5.3喷涂机器人的位姿精度与标定
影响喷涂机器人位姿的精度有多方面的原因，从大体上讲可分为静态与动态因素。静态因素包括了制造、装配时所带来的机器人本体机械结构上的误差；由外界温度的改变和长期的磨损而引起的机械部件的尺寸变化，由此造成机器人位姿的误差。动态因素主要是由外力所引起的机械部件本身的弹性变形所带来的机器人运动误差。为解决以上因素所造成的机器人位姿误差，必须在使用前对机器人进行标定，建立机器人的参照模型，目前用于机器人标定的技术有基于三坐标测量仪的标定、基于激光跟踪仪的机器人标定以及基于CCD的机器人标定。根据机器人实际运行时的位姿与参照模型间的误差，建立机器人补偿机制，以进一步提高机器人喷涂作业的精度。
5.4喷涂机器人的控制
喷涂机器人的控制较为常用的仍是传统的PID理论，在实际的应用中，喷涂机器人机械臂的长度往往很长，当整个机械臂伸展开时大约可达到2m的长度，且运行速度较高，各关节间的动力学效应非常显著，不能忽略，从而造成机器人各关节的被控对象模型是时变的。而传统PID理论的比例（P）、积分（I）、微分（D）参数的整定是建立在关节传递函数模型为定值基础之上的，这对传统的基于系统动力模型的控制理论带来了挑战。此外，实际工业现场往往存在有各种不确定的干扰，也会对PID控制器造成影响。以上两个因素决定了PID控制器必须具备一定的自适应性，其比例、积分、微分参数应能够随着外界环境的改变而自动的变化。智能控制理论的提出与发展为问题的解决带来了新的思路。智能控制是人工智能、生物学与自动控制原理结合的产物，是一种模仿生物某些运行机制的、非传统的控制方法。将神经网络、模糊理论、人工免疫、遗传进化等智能控制算法与PID理论相结合，用于PID参数的整定，成为未来机器人控制发展的趋势。
6、结论
本文介绍了喷涂机器人技术的研究进展情况，叙述了常见的喷涂机器人种类、运行方式、控制方式及其控制系统的结构体系，深入分析喷涂机器人的主要技术难点。
展望未来，喷涂机器人离线编程技术方面，基于视觉的工件CAD模型构建方式与通过建立工件表面涂层累积量数学模型的机器人路径规划方法是未来发展的方向。机器人的位姿精度与标定技术方面，基于CCD的标定法是趋势。机器人控制领域，新型智能控制算法之间、智能算法与传统PID控制算法间的融合与应用是未来机器人控制发展的趋势。随着传感检测技术与人工智能的发展，未来的喷涂机器人将具备实时检测，实时自主规划喷涂路径的能力，喷涂机器人将进一步朝着智能化的方向发展。
