机器人离线编程，是指操作者在
编程软件里构建整个
机器人工作应用场景的三维虚拟环境，然后根据加工工艺等相关需求，进行一系列操作，自动生成机器人的运动轨迹，即控制指令，然后在软件中仿真与调整轨迹，最后生成机器人执行程序传输给机器人。
编程背景
随着
机器人应用领域越来越广，传统的示教编程这种编程手段有些场合变得效率非常低下，于是离线编程应运而生，并且应用越来越普及。
编程优势
① 减少机器人停机的时间，当对下一个任务进行编程时，机器人可仍在生产线上工作；
② 使编程者远离危险的工作环境，改善了编程环境；
③ 离线编程系统使用范围广，可以对各种机器人进行编程；像RobotMaster、HiperMOS、RobotWorks、InteRobot、RobotArt、RobMan都可以支持多种品牌
工业机器人离线编程操作。包括ABB、KUKA、Fanuc、Yaskawa、Staubli以及国产品牌机器人等等；
④ 能方便地实现优化编程；像RobotMaster、HiperMOS、RobotArt这样的离线编程软件都可以进行一键优化轨迹；
⑤ 可对复杂任务进行编程；RobotMaster、HiperMOS能够基于CAD模型（Stp/Igs等格式）中的几何特征（关键点、轮廓线、平面、曲面等）自动生成轨迹
⑥ 直观地观察机器人工作过程，判断包括超程、碰撞、奇异点、超工作空间等错误。（RobotMaster、HiperMOS等软件提供自动优化上述错误的功能）。
离线编程误差来源与消除办法
误差来源一：TCP测量误差
消除办法：将在真实
机器人工作站中标定得到的TCP位姿信息填写入离线编程中，RobotMaster、HiperMOS等软件具备根据用户填写的TCP值修改虚拟工具位置的能力，并且可以更新机器人轨迹。
误差来源二：零件几何与定位误差
一方面是模型的误差，另一方面是零件定位误差。
消除办法：
对于实际零件和三维模型差异过大的情况，有两种思路：一种思路是通过在线动态补偿的手段实现机器人在工作中根据零件的变形情况不断调整实际轨迹的方案。例如焊接中的焊缝跟随，激光切割中的浮动跟随等等。另一思路是获取真实的三维模型，例如通过
三维扫描仪，三维视觉等对零件做扫描重建，再利用重建模型在离线编程软件中计算轨迹。
对于工件几何定位误差，则需要通过先进的零件标定手段，获取零件相对于机器人基坐标系的真实位姿。该信息填入
机器人控制器即可，无需离线编程软件适配。零件标定手段有多种，传统的方案是利用机器人控制器中的用户坐标标定功能，因需要客户准确地采集到坐标系0点和X/Y轴上的点，故在很多没有基准尖角/棱边的场合难以使用。有一部分工程师利用
数控机床标定的思路，通过在机器人末端挂载百分表，调平零件基准面的方式来标定，精度可以达到较高水平，但对操作水平和理论水平要求高。
误差来源三：机器人装配误差（DH参数与设计不符）引起的绝对空间位姿误差
需要对机器人本体做标定。测量出机器人本体的真实尺寸，更新机器人各关节0点或DH参数。常见的方案有：使用
激光跟踪仪对机器人本体做标定（昂贵）；利用某些品牌机器人控制器中的20点标定法，标定局部空间位姿精度（价廉，但精度提升有限）。
发展趋势
早年间（上世纪80年代），与数控机床和CAM软件的发展规律类似。机器人应用的早期，即出现离线编程软件的概念。
最近数年间，伴随工业机器人的大规模应用，各家机器人大厂（ABB/FANUC/Yaskawa/KUKA等等）均提供了适配自家品牌的机器人离线编程软件，这些软件可以和自家品牌设备直连，做到准确的节拍仿真，ABB的RobotStudio更是可以做产线仿真。但对于轨迹的计算大多数以离线示教为主，而根据三维模型计算轨迹（CAM）的能力较弱。
数控加工领域中应用成熟的各大CAM软件厂商（NX/UG、达索、Delcam、MasterCAM等），利用自身在CAM功能上的多年积累，通过收购等方式，也提供了通用机器人CAM（离线编程）软件。例如MasterCAM下发展出的RobotMaster；又如西门子收购ROBCAD后，在自身PLM体系中提供了机器人离线编程功能(一贯昂贵)。
而国内的科研团队及公司也推出了国产的离线编程软件：
在教育市场中突出的Robotart，由华航唯实公司开发；
在切割、抛光等实际工业应用场景中快速发展的HiperMOS；
华中数控旗下佛山机器人研究院推出的Interobot。
无论是国外还是国内机器人离线编程软件除了在计算轨迹和仿真方面越来越完善外，具体到工业生产中，还需要针对各种工艺应用逐步完善相应的工艺包，这样才能真正满足大多数情况下的实际生产。有些特殊的工艺还需要软件进行定制开发，在这方面，国内机器人离线编程软件在现场优势、技术沟通、性价比等方面占据了相当的优势。
未来发展中，因对机器人智能化的要求越来越高，离线编程也会向着智能化和傻瓜化的方向发展。离线在线的界限会模糊化，
人工智能、云计算也会结合各种传感器，将离线编程与机器人控制器共同融合入车间级的智能处理系统中。