工业机器人随处可见，它们制造着我们消费的物品以及我们驾驶的车辆。对于众多人而言，这些技术常常被视作简化的存在。毕竟，尽管它们具备快速、高质量生产产品的独特本领，但其活动范围却存在一定局限。那么，为工业机器人进行编程到底需要多少工夫呢？
实际上，虽说工业机器人的复杂程度确实有所不同，然而哪怕是工业机器人最为简单的应用，也并非如即插即用那般简便。换句话说，需要在 X、Y 和 Z 轴范围内进行有限运动，且日复一日执行任务的机械臂，所需要的远不止几行代码。随着工业机器人技术不断进步，传统工厂向智能工厂转变，培训这些人工制造者的工作强度和专业知识要求也会相应提高。下面我们来探究一下现代机器人的若干种编程方式。
示教系统
“机器人”这个词汇能够引发诸多不同的想象。虽然公众或许会把机器人联想成他们在影视中看到的模样，但在多数行业中，机器人是由一个机械臂构成，这个机械臂经过编程，能够以可接受的质量水平完成不同复杂程度的任务。有时，在生产过程中能够明确效率问题，并且需要对机器人的动作做出细微的调整。停止生产来重新编程设备将会是一项代价高昂且不切实际的举动；传统看法认为，这些动作的每一处变化都需要逐行精心编写到计算机中；但这与实际情况相差甚远。示教箱，或者通常被称为示教器或示教枪，是一种坚固耐用的工业化手持设备，允许操作员实时掌控机器人，并输入逻辑指令，将信息记录到机器人的计算机里。
工业机器人的运行速度常常会对人眼形成挑战，不过使用示教器的操作员能够降低设备速度，以便他们能够描绘机器人的运动来适应程序的变化。对于任何曾经使用过视频游戏控制器的人来说，这个过程听起来似乎不难，但并非仅仅知道如何输入操作。例如，操作员需要能够设想出机器人采取的最有效路径，从而将运动严格限制在必要的范围之内。不必要的移动或者时间的增加，不论看起来多么细微，都会对生产线的产出能力产生连锁反应。随着时间的推移，描绘到机器人中的低效路径或许会给制造商带来重大的经济损失。
当然，还需要考虑每次运动的速度，以便机器人能够尽可能多地进行关节活动。从移动的角度来看，这些移动会更有效，前提是程序员具备实现的经验。实际上，这类编程对于了解该流程的人来说可能看似简单，但实际上，可能需要数年时间才能熟练掌握。示教器已经存在许久，并持续成为机器人编程领域的重要产品。
离线模拟
在工厂车间为工业机器人编程的最大风险之一就是所导致的停机时间。程序员需要与机器互动，对代码进行修改，并在生产环境中测试设备的运动，之后才能恢复运行。幸运的是，离线仿真软件能够用于近似操作员打算合并的任何代码变更，可以在编程更新上线之前修复错误，并且所有这些操作都不会造成生产停止。运行离线仿真不存在财务损失，也不会对操作员构成危险，因为仿真能够在远离工厂车间的 PC 上运行。存在许多不同类型的程序提供离线模拟功能，但原理是相同的，创建一个代表制造过程的虚拟环境，并使用复杂的 3D 模型对运动进行编程。
需要注意的是，没有哪一个程序比其他程序更出色，但是根据应用的复杂程度，某个程序可能更合适。这种编程的吸引力在于，它不但允许程序员对机器人运动进行编程，还允许程序员实现和查看碰撞和未遂检测功能的结果，并记录循环时间。由于该程序是在外部计算机上独立于设备创建的（而不像示教器学习那样手动创建），所以它允许制造商在不影响正常运作的情况下迅速实现自动化流程，从而利用短期生产。虽然吊坠编程教学为工厂车间的机器人调整提供了一种极为细致的方法，但在更新物理设备中的代码之前，能够在测试环境中运行编程更新可以说具有更大的优势。
演示编程
这种方式大体上类似于示教器过程。例如，和示教器相同，操作员能够以高精度“展示”机器人的一系列新动作，并将这些信息存储到机器人的计算机中。然而，存在一些优点在两者之间产生了一些差异点。例如，示教器是一种复杂的手持设备，包含众多不同的控制和功能。通过演示编程通常要求操作员使用操纵杆（而非键盘）操纵机械臂。这使得编程过程更加简便快捷——这两件事能够减少停机时间。这种类型的机器人编程也需要更少的时间让操作员熟练掌握；因为任务本身的编程方式与人类操作员完成任务的方式大致相同。
机器人编程的未来
所有这些编程方法在工业机器人领域都有其存在的价值，但没有一种是毫无瑕疵的。以各自的方式，每种产品的开发和运用都会阻碍生产并增加制造商的成本。需要花费时间来教导机器人如何执行任务。在许多情况下，操作员或技术人员的技能可能会因应用而有所不同。然而，想象一下，如果工业机器人仅仅需要“看到”正在完成的任务，就能够一遍又一遍完美地执行它。与工业机器人编程相关的成本和时间将会大幅降低。倘若这看起来美好得令人难以置信，您或许想更深入地了解机器人行业；这种类型的机器人培训已经在工业机器人设计师的脑海中。该技术背后的理论是合理的；让操作员向机器人展示如何执行特定任务，并允许机器人分析该信息，以确定复制任务所需的最有效的运动序列。当机器人学习任务时，它有机会发现新的方法来改进任务的执行方式。
为更复杂的机器人进行编程
随着越来越多的工厂向智能工厂过渡以及安装更多自主设备，分配给机器人的任务将会变得更为复杂。也就是说，我们当下用于对这些机器人进行编程的方法将不得不发展。虽然当代编程活动的表现值得称赞，但毫无疑问，人工智能将会在机器人的学习方式中发挥重要作用。
