近日，機器人行業(yè)立德智庫攜手節(jié)卡機器人聯(lián)合發(fā)布《2022年中國協(xié)作機器人技術(shù)發(fā)展報告》（以下簡稱《報告》），圍繞協(xié)作機器人前沿技術(shù)展開分析，論述了協(xié)作機器人在智能感知、自主認知、人機交互、碰撞檢測等技術(shù)領(lǐng)域的發(fā)展趨勢。

　　未來的智能工廠是人與機器和諧共處所締造的，這就要求機器人能夠與人一同協(xié)作，并與人類共同完成不同的任務(wù)。這既包括完成傳統(tǒng)的“人干不了的、人不想干的、人干不好的”任務(wù)，又包括能夠減輕人類勞動強度、提高人類生存質(zhì)量的復雜任務(wù)。正因如此，人機協(xié)作可被看作新型工業(yè)機器人的必有屬性 。

　　協(xié)作型機器人作為一種新型的工業(yè)機器人，掃除了人機協(xié)作的障礙，讓機器人徹底擺脫護欄或圍籠的束縛，其開創(chuàng)性的產(chǎn)品性能和廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域，為工業(yè)機器人的發(fā)展開啟了新時代。

　　在本次報告中，我們論述了協(xié)作機器人前沿發(fā)展的四個趨勢：

　　趨勢一：智能感知――多學科交叉融合

　　感知是協(xié)作機器人與人、協(xié)作機器人與環(huán)境、以及協(xié)作機器人之間進行交互的基礎(chǔ)。就感知技術(shù)而言，除了多傳感信息融合之外，協(xié)作機器人越發(fā)呈現(xiàn)出與腦神經(jīng)科學、生物技術(shù)、人工智能、認知科學、網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)技術(shù)等深度交叉融合的態(tài)勢。

　　未來的研究方向為主動感知與自然交互理論及方法，更多傳感器的加入，使協(xié)作機器人能夠理解人類指令（通過聲音、手勢、圖形）?；趯碗s動態(tài)環(huán)境下知識的主動獲取、學習與推理方法、視覺認知與基于動態(tài)環(huán)境的主動行為意圖理解與預測理論、協(xié)作機器人的自主學習與機器人知識增殖方法、以及多模態(tài)人機協(xié)作的態(tài)勢感知與自然交互方法的研究，實現(xiàn)協(xié)作機器人與人之間相互的意圖理解、信息交流，以及自然和諧的情感交互。

　　趨勢二：自主認知――復雜環(huán)境靈巧作業(yè)

　　高度智能是對新一代協(xié)作機器人的重大共性技術(shù)需求。當前協(xié)作機器人應(yīng)用面越來越廣，在復雜作業(yè)能力、自適應(yīng)可重構(gòu)的裝配能力、對非結(jié)構(gòu)化環(huán)境的感知能力，以及與人協(xié)作能力方面需要更加智能化。

　　協(xié)作機器人應(yīng)用于在商業(yè)服務(wù)市場，主要挑戰(zhàn)包括自然交互、人機安全、環(huán)境適應(yīng)、復雜靈巧作業(yè)等方面，智能化是應(yīng)對挑戰(zhàn)的可行技術(shù)途徑。

　　協(xié)作機器人工作于復雜、嚴苛的工業(yè)環(huán)境，需要更為智能化的環(huán)境感知和適應(yīng)能力、人機協(xié)同作業(yè)能力和異常處理能力。先進的認知算法是實現(xiàn)協(xié)作機器人高度智能的主要手段。

　　未來的研究方向為復雜環(huán)境的自主認知。深入研究面向復雜環(huán)境與復雜任務(wù)的自主控制，辨識協(xié)作機器人的動力學行為和智能操控與環(huán)境之間的關(guān)系和影響規(guī)律，實現(xiàn)協(xié)作機器人靈巧作業(yè)與自主控制。

　　趨勢三：人機交互――機器人操作智能化

　　隨著人機交互技術(shù)的快速發(fā)展和人機工程學、用戶體驗等領(lǐng)域的研究逐步深入，現(xiàn)有的一些人機交互系統(tǒng)不再是僅限于鼠標與鍵盤等簡單的設(shè)備輸入或示教操作，有些可通過語音識別、指紋識別甚至是虹膜識別，來完成工作程序的輸入。

　　人們對協(xié)作機器人可用性與易用性的要求越來越高，手勢理解用于人機交互已成為人機交互技術(shù)重要的研究內(nèi)容。通過連續(xù)的手勢識別操作協(xié)作機器人是人機交互技術(shù)的熱門研究方向之一，擁有廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域。

　　手勢識別是基于人的手部動作完成的，工業(yè)生產(chǎn)中，通過手勢控制機器人運動，可簡化機器人的示教過程與操作流程，具有很大的應(yīng)用價值?，F(xiàn)今，在手勢識別領(lǐng)域最為突出的研究方法包括基于手套進行識別以及使用視覺信息進行識別。使用手套的識別方法主要是使用光纖等獲取手掌、手指的關(guān)節(jié)位置以及彎曲程度并建模?；谝曈X的識別方法是指從相機獲取手勢視覺圖像進行一系列算法處理，進行識別獲取結(jié)果。

　　趨勢四：碰撞檢測――自適應(yīng)柔順控制

　　碰撞檢測一般有基于傳感器的碰撞檢測和基于無傳感器的碰撞檢測。

　　基于傳感器的碰撞檢測有基于電子皮膚的檢測方式，基于關(guān)節(jié)扭矩傳感器或基于底座、末端六維傳感器的方式檢測碰撞。除了這類碰撞檢測方法，其他的碰撞檢測大多需要構(gòu)建協(xié)作機器人的動力學模型，估計外力或構(gòu)建觀測器。當外力或觀測器監(jiān)測到干擾時則表示碰撞發(fā)生。

　　基于無傳感器的碰撞檢測，首先，通過人與協(xié)作機器人接觸時單關(guān)節(jié)電機電流的檢測，來判定協(xié)作機器人與人是軟接觸或是碰撞接觸。其次，根據(jù)當前的電機反饋得到的電流實際值與動力學模型計算中的理想值來設(shè)計融合算法，產(chǎn)生時變的電力碰撞檢測閾值，辨識事故碰撞或人有意識的軟接觸，解決人與協(xié)作機器人接觸后的安全性碰撞問題。

　　結(jié)語

　　基于人機協(xié)作的優(yōu)點，更加靈活的協(xié)作型機器人成為承擔組裝和提取工作的可行性方案之一。它可以把人和機器人各自的優(yōu)勢發(fā)揮到極致，讓機器人更好地和工人配合，能夠適應(yīng)更廣泛的工作挑戰(zhàn)。在制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的時代洪流中，智能機器人將越來越深入人們的工作與生活，而人和設(shè)備、機器在一起工作的人機協(xié)作模式，可以提高企業(yè)效率、加強質(zhì)量控制、增強生產(chǎn)的靈活性，同時減少物流的成本，讓制造企業(yè)更靠近市場。

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