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摘要。在传统的工业设置中，机器人执行计划通常受预先编程的说明约束，细胞逻辑主要由PLC（可编程逻辑控制器）系统管理。然而，人工智能的快速进步已经解开了新的可能性，从而使机器人在以前的未自动化部门中部署。现在可以触及增强的机器视觉，高级数据处理以及增加对动态环境的适应性。这些发展需要对机器人和细胞编程的常规方法进行重新评估。本文探讨了行为树作为替代性执行计划算法的实施，专门用于工业Yaskawa机器人，证明了它们在动态环境中优化复杂工业应用中的性能和灵活性的潜力。
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