基于检索的机器人程序生成与经 Model Context Protocol 的仿真纠错

柔性制造要求工业机器人随产品变体变化而快速重新编程。本文提出一种基于语言模型的工作流，可从自然语言任务描述生成、验证并迭代修正 ABB RAPID 机器人程序。双流检索增强生成（RAG）流水线将代码生成检索证据对齐在经验证的技术文档和生产模板上，减少未检索证据对齐语言模型产生的领域特定错误。自定义的模型上下文协议（MCP）服务器将语言模型客户端直接连接到 ABB RobotStudio，实现自动代码上传、仿真执行和诊断反馈。评估结合了 30 个查询的检索基准、限定范围的代码生成检查，以及在模拟抓放制造单元中的 RobotStudio 案例研究。仿真回路暴露出静态检查和语义检查都无法发现的执行故障，包括吸盘释放高度错误、不可达的放置目标和依赖构型的恢复动作。结果表明 RAG 与 MCP 能够将基于检索证据的代码生成与工业机器人仿真软件的可执行反馈连接起来，同时减少了（但并未消除）专家配置与最终监督的工作。