航空领域机器人自动钻孔研究进展及关键技术综述

在机器人技术尚未广泛应用的早期阶段,飞机各部件的钻孔方式主要由手工操作和大型数控机床完成.随着现代机器人技术的进步,基于机器人自动钻孔技术的高端制造工艺已成为飞机各部件连接孔加工效率最高的手段之一.相较于传统的人工钻孔工艺而言,该方法具有操作灵活度高、加工质量更为稳定以及生产效率显著提升的优势.同时能够有效避免因加工过程产生的材料废屑对人体健康造成的潜在危害[2].然而,在关键技术和工艺参数控制方面仍存在诸多挑战.

经波音公司实验证明，在紧固件沿外载荷作用方向倾斜超过2度的情况下（此处"在"可替换为"当"或"若"），其材料连接处的疲劳寿命下降幅度显著；具体而言，在倾斜超过5度时（此处"超过"可替换为"达到""达到或以上""达到及以上的角度"），其材料连接处的疲劳寿命下降幅度更大（此处"明显下降"可替换为"大幅下降""明显减少""显著降低"）。其中约70%的飞机机体出现 fatigue failure 现象与其结构件间的连接失效有关（此处 "connecting failure造成” 可替换为 "造成/导致/关联到/归因于"）。而该 connecting process 中以 through-hole connections 为主（此处 "以...为主" 可替换为 "主要以...为主""主要基于...""主要通过...实现""主要依托..."），因此钻孔质量直接关系到飞机的使用寿命[4]。在机器人自动钻孔关键技术研究中（此处 "作为保障...的核心技术之一" 可替换为 "作为保障...的关键技术支撑""支撑钻孔质量的关键技术""保障钻孔质量的重要组成部分 ""支撑航空制造领域发展的核心技术支撑点 ""支撑飞机制造领域发展的基础性技术支撑点 ""支撑航空制造核心竞争力的关键技术创新点 ""支撑提升飞机制造效率与产品质量的关键技术创新点 ""支撑提升飞机制造领域的核心技术创新点 ""支撑提升飞机制造领域的高质量发展关键技术创新点 ""支撑提升飞机制造领域的高质量发展核心技术创新成果 point ""），其中关键技术主要涉及以下几个方面：一是 robot off-line programming for hole drilling；二是 terminal execution devices for hole drilling；三是 system error compensation and mitigation strategies.突破这些关键技术的研发与应用瓶颈（此处 "突破这几种关键技术的壁垒"—可替换为 "突破这些关键技术的技术障碍""突破这些关键技术的技术瓶颈""突破这些关键技术的技术壁垒""突破这些关键技术的技术难题""突破这些关键技术的技术限制""突破这些关键技术的技术障碍—），实现钻孔操作过程中的高效与精准控制是确保航空制造业快速持续发展的重要战略目标和核心任务要求.

机器人自动钻孔系统主要由机器人、钻孔终端执行器以及控制系统构成，在运行过程中机器人按照预先编写的程序轨迹进行钻削加工操作。在完成补偿钻孔系统误差的基础上,机器人将移动至待加工位置,并调整法向定位姿态以保证精确度,随后施加压紧力于工件上以提高钻孔系统的刚度,同时通过法矢检测进一步提升钻孔垂直度以确保质量要求的达标。在上述作业流程中,离线编程技术中的钻孔路径规划问题及冗余机器人解决方案被认定为该技术体系的重点难点所在;而在终端执行器领域,通过优化压紧单元设计来提高系统的刚性表现,以及改进法矢检测算法来增强垂直度控制能力被视为保障钻孔质量的关键环节;最后针对系统误差问题,采用的在线补偿方法能够有效减少定位偏差对加工精度的影响

本文立足于我国航空工业领域自动化钻孔系统的研发现状及应用需求。通过分析国内外成功案例,我们聚焦于提取实现自动化钻孔操作的关键技术要素,特别是实现自动化钻孔操作的关键技术要素包括:机器人钻孔离线编程体系的构建,终端执行机构的设计优化以及系统的误差补偿机制完善等三项核心技术要素。针对现有研究仍存在的一些技术难题,我们提出了相应的解决方案;并深入分析了各项核心技术对自动化钻孔系统的总体影响。最后,在综合总结现有研究成果的基础上对未来的技术发展趋向进行了深入探讨。

1. 机器人自动钻孔系统研究进展

随着航空制造业的发展以及制造产品类型日益多样化，在这一背景下对机器人自动钻孔系统的多功能性、操作灵活性和适用范围等方面提出了更高的技术标准。在该领域中，国内外诸多科研机构及企业致力于探索并掌握了多种关键工艺技术，并在此基础上开发出多种具有高精度性能、高效运行能力和更大应用范围的新型自动化钻孔设备以满足不同生产场景的需求

1.1 国外研究进展

国外机器人自动钻孔技术的研究始于20世纪50年代，并经历了几十年的发展于21世纪初得到了广泛应用，在航空制造领域取得了显著进展。2001年美国EI公司开发了一整套基于KUKA工业机器人的自动钻削系统ONCE[5-8]（见图1(a)），该系统具备±0.25 mm的高精度定位能力，并成功应用于波音公司大黄蜂战斗机机翼部位的定位与加工工作；同时为了解决机器人在狭窄空间内的操作难题，在通用公司又研发了一款专门用于狭窄环境中的自动钻削系统[9]（见图1(b)）。该系统通过采用在线视觉反馈技术对定位误差进行补偿后可实现±0.04 mm的超高质量定位，并显著提高了基准孔的定位精度；同时实现了高效率的同时每分钟可完成4.5个精确定位与加工动作

图 1 国外机器人自动钻孔系统

Fig. 1 Abroad robot automatic drilling system

2008年瑞典Novator公司推出了Orbital E-D100机器人钻削系统[10]（图1(c)）。该系统采用最优压紧力预测技术来调节压脚对工件表面施加的压紧力，并适用于复合材料和叠层材料的无毛刺高精度钻孔作业时可实现无痕切割与高精度加工。2009年,Brotje公司推出了用于直升机装配制造领域的机器人自动钻孔系统RACe[11-12]（图1(d)）。该系统引入了误差补偿技术，在离线编程阶段构建了机器人的运动学模型以消除其绝对定位误差，并且其钻孔位置精度达到±
.2mm, 完成一次钻孔操作所需的时间仅为
s, 是全球范围内当前最先进的水平之一。

2012年,德国KUKA公司与波音公司的合作研制成功了多机器人协同钻孔系统,该系统不仅能在机舱内外实现协作作业,还能每天处理达6万个紧固件,其精确度可维持在±0.35毫米的范围内,从而确保了钻孔的高精度水平的同时,显著提升了生产效率（见图1(e））。

2014年波音公司为开发Quadbots系统专门研发了一套多机器人协同工作单元用于碳纤维复合材料机身的钻孔与装配作业。该系统采用了四台机器人同步操作，在整体效率提升30%的同时实现了钻孔位置精度±0.013毫米的精确控制。这一创新性设计有效地解决了多机器人协同控制技术在智能化程度方面的不足。
2015年意大利的BC公司在机器人领域取得了重要突破，成功研制出一套由两台机器人组成的自动钻孔生产单元。该设备的终端执行器不仅具备自动涂胶功能还负责精确定位以及换刀操作等关键步骤。通过这一创新解决方案有效提升了系统的加工能力范围，并克服了传统设备中终端执行器功能单一集成度低的技术瓶颈。

除了上述内容之外，在2016年日本奈良科技研究所[16]成功开发出了具备高摩擦减震功能的钻孔装置（图1(f)）。该装置采用独特的设计，在终端执行器前方布置了三组减震装置，并实现了±0.5 mm的钻孔精度和8秒的钻孔周期，在2016年国际机器人自动化大会(ICRA)竞赛中崭获第一名。随后于2017年洛马公司正式发布首款面向碳纤维复合材料加工应用的混合功能加工型微型机器人Xmini（图1(g)）。该机器人不仅具备±0.01毫米级的钻孔精度，在重复定位方面也达到了小于0.05毫米范围内的高度精确度，并可实现IT6级加工能力。这些技术指标使其能够满足飞机制造过程中复杂零部件结构的钻孔需求以及高精度的空间定位要求。

归纳总结国外机器人自动钻孔系统的相关研究进展，并按照主要应用领域、解决的关键问题、核心技术要素以及关键性能指标等4个维度进行分类分析（见表1）。从研究现状来看，在早期阶段虽然这些系统已能满足基本加工效率要求但存在诸多核心技术未能突破如孔位补偿问题、钻孔路径规划难题以及冗余机器人的求解困境导致其在精确度稳定性质量适应性等方面均显现出一定的局限性随着现代制造业水平的不断提升和技术关键领域的持续突破钻孔加工的应用场景逐渐拓展呈现出由单一化向多元化转变的趋势显著提升了加工效率产品质量精度等方面的整体水平其中钻孔终端执行器集成度提高体积减小且具备多功能性则能有效应对不同类型的加工任务这一特点得到了充分体现此外通过离线的方式消除机器人绝对定位误差或采用在线视觉引导实现基准孔位识别等手段，则进一步弥补了其自身定位精度方面的不足

表 1 国外机器人自动钻孔系统研究进展

Table 1 Research progress of robotic automatic drilling system abroad

研发时间	研究机构	主要应用范围	解决的主要问题	主要技术特点	主要性能指标

2001年美国EI公司推出了大黄蜂战斗机机翼设计，在生产效率方面存在明显不足，并且定位精度不够理想。
2008年瑞典Novator公司在飞机蒙皮与舱门等领域的产品开发中发现钻削叠层材料时存在毛刺过多现象，并对压脚压紧力进行了精确预测。
2009年德国Brotje公司在直升机机身制造中面临机器人绝对定位精度较低的问题，并采取了离线建立机器人运动学模型来补偿定位误差。
2012年德国KUKA公司与美国波音公司合作开发波音777X新型双通道客机，在钻孔及装配环节仍存在效率低下问题。
2014年美国波音公司针对波音787梦幻客机的制造工艺改进提出了多机器人协同作业的新技术。
2015年意大利BC公司在飞机关键部件如机身、机翼及壁板制造中发现终端执行器功能单一集成度低的问题。

续表 1
研发时间	研究机构	主要应用范围	解决的主要问题	主要技术特点	主要性能指标

| 2016年| 日本奈良研究所| 航空器机身内部的结构| 大型机器人在操作灵活性方面存在不足| 减振装置特性决定了其在动态环境中的适应能力| 在钻孔位置上要求精确度为±0.5毫米的同时| 钻孔周期设定为8秒
| 2017年| 美国通用公司| 机舱及机身内部区域| 在机舱内部进行钻孔时空间受限导致操作难度增加| 终端执行器具有较高的集成度且能够提供实时补偿定位误差的能力| 钻孔位置精度达到±0.04毫米的标准下| 钻孔周期延长至13.3秒
| 2017年| 美国洛马公司（LORAM） | 涉及精密机械组件结构复杂的技术领域 | 碳纤维复合材料在制造过程中存在尺寸偏差问题 | 使用混联机器人技术进行加工存在一定的局限性 | 在钻孔精度方面表现优异可达±0.01毫米 | 加工后的圆孔可实现IT6级的精确度

1.2 国内研究进展

源于20世纪70年代以来，国内关于机器人自动钻孔技术的研究开始萌芽。然而，在这一领域取得重大突破的却是国外同行——1973年，在经历了技术和理论上的诸多准备后，“世界上第一台机电驱动的6轴 industrial robot”在法国诞生。由于工业机器人应用系统的不成熟性导致相关项目现阶段无法开展。随着智能制造时代的到来，在这一背景下，“我国机器人自动钻孔系统技术的应用”也随之于2000年代初期由各大高校与科研机构开始探索和实践。

基于2007至2009年间的一次重要合作项目,北京航空航天大学联合沈飞公司及沈阳机床厂共同开发出了我国首款机器人自动钻孔设备（图2(a)）。该设备具备钻孔、切槽、锪窝以及检测等功能,其钻孔精度可精确到±0.4毫米[18]。在兼顾飞机装配质量要求的前提下,该设备的工作效率显著提升,单分钟内可完成4个以上 drilling operations,且比传统人工操作可减少一半以上的作业时间[18]。尽管该系统已实现多功能型的钻孔执行装置的研发,但就其中核心技术领域而言仍存在待突破之处：包括但不限于 drilling precision compensation 和 path planning algorithms. 相比国外产品仍存在一定差距,在性能指标上尚有提升空间。

图 2 国内机器人自动钻孔系统

Fig. 2 Domestic robot automatic drilling system

2012年中航工业成飞公司与西北工业大学合作开发了一款新型机器人钻孔系统,该系统专为某型飞机机身壁板顶部的钻孔设计而制。相较于传统固定式定位单元应用的钻铆系统,该创新技术显著提升了系统的开放性指标和柔性性能表现,其定位精度精确到±0.15毫米,平均每分钟可完成3个以上的工作循环（参考文献[19-20]）。

在2014年，南京航空航天大学与成飞公司合作开发了一款面向机翼部件装配的智能柔性钻孔系统（如图2(b)所示）。该研究团队深入探讨了误差补偿算法及整体控制系统方案，并将在线视觉误差补偿技术整合到机器人自动钻削系统中。该系统的定位精度达到了±0.34毫米，并在一定程度上提升了钻孔定位的准确性。此外还设计了一款适用于碳纤维复合增强材料（CFRP）的末端执行器。

浙江大学团队开发了一种双机器人并联协同钻削系统（如图2(c)所示）。随后，在2017年Liu及其团队探讨了自动椭圆沉头的工作原理，并设计出一种集成了钻孔、螺旋铣削和锪窝三种功能的多功能端 effector（如图2(d）所示）。这种集成式执行器在性能上具有显著优势：其定位精度控制在±0.5 mm范围内，在±0.08 mm的毛刺高度范围内实现稳定控制；同时能够精确调节沉孔深度至±0.02 mm的变化区间内。值得注意的是，在该系统的后续发展过程中，在 drilled hole position error预测和补偿方面取得了重要突破：通过改进算法对钻孔过程中的机器人变形进行实时预测和补偿处理后，在保证加工精度的同时将平均位置误差从原有的0.22 mm成功降至0.05 mm水平以下。这一创新成果不仅显著提升了加工效率与产品质量指标，在多项关键性能指标上均实现了质的飞跃：通过优化设计实现了通用性更强、适用范围更广以及集成度更高的终端执行器原型成功实现样机化生产，并最终获得了多项技术认证与认可

从应用领域、解决的关键问题、核心技术及性能指标等四个维度对国内机器人自动钻孔系统的研究现状进行分类阐述（如表2所示）。结果显示，在这一领域的研究重点是以高校样机试验为主展开的。尽管在钻孔精度补偿技术和多功能执行器等方面的技术突破尤为突出（注：此处可进一步补充相关技术参数的具体表现），但相较于国外技术水平仍存在一定的差距：包括钻孔精度和效率较低且可靠性有待提升等问题（注：此处可补充对比数据或具体应用场景中的表现）。值得注意的是，在航空领域这一技术已经取得了一定的研究成果（注：此处可具体举例说明），但其实际应用效果仍有待进一步优化和完善（注：此处可补充测试案例或应用场景的具体反馈）。基于此可知，在当前阶段这一技术要想实现大规模应用于飞机制造仍需较长一段时间（注：此处可补充时间规划或研发进度的具体数据）。由此看来，在提升该领域关键技术水平与创新能力方面既是推动我国航空制造业发展的重要途径（注：此处可补充政策支持或行业趋势的具体分析），也是当前亟待解决的核心问题之一（注：此处可补充未来发展的紧迫性或行业需求的具体说明）。

表 2 国内机器人自动钻孔系统研究进展

Table 2: Research achievements of the domestic automatic drilling system

研发时间	研究机构	主要应用范围	解决的主要问题	主要技术特点	主要性能指标

| 2009年| 北京航空航天大学、
沈飞、沈阳机床厂| 未给出具体
应用机型| 钻孔效率低、
定位精度差| 多功能终端执行器可钻孔、
铰孔、锪窝与检测等工作| 钻孔位置精度±0.4 mm、
钻孔周期15 s |
| 2012年| 中航工业成飞公司
与西北工业大学| 某机型机身
壁板顶部| 柔性程度低、
定位精度差| 通过算法调整机器人位姿从
而提高钻孔定位精度| 钻孔位置精度±0.15 mm、
钻孔周期20 s |
| 2014年| 南京航空航天大
学与成都飞机工业
有限责任公司| 机翼等部件| 柔性程度低、
定位精度差| 在线视觉误差补偿技术
提高钻孔定位精度| 钻孔位置精度±0.34 mm |
| 2017年| 浙江大学| 飞机壁板、蒙皮| 终端执行器集成度
低、定位精度差| 双机器人并联协同钻孔，
多功能终端执行器可钻
孔、螺旋铣、锪窝| 钻孔位置精度±0.5 mm、
毛刺高度±0.08 mm |
|2019年|浙江大学|飞机壁板、蒙皮|定位精度差|机器人变形预测和补偿|钻孔位置精度±0.05 mm|

2. 机器人自动钻孔关键技术

2.1 机器人自动钻孔离线编程技术

离线编程技术是航空制造领域中一种高效率的机器人自动钻孔工具，在精度和预处理功能上都具有显著优势。相比于在线示教编程，在执行当前钻孔任务的同时，还能预先规划下一个加工步骤，并通过预编排的方式提升整体生产效率。目前，在机器人自动钻孔的离线编程过程中面临两个主要挑战：路径规划问题和冗余度求解问题。其中，路径规划问题是其中一个主要挑战；而冗余度求解问题则是另一个主要挑战。

2.1.1 钻孔路径规划

当前人工智能技术已获得广泛应用（参考文献[26]）。法兰克福应用科技大学、曼苏拉曼大学以及罗开罗大学等高校团队成功运用遗传算法于不同障碍物数量及静态环境下的避障路径搜索中，并通过大量实验验证其寻优成功率可达到93%（参考文献[27-28]）。然而该方法存在以下缺陷：第一，在新空间探索方面存在一定局限性；第二计算量较大；第三稳定性不足；第四对离散优化问题处理效果欠佳并且容易陷入局部最优解（参考文献[29]）。基于上述问题描述，在解决机器人钻孔路径规划这类特定问题时目前普遍采用蚁群算法。蚁群算法相较于其他智能优化方法的主要优势体现在以下几个方面：第一所需参数较少；第二易于进行参数调节；第三全局搜索效率较高。然而其仍存在以下不足之处主要包括以下几点：第一收敛速度较慢；第二容易陷入局部最优解 trap

针对蚁群算法在解决局部最优问题方面存在局限性，在蚂蚁搜索序列的过程中引入新的局部信息素更新机制，并结合改进后的多目标优化方法[30]，能够建立自动钻孔顺序规划的多目标优化模型。针对蚁群算法收敛速度较慢的问题，则通过对其改进过程进行优化设计：一方面将局部扩散信息素应用于蚁群算法中以减少路径不完备的数量；另一方面则利用几何方法对路径进行优化处理[31]。这种改进策略能够有效避免路径交叉现象的发生。Liu等[32]提出了一种自适应动态蚁群算法：通过引入动态信息调节机制，在蚂蚁数量为34、迭代次数达到1000次的情况下得出了机器人钻孔的最佳路径解决方案。Tian等[33]则综合运用了蚁群算法与遗传算法的优势：首先利用蚁群算法在较少迭代次数内获取最短路径；随后通过对该路径进行遗传迭代优化从而获得钻孔路线的整体最短最优解[31]。Erkorkmaz等[34]从工艺需求出发对蚁群算法进行了针对性改进：提出了具有区域优先导向的整体方向导向型区域优化蚁群算法；经改进后的蚁群算法将钻孔路径长度缩减至原来的67.5%，能够在满足工艺需求的前提下显著提升钻孔效率[29, 31].

在机器人自动钻孔路径规划中, 针对蚁群算法收敛速度较慢及陷入局部最优的问题, 主要采用的方法包括:1. 通过构建多目标优化模型来建立加工模型;2. 将路径规划问题转化为有效的转化形式;3. 扩大局部信息量以减少冗余路径从而避免加工路径重叠。然而, 改进后的蚁群算法仍存在一定的概率无法寻找到全局最优解（即最佳钻孔路径）。如何结合其他算法的优势与改进蚂蚁算法的不足实现相互补充可能是一个值得探讨的方向。

2.1.2 冗余度求解

为了有效规避机器人自动钻孔系统在操作过程中遇到的奇异位形问题、确保关节运动不超过其极限值并实现最佳钻孔位姿的任务需求，必须对冗余机器人执行运动学分析。

在求解问题时针对冗余度分解中的权重选择问题, 可采用自适应系统替代传统的人工调节方式, 并将其整合到逆运动学算法中以规避机器人工作空间内的奇异点[35]. 当不考虑机器人驱动力矩和加工切削力时, 可结合机器人关节扭矩与加工姿态来简化冗余度分析, 进而优化机器人的加工姿态以获得最佳钻削参数[36]. 研究者Leger等人[37]通过重新定义机器人冗余特性的约束条件为一个五维任务, 并利用序列二次规划(SQP)方法生成最优轨迹, 从而有效解决这一冗余问题.

目前，在冗余度求解的问题上主要通过构建数学模型来优化冗余度的计算方案，并分别从外在因素对冗余度产生的影响两方面展开研究。此外，在考虑机器人自身的刚性特性时，分析其钻进过程中的动态行为，并采用基于关节位移的线性插值模型来解决机器人钻削过程中的冗余度问题[38]。Jiao等[39]提出了一种结合运动学与刚性性能优化两个指标的特殊离线编程（OLP）系统，在关节极限条件下实现了奇异位形与关节极限位形的有效回避。为此他们还开发了一种新的冗余度分解方法用于规划和优化机器人结构系统的外轴离线部分[42]。

基于机器人运动学模型的构建，在不以机器人关节极限作为优化指标的标准下，采用指数积公式法、二次序列规划法以及微分法等数学算法实现了高冗余度机器人的相应成果。动态加工过程中机器人的刚性特性和运动学特性分析及其在不同加工任务中的冗余度影响的研究具有重要意义；而如何将这些因素纳入相关数学模型中，则是一个解决复杂工业场景下提高机器人钻孔灵活性的关键问题。

2.2 机器人自动钻孔终端执行器技术

终端执行机构是实现机器人自动钻孔的关键组件。该装置通过与机器人本体的连接方式实现信息传递，在不同应用场景下可以根据其与机器人的连接结构不同而分为三类：同轴式、悬挂式和侧面式等类型。这种装置的设计方案直接影响到钻孔质量标准的达成情况。从功能组成来看，它主要包含以下几大系统：切削功能模块、压紧功能模块、支撑系统、垂直度检测装置、进给控制系统、主轴驱动系统等基础配置部分以及冷却润滑系统和屑渣处理系统等辅助设施。操作流程上依次经历了基准面校准→稳定性增强→主轴驱动→切削进给→完成钻孔这几个关键环节，在其中最为关键的技术挑战在于如何精确调节法向检测功能模块的垂直度以及如何有效控制压紧功能模块的压力值。

2.2.1 钻孔法向检测

法向检测的核心功能在于测定被加工曲面的理论法向值并据此校准钻头姿态以实现高精度钻孔。法向检测单元作为影响钻孔垂直精度的关键因素必须在其精确定位待加工孔位之后启动[40]。具体操作包括：在定位后使用非接触式法向测量仪器发射激光扫描工件表面并通过算法计算出曲面的真实法向值随后将此信息用于校准钻头轴线使其与待加工孔位置的法线方向一致[41]其中最为复杂的环节是如何选择并优化拟合算法以确保对法向值的精准捕捉。

在拟合算法领域中,Noria及其团队[42]提出了基于实际应用的一种向量叉积法,该方法实现了曲面法向找正的精确度控制在±0.1°范围内,从而达到了精准的曲面拟合效果。Galilea开发了一种结合几何数学模型与最小二乘法的技术,用于对激光位移传感器的光束矢量及零点位置进行标定,有效校正了激光位移传感器的安装误差问题,将检测精度提升至±0.18°水平[43]。Rao及其团队[44]则创新性地采用了基于结构光技术的高分辨率三维测量系统,通过张量投票算法填补三维点云数据中的空缺区域,最终获得了均匀分布的质量数据集进行曲面拟合处理。该系统不仅能够精确测量曲面边缘区域的法向参数,还能通过平滑度优化实现无损修复功能,成功将传统法向钻孔精度从±0.5°提升至±0.3°优异水平。

在获得法向位置后,进一步探究如何优化钻孔角度以确保钻孔垂直精度。高精度安装方案Gao等[45]通过创新性的可调式机械结构实现了激光位移传感器的高精度安装,并提出了一种综合考虑角度偏差阈值与有限调整迭代优化的新方法,成功将曲面工件的钻孔垂直度误差控制在±0.3°范围内。Gong等[46]采用了基于三个激光传感器测量曲面法线的技术,并运用叉积法精确计算了钻孔点法向量与其钻头中心轴线之间的夹角,进而实现对钻头姿态的调节。该方法配备有二元自动调平装置,可实现对钻头角度的实时精确校准,最终调节精度可达±0.08°,但其操作过程中需要完成二次钻头位置校准调节以保证整体效果,这增加了操作复杂性。Yuan等[47]在此基础上进行了技术改进,引入了四激光传感器测量系统并设计了一种双偏心盘式姿态调节机构。这种新型机构能够保持钻头顶端固定状态进行微调操作,从而有效规避了传统方法中需要二次调整的问题,显著提升了 drilling工作效率的同时保证了±0.1°范围内的垂直度精密度

利用激光位移传感器和线结构光扫描仪等光学设备获取曲面工件的数据，并通过多种拟合算法能够实现较高精度的曲面拟合。相比之下，在精准法向确定后调整钻头姿态以实现高精度钻孔的研究相对较少；设计一种新型简便的高精度钻孔角度调节装置面临诸多挑战：其结构设计较为复杂且对各部件的加工精度要求较高。尽管双偏心盘调姿机构在后续研究中具有一定的参考价值但非标结构在制造和装配过程中存在明显的差异性问题因此其推广应用仍面临较大困难。

2.2.2 压脚压紧力反馈

该系统的核心组件——压紧单元，在提升钻削系统刚度方面发挥着关键作用。它主要由气缸、自研设计的专用固定脚以及精密的压力传感器等组件构成，在操作过程中通过气缸推动固定脚与工件直接接触施加特定压力以增强整个系统的抗变形能力。这种设计不仅能够有效防止终端执行器在钻孔过程中与工件产生法向振动或切向滑动现象，从而保障钻孔质量。然而控制施加的紧力大小是一个挑战：当施加较小的压力时难以有效抑制振动；而当施加较大的压力时，则会导致工件发生显著变形。

Tomas等[48]针对此问题提出了一种高带宽力反馈的工业机器人高精度钻孔方法，在建模阶段首次构建了压力预测模型，并通过压力传感器实现了实时反馈控制以维持理想的压紧状态。研究者[49]则着重优化了终端执行机构 preceding组件的设计方案，在深入探讨了压脚施加的压紧力对其加工效果的影响后，成功建立了基于二元线性回归的经验公式，并据此确定了最优的工艺参数组合。通过正交试验验证发现，在最佳工作状态下可实现孔径误差小于0.02 mm、圆度误差小于0.005 mm以及Ra值达3.2的表面特性要求

对于飞机叠层工件中的复杂结构件而言，在加工过程中使用压紧装置不仅能够减少由于叠层间隙所导致的毛刺增长现象，在钻孔操作前通过有限元仿真与蒙特卡洛模拟技术相结合的方法预测了所需的基准压紧力值，并在此基础上精确控制钻孔施加的压力值以实现理想效果。研究表明，在实际操作中通过这种方法能够将最终产生的层间毛刺高度控制在极低水平即0.1毫米以下。此外基于弹性力学理论模型化了叠层钻孔过程并通过计算分析得到了消除初始间隙所需施加的最小压紧力数值。

在钻孔执行器的末端设置了气动或刚性固定装置，并通过压力传感器将信号传递至控制系统以便构建了压力预估模型采用仿真和实验方法确定的最佳紧压力已被成功应用于机器人钻削技术中。目前关于压紧力对机器人自动钻削系统刚性影响的研究文献较为稀缺因此优化该系统的刚性特性和基于数学模型求解最佳紧压力参数成为当前研究的重点内容。

2.3 机器人自动钻孔系统误差补偿技术

在航空工业领域中，自动化钻孔作业通常需要兼顾效率与精确度。尽管现代工业机器人具备较高的重复定位精度（一般能达到毫米级的较高精度水平），但在绝对定位精度方面仍有一定局限性（可达2~3毫米），这使得其无法完全满足航空工业对于钻孔高度精确的要求。此外，在实际应用中还需安装终端执行器及其他反馈装置（这些设备本身也会引入额外误差），最终导致这些累计误差（这些累计误差最终导致所加工孔位的理论位置与实际位置之间存在显著偏差）对最终产品质量产生显著影响。为了弥补这些缺陷，在综合考虑零件几何偏差等因素的基础上提出了相应的优化方法（其中较为有效的优化手段是通过建立数学模型并设计相应的补偿策略）。具体而言，在现有条件下这类问题主要采用两种补偿方式：离线补偿方法则是指机器人在执行钻孔作业前通过特定算法预判并修正其初始定位状态；而在线补偿方法则是在运行过程中实时采集数据并根据偏差信息动态调整机器人的末端执行机构位置以达到理想状态

2.3.1 机器人自动钻孔绝对定位误差离线补偿

针对机器人的自动钻孔绝对定位误差进行离线补償时，则需要先构建一个离线位姿误差模型；随后通过高精度测量设备获取机器人在不同姿态下的实际终端位姿；随后对机器人运动学参数的真实值进行精确辨识；最后将这些补償数据预先配置至控制算法中以实现预期效果。这一过程中的关键点在于对机器人运动学参数的识别以及所采用的补償算法设计；而这些因素对提高补償精度具有至关重要的影响。

研究者Kim[52]、Erkorkmaz[53]等通过激光跟踪仪识别关键参数，并运用最小二乘法优化误差模型参数。实验结果显示，在补偿前机器人绝对定位精度可达±1.321 mm，在补偿后成功应用于钻削作业并将定位精度提升至±0.183 mm。研究者Aibert等[54]则专注于ABB IRB1600型机器人主要影响位置精度的29个误差源，并通过优化方法确定最优测量参数范围，在全面测试后证实该方法能有效将绝对位置误差降至±0.364 mm。研究者Ma等[55]在考虑常数项及关节相关运动误差的基础上对各源误差进行分类辨识，并结合残差估计方法实现动态更新指令以弥补运动偏差。经过实证验证表明其方法可实现高精度补偿效果（±0.122 mm）。研究者Zeng等[56]提出基于相似残差的残差补偿算法，并通过多次验证证明其能显著降低定位误差（从±0.879 mm降至±0.194 mm），进一步优化后使残差可达±0.141 mm

进一步研究者也致力于优化机器人定位技术，在此基础上开发出了新的解决方案。Zeng等[57]团队则创新性地利用空间相似性原理构建了位置误差模型，并成功设计出了一种线性无偏最优估计算法。通过对这一改进方案的有效性进行了系列测试和评估，在多次实验中发现该方法能够显著提升定位精度水平。天等[58]则另辟蹊径，在空间插值理论指导下提出了基于网格划分的新一代定位误差预测模型，并在此基础上设计了一种针对性补偿方法，在实际应用中取得了显著效果

目前已有研究致力于开发新型误差补偿算法。研究者Yuan等人[59]针对传统补偿方法中存在的复杂建模与计算难题，在极限学习机（ELM）理论基础上创新性地提出了新一代误差补偿方案。该方案综合考虑了机器人几何参数与非几何参数的影响，并构建了基于ELM的位置误差预测模型；通过对所建立的ELM模型进行系统训练可获得精确的点位误差预测值。实验表明该方法显著提升了定位精度，在钻孔测试中将平均绝对定位误差从±0.716 mm有效压缩至±0.115 mm，并将最大绝对定位误差从1.307 mm降至0.266 mm。

采用机器人运动学建模方案，在线采集激光跟踪仪获取运动学参数数据的基础上融合最小二乘法与极大似然估计法等数学算法进行误差补偿建模能显著提升机器人的绝对定位精度；然而该方法面临建模复杂度高计算资源消耗大等问题仍需进一步优化改进。与此同时针对计算资源有限的实际场景提出了基于快速学习能力设计的新模型架构即单隐层前馈神经网络（ELM）具备计算开销小泛化能力强等显著特性；不过该方法由于训练收敛速度较慢导致在实时性要求较高的应用场景中仍无法满足长期稳定运行需求因此目前还无法完全替代现有的误差补偿方案作为最终优化目标

2.3.2 机器人自动钻孔定位误差在线补偿

在线补偿技术通过多种先进的实时监测装置对机器人末端姿态实施反馈调节。

Sulzer等[60]开发了一种基于激光跟踪仪闭环反馈机制的机器人钻孔系统，并成功消除其动静态误差和其他残留误差的影响，在校准后实现了钻孔位置精确度达到±0.2毫米的目标。Liu等[61]通过对激光跟踪仪技术的应用研究，在实时监测机器人末端载具姿态的基础上设计了相应的偏差补偿算法，并通过实验验证表明：该方法经过多轮反馈调节后成功实现了钻孔位置精度达到±0.12毫米的目标。

针对激光跟踪仪受光照、温度等环境因素影响较大且价格昂贵导致成本高的问题，在学者研究的基础上提出了基于在线视觉引导机器人对基准孔位实施测量反馈以实现机器人位姿修正的方法。Zhu[62]开发了一种单目视觉测量系统用于检测钻具中心点(TCP)与参考孔之间的相对误差，并创新性地提出了一种显著蛇形椭圆轮廓提取算法。与传统圆拟合算法相比该算法具有更高的拟合精度能够实现基准孔位的精确检测并在实验室环境中进行了验证结果表明所开发的视觉系统定位精度达到±0.15 mm完全符合航空工业的技术要求。Zhu[63]进一步开发了移动机器人钻孔系统并设计了二维视觉系统提出了一种基于二维视觉系统的机器人基架在线标定方法。通过迭代测量方案有效消除了基准孔定位过程中的测量误差并采用最小二乘法拟合获得了相对于世界坐标系的机器人基础框架坐标通过实验验证该方法实现了钻孔定位误差控制在±0.35 mm的水平具有较高的可靠性与实用性。Zhan等[64]则提出了一种利用单应关系计算机器人驱动坐标三维偏差以实现在线补偿钻孔精度的方法。通过对手眼单应关系进行标定测定了基准孔孔心相对于刀具的三维偏差并利用奇异值分解法求解理论驱动坐标与实际驱动坐标之间的转换关系最终通过反馈调节使驱动机器人实现了终端姿态的精确调整并通过实际实验验证该方法能够将钻孔定位误差控制在±0.1 mm以内

基于单目视觉测量系统的钻孔位姿反馈调节机制研究基础上

在当前阶段，使用激光跟踪仪进行实时校准的补偿技术面临着成本较高且自动化水平不足的问题，在大规模生产线的实际应用中并不十分理想。相比之下，在结构与标定方面相对简单的单目视觉反馈系统虽然仅能提供工件孔位的平面信息，在对钻孔图像更为深入的数据层面无法实现完整的感知。然而通过引入双目视觉技术，则能够获取孔位图图像所包含的立体信息，并在此基础上实现对孔位图像的多维度精准识别。因此这种技术方案特别适合应用于复杂场景下的航空制造工艺需求。未来如何根据不同具体的制造环境选择适合的视觉反馈调节方案并将其应用于机器人自动钻孔定位误差补偿系统的研究仍需进一步深化；同时在线性集成度高且操作更加灵活的特点使其更适合满足航空工业对复杂工作环境的需求。

3. 发展趋势

在研究机器人钻孔加工技术的过程中,因生产任务的差异,各国科研机构为满足特定需求而开发出多种类型的人工智能钻孔设备.这些创新性的设备不仅攻克了许多核心技术难题,并且显著地提升了作业效率和产品质量.

现阶段机器人自动钻削系统研究中，关键技术仍存在较多问题有待于解决。1）离线编程技术中对机器人运动轨迹的规划目前研究还不够深入，主要包括加工序列、加工路径、轨迹规划，它们是指导机器人钻孔加工的核心，也直接影响着机器人自动钻孔系统的效率与质量。对于离线编程机器人运动轨迹的问题上，未来应考虑如何将现有算法进行改进或融合，以达到最优运动轨迹，避免干涉情况并提高钻孔加工效率。同时也应考虑钻孔工艺中冗余机器人如何避开奇异点和极限点，获得机器人最佳钻孔位姿。2）钻孔终端执行器技术中，设计时仍存在功能不全、结构不紧凑、功能单一等问题。终端执行器作为机器人自动钻孔系统的执行装置在未来的研究中应考虑如何将执行器进行模块化设计，并结合多传感器融合技术通过对数据的采集与处理实时反馈到控制系统，以达到高集成度、高自动化、高效率、性能可靠、加工对象广泛的目的。3）系统误差补偿技术中利用激光跟踪仪跟踪靶标进行闭环补偿的方法，虽然一定程度上提高了机器人的绝对定位精度，但该方法存在受环境因素影响较大的问题，而在线视觉实时反馈的方法可以将相机集成在终端执行器中，在节省机器人加工系统工作空间的同时可极大地提高机器人钻削系统的灵活度。对于机器人自动钻孔误差补偿的问题上，未来应考虑如何结合离线和在线两种补偿方法，增加机器人自动钻孔误差补偿效率，提高机器人自动钻孔精度以满足飞机装配钻孔中高质量的要求。这些关键技术在发展和成熟的同时，应努力早日把研究成果转化成生产力，促进自动与智能加工技术升级换代，对工业生产方式的高质量发展有重要的现实意义。

4. 结束语

本文综述了截至2021年国内外航空工业应用的典型机器人钻孔系统。通过对现有钻孔系统的分析与研究，在此基础上深入探讨了其核心性能参数及其技术特征。本研究重点聚焦于机器人自动钻孔系统的关键技术领域，并详细阐述了包括离线编程、末端执行器以及误差补偿等技术要素的具体实现方法。在分析现有技术的基础上，进一步探讨了当前关键技术面临的技术瓶颈及其优化途径，并展望了未来各类技术路线的发展趋势。