上下文感知优化
上下文感知优化 (Context-Aware Optimization) 是一种智能技术，它让系统能根据当前运行的具体条件或环境（即“上下文”），动态调整和优化自身的行为或参数。
简单来说，就是系统不再是“一刀切”地执行任务，而是能“看菜吃饭”，根据实时的负载、温度、速度、工艺目标等信息，自动选择并应用最合适的设置，从而达到最佳性能。
轨迹规划
先进的轨迹规划功能，包括：
- 多轴联动控制： 精确协调多个电机（如机器人手臂的多个关节）同时运动，形成复杂的直线、圆弧或空间曲线。
- 实时避障： 结合视觉传感器，动态检测环境中突然出现的障碍物，并即时调整运动路径，避免碰撞。
- 力/力矩控制： 在机器人执行任务时，根据传感器反馈的接触力大小，实时调整运动轨迹和力输出，实现柔顺接触。
- 自适应运动： 根据负载变化，自动调整速度和加速度参数，优化运动效率和质量。
- 轨迹调试功能： 通过调试工具，评估实际曲线和目标曲线间差异，并对动作进行补偿。
惯量补偿
在高精度制造中，惯量补偿至关重要。当设备高速运动时，产生的巨大惯性力若不加以抵消，会导致平台振动、定位不准，甚至影响产品质量。通过“做一个动作，进行另一个动作”的补偿机制，系统能主动抵消这些扰动，确保平台在动态中依然保持亚微米级甚至纳米级的稳定性。这对于半导体、光学、精密机床等对精度有极致要求的行业，是实现高效率、高质量生产不可或缺的核心技术。