题；同时，
从硬件层面来看，
自重及负载都较小，产品安装方式及其移动部署相对灵活。适用于柔性、灵活度和精准度要
求较高的行业如电子、医药、精密仪器等行业，满足更多工业生产及服务行业的操作需要。