本文摘要：一只巨型机械臂轻而易举地高举车门，并以毫米级的精度将其加装到车身上。

一只巨型机械臂轻而易举地高举车门，并以毫米级的精度将其加装到车身上。其他机械臂也几完全同时很快投向，相互之间以毫厘之距擦肩而过。

这些机械臂是用来对车门展开焊的，一时间，火花四溅。当这项任务已完成之后，这些机械臂和来时一样很快起身，而车身则滚滚向前，前往下一个组装车站。这如同一场精心话剧的芭蕾舞，数以千计的工业机器人在工厂随时翩翩起舞。

然而，与舞者有所不同的是，机械臂不必须任何睡觉。但是，它们对电能的胃口则誓言餍脚。　　一家日产千辆的汽车厂，每年可轻而易举地消耗数亿度电能堪比一座中型城市。

负责管理驱动传送带、机器和泵的电机，以及操作者机械臂关节的电机，所消耗的电能要占到工业耗电量的三分之二左右。然而，要从负责管理组装车身的工业机器人的控制系统中挖出节电潜力，还有很长的路要回头。

　　为了找到行之有效的办法，大众汽车、西门子和弗劳恩霍夫协会牵头发动了一个为期三年的研究项目，精细了解地实地考察生产机械臂的运动。这个取名为绿色车身技术创新联盟（InnoCaT）的项目，目的用于高效的软件解决方案来优化生产过程，以大幅度减少其耗电量。

迄今为止，生产线机械臂的运动路径一般来说是由人工编程。机械臂运动过程中遇上的障碍物和设置加装高度时的犯规，是推高耗电量的一般因素。

然而，最费电的过程是机械臂屡屡转换运动方向时再次发生的滑行和加快。　　西门子工业的统合经理MatthiasFrische是InnoCaT一个子项目的负责人，他说道：目前，完全所有工业机器人都仍未构建运动优化。但脑溢血运动会导致耗电量高峰和机械形变。

有鉴于此，Frische获得的一个最重要研究成果是一个仿真模型，它能计算出来出不不存在任何方向变异的优化曲线。这个模型有一点推崇之处在于，它不拒绝替换机械臂，因为它只是改良了它们的运动方式。Frische说道：这就只不过习跳跃芭蕾舞。

锻炼一段时间后，舞者的动作不会显得更为高雅、高效，哪怕身体还是原本的。　　为了研发运动优化算法，项目团队将一个典型的汽车工业机器人搬到到实验室，对它继续执行多种不同任务时的能耗展开了分析。

然后根据分析结果，创立了一个仿真模型。每一次测量之后，科学家们都要调节多种不同的参数，由此逐步确认哪些设置的节电潜力仅次于。

Frische说明道：人类在运送重物时，他们不会本能地以尽量最合乎人机工程习的方式运动。某种程度，仿真模型可以为机器人计算出来出有构建了动力学优化的节电运动路径。这样的路径，堪比跑车在急弯上行经的轨迹。试验结果令其项目团队惊喜不已，因为结果表明，优化路径的节电潜力高达10%到50%。

Frische补足道：通过从脑溢血运动改回弧线运动，机械臂的机械形变以求减少，从而减少了确保拒绝，延长了复工时间。　　项目团队对所获得的装载期望的试验结果展开了分析，以确认能否将之转化成为实际操作。

因为沿生产线产于的组装车站必需展开严丝合缝的组装，所以新的设计的机械臂运动，必需与过去那种脑溢血运动一样很快，并且准确给定动作周期。　　在第一阶段的工作中，研究人员为用作车身生产的机械臂人工撰写了运动路径程序。这些路径基于仿真中计算出来出有的理想曲线。测量结果表明，甚至在实际生产条件下，节电也可低约50%。

在2014年初积极开展的第二阶段工作中，工程师测试并改良了一个能自动优化特定运动耗电量的软件模块。

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