在能源石化、建筑施工和船舶制造等作业场景下,焊接机器人需要移动作业位置,根据现场环境提取焊接轨迹。传统固定安装焊接机器人因其位置固定且焊接路径预先设定,无法满足非结构化场景下的自主焊接需求。移动焊接机器人具有作业灵活等优点,更适用于复杂工件的现场焊接。为实现移动式焊接机器人的精准高效获取作业轨迹,本文提出了一种基于智能感知的移动焊接机器人智能示教方法。当移动焊接机器人变换作业场景后,首先通过深度相机实时检测引导标志物,明确作业范围并对引导区域进行局部点云重建。之后基于点云分割和边界提取算法获取焊缝轨迹,并根据点云进行焊接机器人位姿调整。最后,针对深度相机精度不足的问题,采用激光视觉传感器对焊缝进行精度修正,引导机器人完成实时焊缝跟踪。本文主要研究内容如下:（1）提出了一种面向移动式焊接机器人智能作业方法,以焊接机器人和移动平台为基础,通过深度相机对作业焊缝区域进行局部重建,根据点云特征提取焊缝轨迹并规划机器人位姿,最后通过激光传感器提取精确作业路径。为建立机器人与传感器的相对位姿关系,对传感器和机器人的手眼标定方法进行了研究及实验分析。（2）为提升焊缝提取的精确性和焊接引导的效率,采用人工引导的方式降低环境中的干扰。选取靶球作为引导标志物,在工业场景中进行数据采集,采用YOLOv5实时检测引导标志物,根据标志物的指示范围,明确机器人作业起点和作业范围。（3）为提高机器人对现场的适应能力和感知能力,对作业范围内的点云进行重建。通过对场景点云进行点云滤波、分割和边界提取处理以实现焊接轨迹的提取。为保证机器人焊接作业的平滑性,研究了焊接轨迹规划方法并制定机器人位姿调整策略。（4）由于通过局部点云重建提取的焊缝路径无法满足焊接要求,采用激光视觉传感器对焊接路径进行修正。通过焊缝图像处理方法,提取焊缝特征点,计算精确焊接路径,引导机器人完成作业任务。实验结果表明,修正后的焊缝提取精度能够满足焊接机器人的作业需求。