解迎剛，蘭江雨

北京信息科技大學(xué) 物聯(lián)網(wǎng)系，北京100101

工業(yè)機(jī)器人在工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域中具有廣泛作用。但是隨著社會(huì)的發(fā)展，傳統(tǒng)的工業(yè)機(jī)器人已經(jīng)無(wú)法滿足人們對(duì)于安全協(xié)作和靈活部署的需求。人們希望機(jī)器人能夠處理更為復(fù)雜的任務(wù)，具有更加靈活和精準(zhǔn)的性能[1]。協(xié)作機(jī)器人（collaborative robot）是機(jī)器人領(lǐng)域最熱門的研究方向之一[2-3]。相對(duì)于在圍欄中工作的傳統(tǒng)工業(yè)機(jī)器人，協(xié)作機(jī)器人更加輕便、安全、智能化，可以與人類近距離共同工作，在各類的場(chǎng)景中完成復(fù)雜的工作任務(wù)[4]。同時(shí)，協(xié)作機(jī)器人結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，價(jià)格相對(duì)便宜，更加適合中小型企業(yè)的需求。

但是，協(xié)作機(jī)器人在實(shí)際應(yīng)用中遇到了一系列問(wèn)題[5]。首先，為了提高協(xié)作任務(wù)的效率，協(xié)作過(guò)程中要合理地分配協(xié)作任務(wù)，實(shí)現(xiàn)時(shí)間、資源等成本的最優(yōu)利用。其次，協(xié)作機(jī)器人應(yīng)用于各類生產(chǎn)、生活場(chǎng)景中，操作員通常對(duì)機(jī)器人的了解程度有限，需要更加簡(jiǎn)單高效的人機(jī)交互方式。另外，協(xié)作機(jī)器人與人類近距離接觸，要保證協(xié)作過(guò)程中操作員與機(jī)器人的安全性。這三個(gè)問(wèn)題對(duì)應(yīng)協(xié)作機(jī)器人核心的三個(gè)特點(diǎn)：高效、簡(jiǎn)單和安全。

為了解決以上問(wèn)題，近年來(lái)人們對(duì)協(xié)作機(jī)器人進(jìn)行了廣泛的研究[6]。研究涉及硬件、軟件和算法三個(gè)方面，包括協(xié)作機(jī)器人的本體設(shè)計(jì)，適合人機(jī)協(xié)作的編程方法，滿足安全、效率等需求的人機(jī)協(xié)作方法，以及協(xié)作機(jī)器人運(yùn)動(dòng)規(guī)劃方法等。同時(shí)，中國(guó)科學(xué)院院士丁漢提出協(xié)作機(jī)器人最重要特征就是“共融”[7]，即人機(jī)之間高度共融，機(jī)器人將能夠理解人類的思維和動(dòng)作，近年來(lái)的研究也圍繞協(xié)作機(jī)器人的共融性。

運(yùn)動(dòng)規(guī)劃（motion planning）是機(jī)器人學(xué)的核心問(wèn)題之一[8]。運(yùn)動(dòng)規(guī)劃可以使機(jī)器人在工作空間中規(guī)劃出一條可行路徑，且運(yùn)行過(guò)程中滿足運(yùn)動(dòng)學(xué)和動(dòng)力學(xué)等約束條件。經(jīng)過(guò)多年發(fā)展，工業(yè)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)規(guī)劃已經(jīng)較為成熟，在分揀[9]、焊接[10]、磨削[11]等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。但是，協(xié)作機(jī)器人通常工作在復(fù)雜環(huán)境中，面對(duì)動(dòng)態(tài)障礙物（工作臺(tái)等）和動(dòng)態(tài)障礙物（協(xié)作者等），需要適合的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃方法，保證機(jī)器人順利完成任務(wù)。

本文圍繞上述問(wèn)題，對(duì)近年來(lái)協(xié)作機(jī)器人、人機(jī)協(xié)作方法以及運(yùn)動(dòng)規(guī)劃方法的研究進(jìn)行分類綜述。其中，第1 章介紹協(xié)作機(jī)器人的基本情況，包括主要產(chǎn)品、本體設(shè)計(jì)、應(yīng)用案例等。第2 章介紹人機(jī)協(xié)作方法，包括協(xié)作機(jī)器人編程方法、安全協(xié)作方法和高效協(xié)作方法等。第3章介紹協(xié)作機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃方法，包括路徑規(guī)劃方法和軌跡規(guī)劃方法。第4 章討論協(xié)作機(jī)器人研究當(dāng)下的不足和未來(lái)的發(fā)展方向。第5章為全文總結(jié)。

1 協(xié)作機(jī)器人介紹

1.1 主要產(chǎn)品

協(xié)作機(jī)器人是一種新型機(jī)器人，其特點(diǎn)在于可以與人類近距離協(xié)同工作，不需要設(shè)置圍欄[3]。協(xié)作機(jī)器人的外形與傳統(tǒng)工業(yè)機(jī)器人類似，多為6/7 自由度的串聯(lián)型機(jī)器人。不同之處在于，協(xié)作機(jī)器人體型較小，重量較輕，結(jié)構(gòu)相對(duì)簡(jiǎn)單。其優(yōu)點(diǎn)在于部署靈活，操作簡(jiǎn)單，缺點(diǎn)則是運(yùn)行速度較慢，負(fù)載較小，通常在10 kg以下。

近年來(lái)國(guó)內(nèi)外的各大廠商開始陸續(xù)推出自己的協(xié)作機(jī)器人產(chǎn)品。國(guó)外的協(xié)作機(jī)器人廠商主要包括ABB、KUKA、FANUC、YASKAWA等老牌工業(yè)機(jī)器人公司，以及優(yōu)傲（Universal Robots，UR）等新興公司。表1 中整理了六款國(guó)外協(xié)作機(jī)器人的主要產(chǎn)品[12-18]，列出了其所屬公司和國(guó)家、發(fā)布年份、主要特征以及參考文獻(xiàn)。其中，UR 公司在2008 年推出的UR5[12]是全球第一款商用協(xié)作機(jī)器人，以模塊化、輕型、安全、人機(jī)交互與較高精度為特點(diǎn)，是目前業(yè)內(nèi)最受關(guān)注的協(xié)作機(jī)器人之一。

表1 國(guó)外協(xié)作機(jī)器人產(chǎn)品

國(guó)內(nèi)機(jī)器人市場(chǎng)上也涌現(xiàn)了大批協(xié)作機(jī)器人，其中既包括老牌機(jī)器人公司，也包括新興的創(chuàng)業(yè)公司，它們?yōu)閲?guó)產(chǎn)協(xié)作機(jī)器人陣營(yíng)注入了嶄新的活力。國(guó)內(nèi)的協(xié)作機(jī)器人廠商主要有新松、遨博等公司。表2中列出了四款國(guó)產(chǎn)協(xié)作機(jī)器人主要產(chǎn)品[19-22]。

表2 國(guó)內(nèi)協(xié)作機(jī)器人產(chǎn)品

協(xié)作機(jī)器人相比傳統(tǒng)的工業(yè)機(jī)器人，有著價(jià)格低廉、智能化程度高、操作簡(jiǎn)單、應(yīng)用場(chǎng)景豐富等優(yōu)勢(shì)。目前已經(jīng)有眾多協(xié)作機(jī)器人產(chǎn)品推出，相信未來(lái)會(huì)有更多協(xié)作機(jī)器人出現(xiàn)，應(yīng)用在各種工業(yè)生產(chǎn)、生活服務(wù)中。

1.2 本體設(shè)計(jì)

協(xié)作機(jī)器人的本體設(shè)計(jì)涉及機(jī)械、材料、電子等多個(gè)學(xué)科，是實(shí)現(xiàn)人機(jī)協(xié)作的關(guān)鍵點(diǎn)之一[6，23]。本節(jié)介紹協(xié)作機(jī)器人的本體設(shè)計(jì)，包括機(jī)器人構(gòu)型、柔順性結(jié)構(gòu)、多傳感器以及末端執(zhí)行器等。

1.2.1 構(gòu)型設(shè)計(jì)

構(gòu)型設(shè)計(jì)對(duì)機(jī)器人性能有重要影響。工業(yè)機(jī)器人大多設(shè)計(jì)為3～6自由度，因?yàn)楣I(yè)場(chǎng)景中機(jī)器人工作環(huán)境固定，不需要考慮避障問(wèn)題，并且低自由度的設(shè)計(jì)可以節(jié)省成本。但是，協(xié)作機(jī)器人的任務(wù)通常面對(duì)多種障礙物以及突發(fā)事件，需要較高的靈活性，所以大多設(shè)計(jì)成6/7 自由度[24]。這類自由度較高，具有冗余度的機(jī)器人稱為冗余機(jī)器人。冗余機(jī)器人的優(yōu)勢(shì)在于，當(dāng)其末端姿態(tài)保持不變時(shí)其他關(guān)節(jié)仍可以運(yùn)動(dòng)。因此，冗余機(jī)器人具有運(yùn)動(dòng)靈活性好、能夠克服關(guān)節(jié)極限、能在末端位姿不變的情況下完成避障的優(yōu)點(diǎn)，而且可以有效地避免非冗余機(jī)器人常出現(xiàn)的奇異構(gòu)型問(wèn)題[25]。

另外，偏置的設(shè)計(jì)[26-27]也影響機(jī)器人性能。田勇等[28]對(duì)幾種協(xié)作機(jī)器人的構(gòu)型進(jìn)行了對(duì)比分析，得到結(jié)論是偏置降低機(jī)器人的全局性能、工作空間體積性能，但能夠提高機(jī)器人的靈活工作空間性能，對(duì)于協(xié)作機(jī)器人而言能夠加強(qiáng)其協(xié)作能力。

1.2.2 柔性結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

機(jī)器人的柔性結(jié)構(gòu)可以降低人機(jī)碰撞的危險(xiǎn)[29]，目前主要存在兩種方式：（1）機(jī)器人連桿采用柔性材料；（2）采用柔性驅(qū)動(dòng)器。其中前者稱為軟體機(jī)器人[30-31]，理論上具有無(wú)限的自由度，可以靈活進(jìn)行避障，完成復(fù)雜任務(wù)。但由于運(yùn)動(dòng)學(xué)和動(dòng)力學(xué)分析過(guò)于復(fù)雜，軟體機(jī)器人的精確控制難以實(shí)現(xiàn)[32]，所以軟體機(jī)器人目前不適用于工業(yè)生產(chǎn)。采用柔性驅(qū)動(dòng)器是機(jī)器人柔順控制的主流做法，即將彈性材料引入驅(qū)動(dòng)器中，達(dá)到在碰撞沖擊中保護(hù)自身的作用。常見的柔性驅(qū)動(dòng)器有串聯(lián)彈性驅(qū)動(dòng)器（SEA）[33]、并聯(lián)彈性驅(qū)動(dòng)器（PEA）等[34]。例如SEA是在電機(jī)輸出軸和負(fù)載之間串聯(lián)加入彈簧等彈性結(jié)構(gòu)，張秀麗等[33]利用SEA設(shè)計(jì)了一款3自由度柔順機(jī)器人，可以實(shí)現(xiàn)人機(jī)柔順交互的功能，上文提到的Baxter機(jī)器人[13]也用到了這樣的柔順結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。

1.2.3 多傳感器設(shè)計(jì)

機(jī)器人集成多種傳感器，以實(shí)時(shí)精確地感知自身和外部環(huán)境的變化，做出準(zhǔn)確的應(yīng)對(duì)。協(xié)作機(jī)器人的傳感器分為接觸式和非接觸式。通常情況下，協(xié)作機(jī)器人利用非接觸式傳感器獲取工作空間的環(huán)境信息；在一些特定任務(wù)中（如裝配、醫(yī)療等），協(xié)作機(jī)器人利用接觸式傳感器完成人機(jī)協(xié)作。

非接觸式傳感器包括視覺傳感器（攝像頭）[35]、激光雷達(dá)[36]等。其中激光雷達(dá)的效果較好，掃描范圍較大，精度較高，但是成本高昂。視覺傳感器的成本較低，但是感知范圍、精度相對(duì)較差。目前機(jī)器人視覺的研究非常熱門，良好的算法設(shè)計(jì)可以彌補(bǔ)硬件性能的差距。針對(duì)人機(jī)協(xié)作應(yīng)用，研究者利用視覺傳感器獲取機(jī)器人周邊環(huán)境信息以及協(xié)作者的實(shí)時(shí)動(dòng)作。桑海峰等[37]利用Kinect 相機(jī)獲取人體關(guān)節(jié)點(diǎn)，并提出快速動(dòng)作識(shí)別算法，從而識(shí)別人類動(dòng)作，完成人機(jī)交互功能。Tsuji 等[38]提出了在機(jī)器人末端安裝飛行時(shí)間（Time of Flight，ToF）傳感器，用于感知機(jī)器人與周邊物體的距離，保證人機(jī)安全。

接觸式傳感器包括觸覺傳感器[39]、扭矩/力傳感器[40]等，其中扭矩/力傳感器可以檢測(cè)外力的大小，在人機(jī)協(xié)作中較為常用。Ren等[40]利用扭矩傳感器進(jìn)行碰撞檢測(cè)，以保證人機(jī)協(xié)作的安全。Maric 等[41]提出一種機(jī)器人打磨方法，利用配備了扭矩傳感器/力傳感器的機(jī)器人，檢測(cè)打磨工具與零件間的力和扭矩，完成復(fù)雜形狀的零件表面精細(xì)打磨。此外，為了節(jié)省成本，一些機(jī)器人采取無(wú)需附加扭矩傳感器的設(shè)計(jì)。Yen等[42]提出一種虛擬傳感器方法，利用機(jī)器人內(nèi)部的霍爾傳感器和電流傳感器估算出外力的大小，對(duì)重力、摩擦力等做補(bǔ)償，同樣可以用來(lái)進(jìn)行人機(jī)協(xié)作，但是需要建立精確的動(dòng)力學(xué)模型。

單一傳感器采集信息較少，且易收到干擾，多傳感器信息融合可以很好地增強(qiáng)機(jī)器人感知性能?？嘛@信等[43]建立多傳感器系統(tǒng)進(jìn)行機(jī)器人的定位，選用紅外傳感器、聲音傳感器和雙目視覺傳感器三種傳感器。其中雙目視覺在理想條件下的定位效果較好，紅外傳感器和聲音傳感器環(huán)境適應(yīng)能力強(qiáng)，彌補(bǔ)了光照、噪音等不利條件下的視覺定位困難問(wèn)題。Lin等[44]建立一套多傳感器系統(tǒng)，通過(guò)體溫傳感器、血壓傳感器等監(jiān)測(cè)人體的健康情況，氣壓傳感器、視覺傳感器等監(jiān)測(cè)機(jī)器人狀態(tài)和周邊環(huán)境信息，實(shí)現(xiàn)機(jī)器人在醫(yī)療人機(jī)交互中的應(yīng)用。

1.2.4 末端執(zhí)行器設(shè)計(jì)

機(jī)器人的末端執(zhí)行器一般固定在機(jī)器人的末端位置，用來(lái)抓取、移動(dòng)物體或?qū)崿F(xiàn)一些特定功能。末端執(zhí)行器大致可以分為夾持器和末端工具。針對(duì)協(xié)作機(jī)器人的特點(diǎn)，研究者對(duì)兩類末端執(zhí)行器均進(jìn)行了研究與改進(jìn)。

為了實(shí)現(xiàn)抓取等功能，機(jī)器人一般配有夾爪、真空吸盤等形狀的夾持器。Franchi 等[45]為Baxter 機(jī)器人設(shè)計(jì)了一款基于3D 打印的夾爪，優(yōu)勢(shì)在于輕便且成本較低。Birglen等[46]設(shè)計(jì)了一款自適應(yīng)的夾爪，可以自適應(yīng)地進(jìn)行抓取，并且針對(duì)協(xié)作機(jī)器人的安全避碰功能進(jìn)行了結(jié)構(gòu)優(yōu)化。

針對(duì)一些特殊應(yīng)用場(chǎng)景，研究者也根據(jù)需求設(shè)計(jì)了特定的機(jī)器人末端工具。Welleweerd 等[47]針對(duì)乳腺癌診斷應(yīng)用設(shè)計(jì)了一款末端工具，包括三維相機(jī)、探針支架、導(dǎo)針器以及探針等。這款末端工具固定在醫(yī)療協(xié)作機(jī)器人KUKA LBR Med的末端上，可以實(shí)現(xiàn)探測(cè)點(diǎn)的識(shí)別與自動(dòng)化探測(cè)，幫助放射科醫(yī)生完成診斷。

1.2.5 機(jī)器人本體安全設(shè)計(jì)

利用柔性材料作為機(jī)器人連桿具有技術(shù)上的難度，目前研究人員提出在機(jī)器人連桿上附加安全設(shè)計(jì)，用來(lái)保證人機(jī)協(xié)作中的安全性。

Zeng等[48]提出在機(jī)器人的表面覆蓋一層泡沫罩，以減輕人機(jī)碰撞時(shí)的沖擊力。實(shí)驗(yàn)證明，在受到意外碰撞時(shí)，該設(shè)計(jì)可以有效保護(hù)人類與機(jī)器人的安全。Weitschat等[49]提出了一種人機(jī)協(xié)作安全模塊，類似于汽車工業(yè)中的安全氣囊。與普通安全氣囊的不同之處在于它的可重復(fù)使用性，而且在機(jī)器人的每一個(gè)動(dòng)作中，安全氣囊都是充氣的。

1.3 應(yīng)用案例

隨著工業(yè)4.0 的不斷推進(jìn)，協(xié)作機(jī)器人越來(lái)越多進(jìn)入工業(yè)生產(chǎn)中，在裝配[50-52]、分揀[53-54]等工業(yè)應(yīng)用中發(fā)揮重要作用。同時(shí)，因?yàn)閰f(xié)作機(jī)器人具有輕便、成本低、易部署的特點(diǎn)，在醫(yī)療[55]、服務(wù)[56]等非工業(yè)領(lǐng)域中也有一系列應(yīng)用。本文通過(guò)幾個(gè)案例，簡(jiǎn)單介紹近年來(lái)協(xié)作機(jī)器人的應(yīng)用。

在裝配任務(wù)中，工人需要進(jìn)行大量的重復(fù)性體力勞動(dòng)，工作效率較低，并且有很多工人因?yàn)榛忌狭寺殬I(yè)?。ㄈ缂‰煅椎龋?。目前工業(yè)機(jī)器人已經(jīng)成功用于大量重復(fù)性裝配體力勞動(dòng)，協(xié)作機(jī)器人可以進(jìn)一步地解決以上問(wèn)題。Realyvasquez等[52]中提出了一種裝配任務(wù)中的人機(jī)協(xié)作方案，包括設(shè)計(jì)人機(jī)協(xié)作工作臺(tái)，對(duì)協(xié)作機(jī)器人進(jìn)行配置，進(jìn)行協(xié)作機(jī)器人的可靠性測(cè)試，以及對(duì)操作人員進(jìn)行操作培訓(xùn)。研究結(jié)果表明，該方案有效地將工人從職業(yè)病的風(fēng)險(xiǎn)中解救出來(lái)，并提高了裝配效率。Michalos等[50]提出了一種人機(jī)協(xié)作的汽車裝配方法，采用手動(dòng)引導(dǎo)技術(shù)和機(jī)器人安全控制功能。協(xié)作者利用可穿戴設(shè)備（如AR眼鏡和智能手表）對(duì)協(xié)作機(jī)器人進(jìn)行控制。針對(duì)裝配中的任務(wù)分配問(wèn)題，Malik 等[51]提出了一種基于技能（復(fù)雜度）的任務(wù)分配方法，根據(jù)任務(wù)的復(fù)雜度不同，合理地將任務(wù)分配給機(jī)器人和工人。

在貨物分揀任務(wù)中，協(xié)作機(jī)器人往往與移動(dòng)機(jī)器人協(xié)同工作，自動(dòng)化地解決分揀問(wèn)題。D'Souza 等[53]提出了一種由自動(dòng)導(dǎo)航車輛（AGV）、協(xié)作機(jī)器人、機(jī)械手以及攝像頭組成的機(jī)器人揀選系統(tǒng)的簡(jiǎn)化模型。首先利用攝像頭識(shí)別貨物，然后利用協(xié)作機(jī)器人和機(jī)械手對(duì)貨物進(jìn)行抓取，放置到AGV 上，最后AGV 在倉(cāng)庫(kù)和其余工作站之間傳送貨物。Fager等[54]提出了一種人機(jī)協(xié)作的試劑盒制備方法，利用協(xié)作機(jī)器人從倉(cāng)庫(kù)挑選試劑的成分進(jìn)行制備，并利用AGV進(jìn)行運(yùn)輸。研究結(jié)果顯示，與純?nèi)斯さ姆绞綄?duì)比，人機(jī)協(xié)作的試劑盒制備方法效率更高。

除了工業(yè)生產(chǎn)，協(xié)作機(jī)器人在醫(yī)療，服務(wù)等場(chǎng)景中也廣泛應(yīng)用。在醫(yī)療方面，Su等[55]提出了一種人機(jī)協(xié)作的手術(shù)方法，外科醫(yī)生可以借助協(xié)作機(jī)器人更加精準(zhǔn)高效地完成手術(shù)。此外，隨著人口老齡化的不斷加深，老年人護(hù)理問(wèn)題愈發(fā)重要。Lyu等[56]提出了一種遠(yuǎn)程機(jī)器人控制系統(tǒng)，利用協(xié)作機(jī)器人對(duì)老年人進(jìn)行護(hù)理。該系統(tǒng)由一個(gè)雙臂協(xié)作機(jī)器人Yumi和可穿戴的運(yùn)動(dòng)捕捉系統(tǒng)組成，利用機(jī)器人遙操作技術(shù)，使護(hù)理人員可以遠(yuǎn)程照顧行動(dòng)不便的老人。

隨著人機(jī)協(xié)作方法和運(yùn)動(dòng)規(guī)劃方法的不斷進(jìn)步，協(xié)作機(jī)器人更加安全、高效，可以完成更復(fù)雜的任務(wù)，在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用也會(huì)越來(lái)越廣泛。

2 人機(jī)協(xié)作方法

協(xié)作機(jī)器人最大的特點(diǎn)就是在近距離內(nèi)與人類協(xié)同工作。人機(jī)協(xié)作有三個(gè)關(guān)鍵因素：簡(jiǎn)單、安全和高效。本章圍繞以上三個(gè)關(guān)鍵因素，將人機(jī)協(xié)作方法分為三方面，包括協(xié)作機(jī)器人編程方法、安全協(xié)作方法和高效協(xié)作方法，如圖1所示。

圖1 人機(jī)協(xié)作方法

2.1 協(xié)作機(jī)器人編程方法

工業(yè)機(jī)器人通常使用人工示教或離線編程。早期工業(yè)機(jī)器人的控制主要是利用示教器進(jìn)行示教再現(xiàn)[57]。這種方法在一些簡(jiǎn)單的任務(wù)中可以勝任，如點(diǎn)到點(diǎn)的搬運(yùn)等。但是對(duì)于復(fù)雜的任務(wù)，示教編程無(wú)法滿足工業(yè)生產(chǎn)需求。為了解決該問(wèn)題，20 世紀(jì)80 年代起機(jī)器人離線編程技術(shù)逐步發(fā)展[58]。離線編程借助計(jì)算機(jī)圖形學(xué)，在仿真環(huán)境中建立工作環(huán)境和機(jī)器人模型。由于離線編程可以對(duì)復(fù)雜曲線進(jìn)行精準(zhǔn)規(guī)劃，在汽車噴涂、裝配等領(lǐng)域應(yīng)用較廣。

但是上述兩種編程方式要求操作人員進(jìn)行學(xué)習(xí)和適應(yīng)，對(duì)技術(shù)經(jīng)驗(yàn)要求較高[59]，很多企業(yè)并沒有足夠多滿足上述要求的操作人員[51]。此外，以上兩種方法對(duì)于特定作業(yè)任務(wù)需要單獨(dú)進(jìn)行編程。如果任務(wù)改變，重新編程需要耗費(fèi)大量人力和時(shí)間[60]。這就需要開發(fā)出更加簡(jiǎn)單、高效的協(xié)作機(jī)器人編程方法，以滿足企業(yè)的生產(chǎn)需求。本節(jié)介紹幾種目前研究較廣的協(xié)作機(jī)器人編程方式。

2.1.1 拖動(dòng)示教

拖動(dòng)示教又稱直接示教（direct teaching），即操作者通過(guò)拖動(dòng)機(jī)器人進(jìn)行示教編程。該方法簡(jiǎn)單直觀，對(duì)操作人員的技術(shù)經(jīng)驗(yàn)要求較低，很適合人機(jī)協(xié)作的需求。目前大部分的協(xié)作機(jī)器人產(chǎn)品都配備了這項(xiàng)技術(shù)。拖動(dòng)示教可以分為功率級(jí)脫離示教和伺服級(jí)接通示教[61]。功率級(jí)脫離示教就是在示教過(guò)程中切斷機(jī)器人的電源，使各個(gè)關(guān)節(jié)電機(jī)處于無(wú)伺服狀態(tài)，操作員在示教時(shí)需要克服機(jī)器人的重力和摩擦力等。這種方法相對(duì)容易實(shí)現(xiàn)，但由于工業(yè)機(jī)器人一般重量較大，其關(guān)節(jié)執(zhí)行機(jī)構(gòu)摩擦力較大。此外，在擾動(dòng)力的作用下，操作員很難將機(jī)器人定位到準(zhǔn)確的示教點(diǎn)。因此，伺服級(jí)接通示教應(yīng)用更加廣泛。伺服級(jí)接通示教主要有兩種示教方法，一種是利用末端多維傳感器的位置控制，一種是建立機(jī)器人動(dòng)力學(xué)模型進(jìn)行力矩補(bǔ)償。

第一種方法利用機(jī)器人末端的多維傳感器獲取位置信息，牽引機(jī)器人末端在笛卡爾空間運(yùn)動(dòng)。這種方法不受機(jī)器人重力和摩擦力影響，并且實(shí)施簡(jiǎn)單。該方法的缺點(diǎn)在于，多維傳感器增加了機(jī)器人的成本，降低了機(jī)器人的負(fù)載能力，并且只能在笛卡爾空間對(duì)機(jī)器人示教。Almusawi等[62]在機(jī)械臂末端安裝扭矩傳感器，測(cè)量力和扭矩的六個(gè)分量，通過(guò)人的直接引導(dǎo)和機(jī)器人響應(yīng)之間的瞬時(shí)匹配，將力和扭矩轉(zhuǎn)換到所需的位置/方向，實(shí)現(xiàn)了簡(jiǎn)單化的拖動(dòng)示教。楊浩等[63]利用機(jī)器人末端的力傳感器，實(shí)現(xiàn)了康復(fù)機(jī)器人的拖動(dòng)示教，簡(jiǎn)化了康復(fù)訓(xùn)練中對(duì)機(jī)器人編程的復(fù)雜過(guò)程。

第二種方法建立機(jī)器人的動(dòng)力學(xué)模型進(jìn)行力矩補(bǔ)償。在示教過(guò)程中，控制器實(shí)時(shí)算出機(jī)器人運(yùn)動(dòng)所需要的力矩，然后對(duì)其進(jìn)行補(bǔ)償。這種方法可以節(jié)省多維傳感器的成本，并且可以在關(guān)節(jié)空間對(duì)機(jī)器人示教，所以目前應(yīng)用更為廣泛。Chen 等[64]提出了一種用于協(xié)作機(jī)器人的零力控制拖動(dòng)示教方法，利用霍爾傳感器檢測(cè)電流信號(hào)實(shí)時(shí)對(duì)力矩進(jìn)行補(bǔ)償。Yuan 等[65]使用機(jī)械臂各關(guān)節(jié)電流傳感器的值計(jì)算出所需扭矩，抵消預(yù)先校準(zhǔn)的重力和摩擦阻力。Gao等[66]針對(duì)溫度、速度和負(fù)載三個(gè)變量對(duì)關(guān)節(jié)摩擦的模型展開研究，利用建立的綜合摩擦模型完成了拖動(dòng)示教過(guò)程中的力矩補(bǔ)償。

2.1.2 基于演示學(xué)習(xí)的編程

基于演示學(xué)習(xí)（Learning from Demonstration，LfD）的編程是目前機(jī)器人學(xué)的重要研究方向。該方法結(jié)合了學(xué)習(xí)的思想，簡(jiǎn)單直觀的同時(shí)具有泛化能力[67]，尤其適合協(xié)作機(jī)器人的編程需求。與傳統(tǒng)示教方法相比，該方法不是對(duì)示教動(dòng)作的簡(jiǎn)單重復(fù)，而是從示教動(dòng)作中提取信息、形成運(yùn)動(dòng)模型，最終可以在多種場(chǎng)景中廣泛應(yīng)用。該方法可以分為基于運(yùn)動(dòng)的演示學(xué)習(xí)和基于任務(wù)的演示學(xué)習(xí)，前者根據(jù)機(jī)器人的示教軌跡進(jìn)行學(xué)習(xí)，一般可以應(yīng)用在簡(jiǎn)單任務(wù)中；后者根據(jù)任務(wù)語(yǔ)義進(jìn)行學(xué)習(xí)，主要用來(lái)完成復(fù)雜任務(wù)。這兩種學(xué)習(xí)方法之間的界限并不具體，具有依賴的關(guān)系[68]。

基于運(yùn)動(dòng)的演示學(xué)習(xí)需要獲取機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)軌跡信息和交互力信息，根據(jù)提取到的有效信息建立運(yùn)動(dòng)模型[67]。軌跡信息的獲取可以通過(guò)攝像機(jī)等外部傳感器。李建良等[69]提出了一種演示學(xué)習(xí)的編程方法，利用攝像機(jī)對(duì)人類的抓取行為拍攝視頻，然后特征提取得到了軌跡信息，通過(guò)演示學(xué)習(xí)的方式使機(jī)器人完成了相同的抓取。此外，機(jī)器人本體的軌跡數(shù)據(jù)也可以作為演示數(shù)據(jù)，比如上文提到的拖動(dòng)示教方法。Najafi 等[70]利用勢(shì)場(chǎng)函數(shù)和速度控制器記錄醫(yī)師的交互力信息，使機(jī)器人在治療過(guò)程中可以給患者提供同樣的交互力。

基于任務(wù)的演示學(xué)習(xí)主要針對(duì)具體應(yīng)用任務(wù)，是一系列機(jī)器人運(yùn)動(dòng)的組合。Malekzadeh 等[71]提出了一種低層控制到高層運(yùn)動(dòng)規(guī)劃的架構(gòu)，對(duì)軟體機(jī)器人末端執(zhí)行器的位置和方向進(jìn)行記錄，完成了蘋果摘取的任務(wù)。Hwang等[72]提出了一種基于視覺的演示學(xué)習(xí)編程系統(tǒng)，使用兩個(gè)攝像頭進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)和多動(dòng)作識(shí)別，根據(jù)學(xué)習(xí)到的動(dòng)作序列，讓機(jī)器人完成倒咖啡的任務(wù)。在人機(jī)協(xié)作過(guò)程中，演示學(xué)習(xí)也能起到重要作用。Wang 等[73]提出了一個(gè)用于協(xié)作機(jī)器人的教-學(xué)-協(xié)作（TLC）模型，可以從人類操作員的演示中學(xué)習(xí)。協(xié)作過(guò)程中如果出現(xiàn)任務(wù)的變更，機(jī)器人也可以通過(guò)演示學(xué)習(xí)自行更新任務(wù)信息，協(xié)助操作員完成工作任務(wù)。

2.1.3 其他編程方法

為了實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單高效的人機(jī)協(xié)作，人們嘗試?yán)枚喾N方式簡(jiǎn)化機(jī)器人的編程過(guò)程。例如，通過(guò)對(duì)視覺或聲音的識(shí)別，機(jī)器人可以實(shí)時(shí)完成人類的操作命令；通過(guò)VR/AR 的方法，人類可以在實(shí)景中直觀地對(duì)機(jī)器人的編程；甚至通過(guò)腦機(jī)接口，人類可以免去手動(dòng)編程，直接用意念控制機(jī)器人。但是目前，這些方法多數(shù)尚在研究中，沒有實(shí)際的工業(yè)應(yīng)用。

利用三維攝像機(jī)識(shí)別人類的身份及動(dòng)作，可以有效地進(jìn)行人機(jī)交互。Makrini等[74]提出了一種基于視覺識(shí)別的人機(jī)協(xié)作系統(tǒng)，利用Kinect相機(jī)對(duì)操作員進(jìn)行人臉識(shí)別，手勢(shì)識(shí)別以及行為識(shí)別。其中人臉識(shí)別用以確定操作員的身份；手勢(shì)識(shí)別用以操作員實(shí)時(shí)對(duì)機(jī)器人下達(dá)命令；行為識(shí)別可以識(shí)別操作員的幾種動(dòng)作，如點(diǎn)頭、搖頭等，作為人機(jī)協(xié)作中的反饋信息，以實(shí)時(shí)調(diào)整協(xié)作任務(wù)。

虛擬現(xiàn)實(shí)/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（VR/AR）技術(shù)可以直觀顯示人機(jī)協(xié)作操作過(guò)程，極大降低了操作者的編程難度。Chacko等[75]提出了一種AR 交互的人機(jī)協(xié)作方法，用于完成分揀任務(wù)?？梢允共僮鲉T可視化地控制機(jī)器人姿態(tài)和使用虛擬AR元素，從而降低了對(duì)于不同任務(wù)的機(jī)器人編程工作量。Hietanen 等[76]提出了用于安全HRC 的交互式AR 用戶界面，并且對(duì)比了投影鏡（Projector-Mirror）和可穿戴AR設(shè)備（HoloLens）兩種方法。在一個(gè)實(shí)際的柴油機(jī)裝配任務(wù)中進(jìn)行實(shí)際試驗(yàn)，結(jié)論為基于HoloLens的AR技術(shù)還不適合工業(yè)制造，而投影鏡方法更為適合。腦機(jī)接口（Brain-Computer Interface，BCI）是近年來(lái)的熱門研究方向，研究人員嘗試將其與協(xié)作機(jī)器人結(jié)合。Li等[77]提出了一種基于腦機(jī)接口的人機(jī)協(xié)作系統(tǒng)，用于缺陷零件的分揀。該系統(tǒng)與BCI、視覺模塊和機(jī)器人驅(qū)動(dòng)器集成，使操作人員可以將決策直接從大腦發(fā)送給機(jī)器人。但是該方法較為復(fù)雜，并且在工業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用有限制，需要進(jìn)一步進(jìn)行研究。

2.2 安全協(xié)作方法

上一節(jié)介紹了協(xié)作機(jī)器人的各類編程方法，通過(guò)上述方法可以簡(jiǎn)單高效地操作機(jī)器人完成協(xié)作任務(wù)。此外，在人機(jī)協(xié)作過(guò)程中，由于機(jī)器人與人類近距離接觸，安全性是首位需要考慮的。文獻(xiàn)[6]中提到，安全策略可以考慮三個(gè)步驟：（1）與內(nèi)在安全相關(guān)的步驟；（2）可以防止碰撞的步驟（碰撞前）；（3）在發(fā)生碰撞時(shí)的步驟（碰撞后）。綜合目前對(duì)于人機(jī)協(xié)作安全的研究，本節(jié)從人機(jī)協(xié)作安全準(zhǔn)則、碰撞避免方法、碰撞處理方法三個(gè)方面，介紹人機(jī)協(xié)作中的安全協(xié)作方法。

2.2.1 人機(jī)協(xié)作安全準(zhǔn)則

實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的安全協(xié)作，首先需要制定一系列安全準(zhǔn)則。國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)化組織（International Organization for Standardization，ISO）在2011 年發(fā)布了工業(yè)機(jī)器人安全標(biāo)準(zhǔn)ISO 10218：2011，標(biāo)準(zhǔn)文件分為ISO 10218-1[78]和ISO 10218-2[79]，前者規(guī)定了機(jī)器人本體設(shè)計(jì)和制造中的安全標(biāo)準(zhǔn)，后者規(guī)定了機(jī)器人系統(tǒng)集成、安裝、功能測(cè)試、編程、維護(hù)和修理等標(biāo)準(zhǔn)[80]，該標(biāo)準(zhǔn)可以全面地對(duì)工業(yè)機(jī)器人的使用安全進(jìn)行規(guī)范。但是協(xié)作機(jī)器人對(duì)人機(jī)協(xié)作的要求更高，不能簡(jiǎn)單地沿用工業(yè)機(jī)器人安全標(biāo)準(zhǔn)。所以在2016年，ISO組織針對(duì)ISO 10218進(jìn)行了補(bǔ)充，并發(fā)布了協(xié)作機(jī)器人安全技術(shù)規(guī)范ISO/TS 15066：2016[81]。

重要的是，在ISO/TS 15066 中定義了四種的安全協(xié)作準(zhǔn)則，包括安全級(jí)監(jiān)控停止、手動(dòng)引導(dǎo)、速度和距離監(jiān)控、功率和力限制，如圖2 所示。其中：（1）安全級(jí)監(jiān)控停止，當(dāng)操作員進(jìn)入?yún)f(xié)作范圍內(nèi)機(jī)器人停止工作；（2）手動(dòng)引導(dǎo)，只有操作員直接對(duì)機(jī)器人手動(dòng)引導(dǎo)操作，機(jī)器人才能進(jìn)行工作；（3）速度和距離監(jiān)控，保持操作員與機(jī)器人的安全距離，當(dāng)距離小于定值時(shí)機(jī)器人停止工作；（4）功率和力限制，當(dāng)操作員與機(jī)器人發(fā)生必要/非必要接觸時(shí)，保持機(jī)器人功率與力的限度，突破上限則停止工作。

圖2 安全協(xié)作準(zhǔn)則

這四種協(xié)作準(zhǔn)則可以用做人機(jī)協(xié)作應(yīng)用中的安全標(biāo)準(zhǔn)，文獻(xiàn)[80]中其進(jìn)行了詳細(xì)解讀，并由此提出了人機(jī)協(xié)作安全的一般性指導(dǎo)原則。此外，Chemweno 等[82]對(duì)ISO/TS 15066 中的安全標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行了探討，針對(duì)危險(xiǎn)分析和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提出了協(xié)作機(jī)器人安全的保障措施。

2.2.2 碰撞避免方法

通過(guò)非接觸式傳感器進(jìn)行環(huán)境感知以避免不必要的碰撞，稱為機(jī)器人碰撞避免，或事前控制。這類方法的目的是在機(jī)器人發(fā)生意外碰撞前采取相應(yīng)的安全措施來(lái)避免碰撞發(fā)生。根據(jù)上節(jié)描述的協(xié)作準(zhǔn)則，如果有操作員出現(xiàn)在工作空間，可以通過(guò)預(yù)先設(shè)定的安全策略對(duì)機(jī)器人進(jìn)行調(diào)整，如圖3所示。

圖3 機(jī)器人主動(dòng)碰撞避免方法

目前針對(duì)速度和距離監(jiān)控的研究較多，實(shí)際應(yīng)用也較為普遍。Byner 等[83]對(duì)速度監(jiān)控進(jìn)行研究，提出了求解機(jī)器人極限速度的方法。在協(xié)作機(jī)器人照料的應(yīng)用中將該方法與傳統(tǒng)的設(shè)置圍欄的方法進(jìn)行對(duì)比，證明了該方法可以提升任務(wù)效率。Flacco等[84]提出了距離監(jiān)控的方法。他們利用Kinect 深度相機(jī)獲取機(jī)器人工作空間的深度信息，由此計(jì)算出機(jī)器人與工作空間動(dòng)態(tài)障礙物之間的距離，并為末端執(zhí)行器和機(jī)器人的其他控制點(diǎn)分別設(shè)計(jì)了不同的排斥力，得到平滑可行的關(guān)節(jié)速度指令，從而避開障礙物。王政偉等[85]同樣針對(duì)距離監(jiān)控進(jìn)行研究，提出了一種人機(jī)距離模型構(gòu)建方法和人機(jī)最小距離迭代算法，實(shí)現(xiàn)了動(dòng)態(tài)的人機(jī)協(xié)作距離監(jiān)控。

此外，人類操作員的行動(dòng)通常遵循某種特定模式[86]，所以碰撞避免的另一個(gè)思路是對(duì)操作員進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)，并建立運(yùn)動(dòng)模型預(yù)測(cè)其下一步行為，以避免潛在的碰撞出現(xiàn)。同時(shí)，這種行為預(yù)測(cè)方法可以加強(qiáng)人機(jī)協(xié)作的效率。Callens 等[87]提出了一個(gè)識(shí)別和預(yù)測(cè)正在進(jìn)行的人體運(yùn)動(dòng)的框架。由這個(gè)框架生成的預(yù)測(cè)可用于機(jī)器人設(shè)備的控制器，使人類和機(jī)器人協(xié)作者之間產(chǎn)生直觀和可預(yù)測(cè)的交互。經(jīng)過(guò)測(cè)試，該框架具有良好的識(shí)別和預(yù)測(cè)效果，但是只能預(yù)測(cè)一定時(shí)間內(nèi)的運(yùn)動(dòng)，不能預(yù)測(cè)完整的運(yùn)動(dòng)過(guò)程。陳友東等[88]提出了一種基于LSTM網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)作終點(diǎn)預(yù)測(cè)方法，通過(guò)采集少量人的動(dòng)作數(shù)據(jù)訓(xùn)練出模型，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)于裝配任務(wù)中抓取動(dòng)作的預(yù)測(cè)，達(dá)到安全避碰等效果。

2.2.3 碰撞處理方法

在人機(jī)協(xié)作應(yīng)用中，碰撞避免不足以解決全部問(wèn)題，一些必要的碰撞不可避免。在發(fā)生碰撞后，超過(guò)一定閾值的力，以及機(jī)器人的特殊姿態(tài)都可能導(dǎo)致人類的受傷甚至死亡。如何在必要/意外碰撞中保證人類的安全成為了研究熱點(diǎn)，可以從以下幾個(gè)方面考慮。首先，機(jī)器人本體的柔性設(shè)計(jì)可以減緩沖擊的能量，協(xié)作機(jī)器人本體大多采用這種柔性設(shè)計(jì)，本文的2.2.2 小節(jié)對(duì)此進(jìn)行了介紹。其次，機(jī)器人本體的多傳感器設(shè)計(jì)可以對(duì)外力進(jìn)行檢測(cè)，本小節(jié)對(duì)此進(jìn)行介紹。最后，利用碰撞處理方法可以減少碰撞后的沖擊/傷害，保障人類安全。碰撞處理方法包括碰撞的檢測(cè)與識(shí)別，機(jī)器人柔順控制等。

機(jī)器人碰撞的檢測(cè)與識(shí)別，即識(shí)別碰撞力的大小方向、碰撞的意圖等。Ren 等[40]提出了一種基于本體感受傳感器（編碼器和扭矩傳感器）的碰撞檢測(cè)方法，可以對(duì)碰撞力進(jìn)行檢測(cè)，包括力信號(hào)的大小和方向信息。Heo等[89]提出了一個(gè)基于深度學(xué)習(xí)的碰撞檢測(cè)框架（Collision-Net），利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型學(xué)習(xí)機(jī)器人的碰撞信號(hào)和識(shí)別任何發(fā)生的碰撞，具有較強(qiáng)的檢測(cè)性能和泛化能力。Kouris 等[90]提出了一種基于機(jī)器人本體感受傳感器的方法，測(cè)量的外力譜導(dǎo)數(shù)來(lái)識(shí)別接觸點(diǎn)，在人機(jī)協(xié)作過(guò)程中可以區(qū)分有意接觸和意外碰撞。

此外，為了建立人類對(duì)于接觸力和壓力承受的安全標(biāo)準(zhǔn)，Park 等[91]將人的疼痛耐受力作為標(biāo)準(zhǔn)，測(cè)定了90名男性15 個(gè)身體部位的疼痛閾值，為協(xié)作機(jī)器人的施力上限做了參考。文獻(xiàn)[92-93]對(duì)于大量碰撞數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，將碰撞造成的傷害嚴(yán)重程度作為標(biāo)準(zhǔn)，分析了不同機(jī)器人造成的傷害，得到了機(jī)器人碰撞損傷的安全標(biāo)準(zhǔn)。同時(shí)，ISO/TS 15066中對(duì)此也有相關(guān)規(guī)定，可以參考。

在完成了碰撞力的識(shí)別后，需要精確地對(duì)機(jī)器人力矩進(jìn)行控制，以滿足上述安全標(biāo)準(zhǔn)。機(jī)器人的主動(dòng)柔順控制方法可以實(shí)現(xiàn)這個(gè)需求，包括阻抗控制[94]、力/位混合控制[95]以及結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能控制方法[96]等。Ernesto等[97]提出一種自適應(yīng)非傳統(tǒng)滑膜阻抗控制方法，利用力矩傳感器實(shí)時(shí)檢測(cè)碰撞力矩，實(shí)現(xiàn)了人機(jī)協(xié)作的拋光、打磨任務(wù)。Li等[98]提出一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)阻抗控制方法，根據(jù)傳感器獲取的力位信息估計(jì)人類運(yùn)動(dòng)意圖，并使機(jī)器人配合人類完成協(xié)作應(yīng)用。不同應(yīng)用有不同的安全標(biāo)準(zhǔn)，針對(duì)具體應(yīng)用，需要根據(jù)實(shí)際情況設(shè)計(jì)其控制方案。

2.3 高效協(xié)作方法

在確保了協(xié)作安全的前提下，最重要的是提高人機(jī)協(xié)作的效率。如文獻(xiàn)[99]中所述，人機(jī)協(xié)作任務(wù)的最大挑戰(zhàn)在于兩個(gè)方面：人與機(jī)器人的協(xié)作方式；有效的任務(wù)調(diào)度和分配策略。本節(jié)針對(duì)人機(jī)協(xié)作的效率問(wèn)題展開討論，重點(diǎn)介紹協(xié)作任務(wù)的分配方法。此外，協(xié)作任務(wù)中人類操作員會(huì)面臨一系列心理問(wèn)題，本節(jié)對(duì)此進(jìn)行介紹。

2.3.1 協(xié)作任務(wù)分配方法

早期的人機(jī)協(xié)作任務(wù)分配主要依靠操作員的直覺，沒有合理的任務(wù)分配方法。為了提高效率，研究人員提出了一系列協(xié)作任務(wù)分配方法。本節(jié)將這些任務(wù)分配方法主要分為兩類：一類是基于任務(wù)進(jìn)行分配；另一類是基于操作員與機(jī)器人進(jìn)行分配。

第一類方法通常基于任務(wù)的復(fù)雜度、時(shí)間成本等指標(biāo)，對(duì)協(xié)作任務(wù)進(jìn)行分配。Chen等[99]提出了一種基于遺傳算法的動(dòng)態(tài)優(yōu)先級(jí)任務(wù)調(diào)度算法，將裝配時(shí)間和支付成本實(shí)現(xiàn)最小化，實(shí)現(xiàn)了人與機(jī)器人間的順序和并行任務(wù)分配。Malik 等[100]提出了一種動(dòng)態(tài)任務(wù)分配框架，對(duì)每個(gè)任務(wù)的自動(dòng)化潛力做評(píng)分，包括循環(huán)時(shí)間、適應(yīng)性和安全性等，然后根據(jù)評(píng)分將這些任務(wù)分配給人類或機(jī)器人，從而平衡工作負(fù)載。Mateus等[101]提出了一種裝配任務(wù)的優(yōu)先級(jí)識(shí)別算法，通過(guò)識(shí)別裝配任務(wù)中每個(gè)子任務(wù)的優(yōu)先級(jí)，實(shí)現(xiàn)不受線性序列阻礙的并行任務(wù)，并將其分配給了操作員和機(jī)器人。

第二類方法基于機(jī)器人及操作員的實(shí)際情況進(jìn)行任務(wù)分配。Ranz等[102]提出了一種結(jié)合人與機(jī)器人實(shí)際能力來(lái)確定任務(wù)分配的方法，將能力與特定任務(wù)的給定需求進(jìn)行匹配。首先對(duì)一些必須自動(dòng)化的任務(wù)（人類無(wú)法完成）進(jìn)行分配，剩余任務(wù)根據(jù)人類能力進(jìn)行量化評(píng)分，合理分配。Smith 等[103]提出了一個(gè)人機(jī)協(xié)作任務(wù)分配框架，通過(guò)量化系統(tǒng)中每個(gè)元素的能力和性能，進(jìn)行有效的評(píng)估。為了合理地對(duì)人類能力進(jìn)行量化，他們提出了一個(gè)成本函數(shù)，基于任務(wù)時(shí)間和工人疲勞度進(jìn)行計(jì)算。Lamon 等[104]對(duì)裝配過(guò)程中任務(wù)分配問(wèn)題進(jìn)行研究，綜合考慮了任務(wù)復(fù)雜度、靈巧度和努力度三個(gè)指標(biāo)，來(lái)評(píng)價(jià)人類和機(jī)器人的任務(wù)表現(xiàn)，并且加權(quán)將三種指標(biāo)進(jìn)行組合，利用一個(gè)啟發(fā)式搜索算法將任務(wù)進(jìn)行最優(yōu)分配。

2.3.2 協(xié)作心理問(wèn)題

人機(jī)協(xié)作可以提高任務(wù)效率，但是在協(xié)作過(guò)程中通常會(huì)給操作員帶來(lái)心理壓力。這種壓力來(lái)源于操作員需要與機(jī)器人共存，并且共同完成工作[105]。合理的協(xié)作方法可以減輕協(xié)作任務(wù)中操作員的不適感，加強(qiáng)人類與協(xié)作機(jī)器人之間的合作關(guān)系，保證操作員的身心健康及協(xié)作任務(wù)的順利完成。

人機(jī)協(xié)作過(guò)程中，機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)會(huì)對(duì)操作員造成心理壓迫。問(wèn)題在于如何減輕這種心理壓迫，并且不影響協(xié)作任務(wù)的效率。Arai 等[105]提出了一種保證操作員心理安全的協(xié)作標(biāo)準(zhǔn)，包括距離應(yīng)大于2.0 m，移動(dòng)速度應(yīng)小于500 mm/s，在機(jī)器人運(yùn)動(dòng)前通知操作員等。Rojas等[106]針對(duì)這個(gè)問(wèn)題提出了一種軌跡規(guī)劃方法。他們根據(jù)人類操作員的心理承受能力，設(shè)計(jì)了沖擊（jerk）最小化的軌跡，并在裝配任務(wù)中完成了驗(yàn)證。

此外，協(xié)作機(jī)器人加入情感感知和反饋功能，可以提高協(xié)作的效果。Shayganfar 等[107]對(duì)人機(jī)協(xié)作過(guò)程中人類的情感意識(shí)展開研究，他們?cè)O(shè)計(jì)了一個(gè)桌面的協(xié)作環(huán)境，操作員和機(jī)器人一起安裝太陽(yáng)能電池板。協(xié)作過(guò)程中，機(jī)器人感知操作員的情感并給予反饋（語(yǔ)音和表情符號(hào)）。結(jié)果表明，加入了情感感知的人機(jī)協(xié)作效果更好，人類喜歡與具有情感感知的機(jī)器人合作。

目前關(guān)于協(xié)作心理問(wèn)題的研究尚且較少，隨著人機(jī)協(xié)作的廣泛應(yīng)用，這類問(wèn)題應(yīng)引起更多的重視。

3 協(xié)作機(jī)器人運(yùn)動(dòng)規(guī)劃方法

機(jī)器人運(yùn)動(dòng)規(guī)劃的目的是構(gòu)建出一條從機(jī)器人初始位姿到目標(biāo)位姿的無(wú)障礙軌跡，通常分為路徑規(guī)劃和軌跡規(guī)劃兩部分。路徑規(guī)劃[108]根據(jù)工作空間的環(huán)境信息，構(gòu)建一條無(wú)障礙的機(jī)器人路徑，包含了機(jī)器人各關(guān)節(jié)的位置信息；軌跡規(guī)劃[109]建立機(jī)器人各關(guān)節(jié)的時(shí)間-軌跡序列，滿足運(yùn)動(dòng)學(xué)和動(dòng)力學(xué)約束條件。

對(duì)于協(xié)作機(jī)器人而言，合適的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃方法尤為重要。首先，協(xié)作機(jī)器人需要在非結(jié)構(gòu)化環(huán)境中執(zhí)行任務(wù)，運(yùn)行中避開各類動(dòng)態(tài)/靜態(tài)障礙物。其次協(xié)作任務(wù)通常復(fù)雜多變，不像工業(yè)機(jī)器人一樣具有軌跡可重復(fù)性。最后，協(xié)作機(jī)器人的自由度通常較高，難以利用常規(guī)算法進(jìn)行規(guī)劃。所以協(xié)作機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃具有較高的研究?jī)r(jià)值，是目前的研究熱點(diǎn)之一。

3.1 路徑規(guī)劃方法

路徑規(guī)劃的定義即為從起始點(diǎn)到目標(biāo)點(diǎn)選擇一條路徑，使得機(jī)器人能夠安全、快速到達(dá)目標(biāo)點(diǎn)，保證機(jī)器人不與障礙物發(fā)生碰撞[110]。機(jī)械臂的路徑規(guī)劃是從初始位姿到目標(biāo)位姿的離散規(guī)劃，不考慮機(jī)械臂位姿參數(shù)隨時(shí)間變化的因素。協(xié)作機(jī)器人通常具有6/7 自由度，需要在高維空間進(jìn)行路徑規(guī)劃，并且協(xié)作環(huán)境內(nèi)有靜態(tài)和動(dòng)態(tài)的障礙物，對(duì)算法的實(shí)時(shí)性要求高，所以一些傳統(tǒng)的路徑規(guī)劃方法并不適用。本節(jié)介紹三種主流的路徑規(guī)劃方法，并針對(duì)協(xié)作機(jī)器人的特點(diǎn)，介紹適用于協(xié)作機(jī)器人的路徑規(guī)劃方法。

3.1.1 基于圖搜索的路徑規(guī)劃

基于圖搜索的路徑規(guī)劃方法，首先需要建立環(huán)境地圖，根據(jù)地圖信息構(gòu)建從起點(diǎn)到終點(diǎn)的最優(yōu)路徑。環(huán)境地圖的構(gòu)建方法主要有可視圖法[111]和柵格法[112]等，其中柵格法應(yīng)用較為廣泛。在已知環(huán)境信息后，可以采用搜索算法尋找最優(yōu)路徑，常用的算法有A*和D*算法。

A*算法是一種啟發(fā)式搜索算法，其思路為在Dijkstra 算法中加入估值函數(shù)，適用于靜態(tài)環(huán)境中的路徑規(guī)劃。宗成星等[113]提出了一種基于A*算法的機(jī)械臂路徑規(guī)劃方法，并用二次B 樣條曲線對(duì)路徑點(diǎn)進(jìn)行插值，得到了平滑的機(jī)器人軌跡。D*算法根據(jù)A*改進(jìn)，從目標(biāo)點(diǎn)開始搜索，直到搜索到機(jī)器人當(dāng)前位置。該算法可以用于動(dòng)態(tài)環(huán)境中的移動(dòng)機(jī)器人和機(jī)械臂路徑規(guī)劃。Chen 等[114]提出了一種基于D*算法的動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃方法，利用實(shí)時(shí)避障策略，根據(jù)動(dòng)態(tài)障礙物的位置調(diào)整路徑節(jié)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)了機(jī)械臂的實(shí)時(shí)避障。

但是協(xié)作機(jī)器人的維數(shù)較高，環(huán)境復(fù)雜多變，難以建立環(huán)境模型。這類圖搜索算法需要精確的環(huán)境模型，并且對(duì)于高維空間的路徑規(guī)劃耗時(shí)較長(zhǎng)，對(duì)于協(xié)作機(jī)器人并不適用。

3.1.2 基于采樣的路徑規(guī)劃

基于采樣的路徑規(guī)劃是目前多自由度機(jī)器人路徑規(guī)劃的常用方法，主要有概率路圖（Probabilistic Roadmaps，PRM）算法和快速擴(kuò)展隨機(jī)樹（Rapidly-exploring Random Trees，RRT）算法等。

PRM算法是一種多次查詢（multi-query）算法，分為學(xué)習(xí)和查詢兩個(gè)階段[115]。學(xué)習(xí)階段構(gòu)建路徑圖，首先在地圖中進(jìn)行隨機(jī)采樣，然后連接各點(diǎn)，形成無(wú)向網(wǎng)絡(luò)路徑圖；查詢階段搜索最優(yōu)路徑，首先將初始節(jié)點(diǎn)和目標(biāo)節(jié)點(diǎn)與路徑圖相連，然后利用A*等算法尋找最優(yōu)路徑。該方法不用事先建立精確的障礙物模型，適合高維空間的機(jī)器人規(guī)劃。但是PRM 算法的問(wèn)題在于，搜索到的路徑并不是最優(yōu)路徑，需要進(jìn)行路徑優(yōu)化。Janson等[116]針對(duì)這個(gè)問(wèn)題提出一種思路，用確定性采樣序列代替隨機(jī)采樣序列，實(shí)現(xiàn)了PRM算法的漸進(jìn)最優(yōu)，并將這個(gè)思路拓展到其他采樣算法。在實(shí)際應(yīng)用中，鄒宇星等[117]提出了一種基于快速構(gòu)型空間創(chuàng)建的改進(jìn)PRM算法，在采摘機(jī)器人上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，取得了良好的效果，但是這種方法在高維空間進(jìn)行規(guī)劃時(shí)較為復(fù)雜。文獻(xiàn)[118]提出了一種基于PRM 算法的實(shí)時(shí)路徑規(guī)劃方法，在碼垛任務(wù)中實(shí)現(xiàn)了高效的機(jī)器人運(yùn)動(dòng)規(guī)劃。

RRT 算法是一種單查詢（single-query）算法，相比PRM算法節(jié)省了前期的路徑圖構(gòu)建。RRT算法的基本原理是從起點(diǎn)構(gòu)建一顆搜索樹，在空間中進(jìn)行隨機(jī)取點(diǎn)，搜索樹向樣本點(diǎn)方向擴(kuò)散，直到樹中的葉子節(jié)點(diǎn)擴(kuò)散到目標(biāo)點(diǎn)附近，完成搜索過(guò)程，并返回該節(jié)點(diǎn)到根節(jié)點(diǎn)的路徑連線。該方法具有環(huán)境建模簡(jiǎn)單、搜索能力強(qiáng)、能夠添加多種約束等優(yōu)點(diǎn)，非常適合于協(xié)作機(jī)器人在動(dòng)態(tài)高維空間中的路徑規(guī)劃。

但是基本RRT算法存在節(jié)點(diǎn)利用率低，路徑不穩(wěn)定等缺點(diǎn)[119]，研究人員提出了多種改進(jìn)算法。本文選取幾種有代表性的改進(jìn)算法進(jìn)行總結(jié)。根據(jù)適用場(chǎng)景不同，可以分為全局路徑規(guī)劃算法和動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃算法，如表3所示[120-128]。

表3 RRT改進(jìn)算法總結(jié)

對(duì)于RRT算法在機(jī)器人上的實(shí)際應(yīng)用，研究者通?；谝陨蠋追N算法進(jìn)行改進(jìn)。劉建宇等[129]提出了一種基于RRT*-connect的改進(jìn)算法，利用目標(biāo)偏置策略加快算法收斂速度，以及梯度下降法優(yōu)化路徑平滑度，在協(xié)作機(jī)器人UR5 上進(jìn)行了驗(yàn)證。Cao 等[130]提出了一種荔枝采摘機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃方法，引入目標(biāo)重力的思想加快算法收斂速度，并利用遺傳算法和平滑算法對(duì)路徑進(jìn)行優(yōu)化。但是以上兩種方法耗時(shí)較長(zhǎng)，無(wú)法做到實(shí)時(shí)路徑規(guī)劃。Wei 等[131]針對(duì)人機(jī)協(xié)作中機(jī)器人在動(dòng)態(tài)非結(jié)構(gòu)環(huán)境的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃問(wèn)題，提出了一種改進(jìn)RRT算法，利用目標(biāo)定向節(jié)點(diǎn)擴(kuò)展方法加快算法的采樣速度，提高了協(xié)作機(jī)器人的路徑規(guī)劃效率。

3.1.3 基于人工勢(shì)場(chǎng)的路徑規(guī)劃

人工勢(shì)場(chǎng)法是Khatib[132]提出的一種機(jī)器人路徑規(guī)劃方法，其基本思想是在機(jī)器人工作環(huán)境中設(shè)定一個(gè)虛擬力場(chǎng)，目標(biāo)點(diǎn)處勢(shì)能低，障礙物處勢(shì)能高。利用勢(shì)差生成吸引力和排斥力，驅(qū)使機(jī)器人向目標(biāo)點(diǎn)運(yùn)動(dòng)，遠(yuǎn)離障礙物。這種方法的優(yōu)點(diǎn)在于無(wú)需對(duì)全局路徑進(jìn)行規(guī)劃，且規(guī)劃時(shí)間較短，適合實(shí)時(shí)性任務(wù)。缺點(diǎn)在于容易陷入局部極小點(diǎn)，存在目標(biāo)不可達(dá)問(wèn)題，且在狹窄區(qū)域容易發(fā)生路徑抖動(dòng)等。

對(duì)于協(xié)作機(jī)器人而言，人工勢(shì)場(chǎng)法可以保證任務(wù)中的實(shí)時(shí)避障，但是需要針對(duì)其缺點(diǎn)進(jìn)行改進(jìn)。謝龍等[133]提出了一種改進(jìn)人工勢(shì)場(chǎng)法的路徑規(guī)劃方法。對(duì)機(jī)器人末端執(zhí)行器建立吸引力，對(duì)機(jī)械臂與障礙物的最近點(diǎn)出建立排斥力，根據(jù)動(dòng)力學(xué)定律分別產(chǎn)生吸引速度和排斥速度，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)避障。針對(duì)局部最小值問(wèn)題，采用添加虛擬點(diǎn)的方法跳出局部極小值。

3.2 軌跡規(guī)劃方法

軌跡規(guī)劃指對(duì)機(jī)器人的各關(guān)節(jié)和末端執(zhí)行器建立時(shí)間-軌跡序列，生成控制系統(tǒng)的參考輸入[134]。機(jī)器人軌跡規(guī)劃可以分為兩種：一種是笛卡爾空間（Cartesian Space）軌跡規(guī)劃，首先對(duì)末端執(zhí)行器的空間軌跡進(jìn)行規(guī)劃，在每個(gè)插補(bǔ)點(diǎn)做運(yùn)動(dòng)學(xué)逆解，計(jì)算對(duì)應(yīng)的關(guān)節(jié)值；另外一種是關(guān)節(jié)空間（Joint Space）軌跡規(guī)劃，根據(jù)機(jī)器人首末位姿的關(guān)節(jié)值，對(duì)各關(guān)節(jié)分別規(guī)劃軌跡曲線。一般來(lái)說(shuō)，點(diǎn)到點(diǎn)（PTP）的軌跡，如搬運(yùn)、碼垛等應(yīng)用，使用關(guān)節(jié)空間軌跡規(guī)劃較為方便；需要規(guī)劃一條連續(xù)軌跡，如焊接、噴涂等應(yīng)用，則使用笛卡爾空間軌跡規(guī)劃。

機(jī)器人通常先利用函數(shù)曲線對(duì)插值點(diǎn)進(jìn)行擬合，得到時(shí)間-軌跡序列，包括軌跡位置、速度、加速度等信息。完成軌跡插值后，在機(jī)器人本身運(yùn)動(dòng)學(xué)性能的約束下，針對(duì)各類約束條件做軌跡優(yōu)化[135]，根據(jù)實(shí)際任務(wù)情況選擇不同的優(yōu)化方案。本節(jié)從軌跡插值和軌跡優(yōu)化兩個(gè)步驟介紹機(jī)器人軌跡規(guī)劃。

3.2.1 規(guī)劃插值

常見的軌跡規(guī)劃方法一般分為直線規(guī)劃、圓弧規(guī)劃、多項(xiàng)式曲線規(guī)劃以及樣條曲線規(guī)劃等。早期研究者提出了三次和五次多項(xiàng)式插值法[136]對(duì)工業(yè)機(jī)器人進(jìn)行軌跡插值。該方法計(jì)算量小，但是容易出現(xiàn)失真現(xiàn)象，在精度要求不高的機(jī)器人應(yīng)用中較為常用。

隨著硬件計(jì)算能力的增強(qiáng)，研究者開始使用樣條曲線對(duì)機(jī)器人做規(guī)劃，樣條曲線在平滑性上則比多項(xiàng)式更加優(yōu)秀，但計(jì)算量則大大增加。Alessandro等[137]提出三次樣條曲線的軌跡規(guī)劃方法。這種算法約束較少，運(yùn)算速度快，但是加速度曲線有抖動(dòng)，導(dǎo)致機(jī)器人磨損較大。為了進(jìn)一步提高軌跡規(guī)劃的精度和穩(wěn)定性，研究者提出B樣條（B-Splines）曲線插值。Kong等[138]利用三次B 樣條進(jìn)行軌跡插值，得到的軌跡曲線較為平滑，但是無(wú)法自行指定始末加速度和沖擊。Li 等[139]利用五次B樣條對(duì)機(jī)器人進(jìn)行軌跡插值，得到了高階連續(xù)的運(yùn)動(dòng)軌跡。

為了對(duì)比幾種常用的樣條函數(shù)插值效果，Lan 等[20]利用三次樣條、五次B 樣條、七次B 樣條對(duì)同一組軌跡點(diǎn)進(jìn)行插值，得到了三組軌跡序列，并對(duì)三組軌跡的沖擊（Jerk，加加速度）曲線進(jìn)行對(duì)比。沖擊值可以反映機(jī)器人力矩變化的快慢。圖4 為不同樣條函數(shù)的沖擊（Jerk）曲線對(duì)比，其中橫坐標(biāo)為時(shí)間，縱坐標(biāo)為樣條函數(shù)的沖擊值。由圖可以看出，三次樣條的沖擊曲線不連續(xù)，五次B 樣條的沖擊曲線不平滑，且始末位置不為0；而七次B樣條曲線較為平滑，且始末位置都為0，防止了力矩的突變。

圖4 不同樣條函數(shù)的沖擊Jerk曲線對(duì)比

本文對(duì)各類機(jī)器人軌跡插值算法的優(yōu)缺點(diǎn)和適用場(chǎng)景進(jìn)行對(duì)比，如表4所示。

表4 機(jī)器人軌跡插值算法總結(jié)

3.2.2 軌跡優(yōu)化

經(jīng)過(guò)軌跡插值后，得到了一條機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)軌跡，包含位置、速度、加速度等信息。但是通常得到的軌跡并不符合預(yù)期，需要進(jìn)一步進(jìn)行軌跡優(yōu)化。對(duì)于協(xié)作機(jī)器人而言，高效和平穩(wěn)的軌跡可以減少異常情況發(fā)生的可能，對(duì)協(xié)作者的安全有很好的保障。同時(shí)，良好的軌跡可以很好地保護(hù)機(jī)器人的減速器、電機(jī)等部件，有利于延長(zhǎng)使用壽命。所以，在滿足運(yùn)動(dòng)學(xué)及動(dòng)力學(xué)約束的前提下，通常利用軌跡優(yōu)化算法對(duì)軌跡優(yōu)化。

機(jī)器人軌跡優(yōu)化的主要優(yōu)化方向包括時(shí)間、能耗和平滑性等[140]。其中，時(shí)間目標(biāo)指機(jī)器人完成相同路徑所用時(shí)間最短。Xidias 等[141]提出了一種基于多種群遺傳算法的時(shí)間最優(yōu)軌跡規(guī)劃方法，在超冗余機(jī)器人上實(shí)驗(yàn)，考慮三維空間中的復(fù)雜障礙物環(huán)境以及運(yùn)動(dòng)學(xué)約束，得到時(shí)間最優(yōu)的機(jī)器人軌跡。能量目標(biāo)指機(jī)器人完成相同路徑消耗最少的能量。Luo 等[142]提出了一種拉格朗日插值法和迭代法的方法，進(jìn)行工業(yè)機(jī)器人的能量最優(yōu)軌跡規(guī)劃。該方法為數(shù)值法，計(jì)算簡(jiǎn)單，在實(shí)際應(yīng)用中可以保證機(jī)器人的平穩(wěn)運(yùn)行。平滑性目標(biāo)指機(jī)器人完成相同路徑最為平滑。Lin等[143]提出一種基于k均值聚類的粒子群算法，求解最小沖擊軌跡，得到平滑的機(jī)器人軌跡曲線并在六自由度機(jī)器人上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，但是該算法收斂速度較慢。

但是，以上的單目標(biāo)軌跡優(yōu)化難以滿足復(fù)雜情況的應(yīng)用需求，越來(lái)越多的研究者開始關(guān)注多目標(biāo)軌跡優(yōu)化。傳統(tǒng)方法是將多目標(biāo)問(wèn)題轉(zhuǎn)換為單目標(biāo)問(wèn)題，再用單目標(biāo)優(yōu)化方法進(jìn)行優(yōu)化。Gasparetto 等[144]將時(shí)間-沖擊目標(biāo)加權(quán)轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)，利用序列二次規(guī)劃法進(jìn)行軌跡優(yōu)化。這種方法的問(wèn)題是難以合理分配權(quán)值，解的多樣性不足，同時(shí)可能陷入局部最優(yōu)解。

對(duì)于上述問(wèn)題，多目標(biāo)優(yōu)化算法是一種有效處理方法。多目標(biāo)優(yōu)化算法可以對(duì)多個(gè)目標(biāo)同時(shí)進(jìn)行優(yōu)化，得到一組Pareto最優(yōu)解集，再根據(jù)具體的情況選擇合適的解。Shi 等[145]利用NSGAII 算法得到了一組Pareto 最優(yōu)解，并選取了合適的解作為機(jī)器人軌跡。Lan 等[20]提出了一種改進(jìn)的多目標(biāo)粒子群算法，針對(duì)時(shí)間、能耗和平滑性三個(gè)指標(biāo)同時(shí)進(jìn)行優(yōu)化，得到了一組Pareto最優(yōu)解集，并提出了一種權(quán)值選擇方法，可以根據(jù)實(shí)際情況選擇滿足應(yīng)用需要的軌跡，但是算法的收斂需要一定時(shí)間。

4 協(xié)作機(jī)器人發(fā)展方向

經(jīng)過(guò)近年來(lái)的研究與發(fā)展，協(xié)作機(jī)器人已經(jīng)在各類場(chǎng)景中應(yīng)用愈發(fā)廣泛，人機(jī)協(xié)作方法和運(yùn)動(dòng)規(guī)劃方法也有了大量的研究成果。但是，目前協(xié)作機(jī)器人距離理想的程度還有很大差距。由于協(xié)作機(jī)器人的研究是多學(xué)科、多領(lǐng)域的交叉，涉及到材料、機(jī)械、信息等學(xué)科，所以其發(fā)展依賴于這些學(xué)科的發(fā)展。根據(jù)本文的總結(jié)，以下幾方面可能成為協(xié)作機(jī)器人未來(lái)的發(fā)展方向：

（1）協(xié)作機(jī)器人本體設(shè)計(jì)

協(xié)作機(jī)器人的本體是實(shí)現(xiàn)人機(jī)協(xié)作的根本條件。隨著人機(jī)協(xié)作應(yīng)用的不斷增多，協(xié)作機(jī)器人需要適應(yīng)具體的應(yīng)用需求，對(duì)本體進(jìn)行定制化設(shè)計(jì)。例如機(jī)器人連桿采用柔性材料，即利用軟體機(jī)器人進(jìn)行人機(jī)協(xié)作；研發(fā)新型驅(qū)動(dòng)裝置，使機(jī)器人具有更好的柔順性；機(jī)器人內(nèi)部加入多傳感器，利用多傳感器信息融合使機(jī)器人更好地感知協(xié)作環(huán)境等。想要實(shí)現(xiàn)這些機(jī)器人本體的改進(jìn)，需要同時(shí)對(duì)控制、運(yùn)動(dòng)規(guī)劃等配套算法進(jìn)行大量研究，以保證人機(jī)協(xié)作的順利完成。

（2）智能人機(jī)交互

目前操作員對(duì)協(xié)作機(jī)器人操作，還是以事先編程為主。但是在協(xié)作環(huán)境下，人類與機(jī)器人之間需要更加方便智能的交流方式，比如以下幾種方式：人機(jī)協(xié)作過(guò)程中，機(jī)器人利用攝像機(jī)對(duì)操作員的行為進(jìn)行識(shí)別和預(yù)測(cè)；人類通過(guò)手勢(shì)、聲音等方式，在協(xié)作任務(wù)中實(shí)時(shí)對(duì)機(jī)器人發(fā)出命令；通過(guò)VR/AR技術(shù)，操作員在虛擬環(huán)境中對(duì)機(jī)器人做控制；操作員通過(guò)腦機(jī)接口裝置，利用意念對(duì)機(jī)器人做控制。

（3）安全協(xié)作方法的完善

目前ISO/TS 15066為協(xié)作機(jī)器人安全制訂了一系列規(guī)則，但是相比于工業(yè)機(jī)器人，協(xié)作機(jī)器人的安全標(biāo)準(zhǔn)還有很多方面需要完善。對(duì)于特定的協(xié)作任務(wù)，需要建立具體的安全標(biāo)準(zhǔn)。同時(shí)，為了保證人機(jī)協(xié)作中的安全，需要加強(qiáng)對(duì)碰撞避免方法以及碰撞后處理方法的研究，利用多傳感器系統(tǒng)進(jìn)行環(huán)境感知，以及人工智能算法進(jìn)行識(shí)別與預(yù)測(cè)。

（4）協(xié)作任務(wù)中的心理問(wèn)題

隨著人機(jī)協(xié)作應(yīng)用的不斷增加，協(xié)作中的心理問(wèn)題需要引起重視。人類在面對(duì)機(jī)器人工作時(shí)會(huì)有一定的心理壓力，合理的協(xié)作方法可以減輕這種壓力。此外，機(jī)器人與人類的情感互動(dòng)可以創(chuàng)造一種親密感和愉悅感，讓人類想要繼續(xù)與機(jī)器人合作。加入情感功能的機(jī)器人能夠更好地維持合作關(guān)系，并且加強(qiáng)協(xié)作任務(wù)的效果。人機(jī)協(xié)作心理及情感是協(xié)作機(jī)器人未來(lái)的重要研究方向之一。

（5）機(jī)器人自主學(xué)習(xí)能力

目前的協(xié)作任務(wù)需要人類對(duì)機(jī)器人的每個(gè)動(dòng)作進(jìn)行規(guī)劃。但是在人機(jī)協(xié)作任務(wù)中，需要機(jī)器人執(zhí)行一系列復(fù)雜的任務(wù)，例如醫(yī)療服務(wù)場(chǎng)景中，通過(guò)協(xié)作機(jī)器人照顧病人，幫助病人穿衣服等。這些復(fù)雜的應(yīng)用需要機(jī)器人能夠具有自主學(xué)習(xí)能力。目前機(jī)器人只有在特定場(chǎng)景中能夠完成自主學(xué)習(xí)，如本文3.1.2小節(jié)中所述，機(jī)器人可以利用演示學(xué)習(xí)編程技術(shù)學(xué)習(xí)到人類的特定技能。但是該技術(shù)尚不成熟，且需要復(fù)雜的準(zhǔn)備工作。人類希望機(jī)器人能夠更智能地對(duì)進(jìn)行學(xué)習(xí)，以便于完成復(fù)雜任務(wù)。機(jī)器人自主學(xué)習(xí)能力已經(jīng)成為機(jī)器人學(xué)的重點(diǎn)研究方向之一。

5 結(jié)束語(yǔ)

本文首先介紹了協(xié)作機(jī)器人的基本情況，包括主要產(chǎn)品、本體設(shè)計(jì)與應(yīng)用案例。其次圍繞本文提出的協(xié)作機(jī)器人三個(gè)主要特點(diǎn)：簡(jiǎn)單、安全和高效，對(duì)近年來(lái)人機(jī)協(xié)作方法的研究進(jìn)行分類介紹。然后從路徑規(guī)劃和軌跡規(guī)劃兩方面，對(duì)協(xié)作機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃方法進(jìn)行介紹。最后，根據(jù)本文總結(jié)的內(nèi)容，提出了目前協(xié)作機(jī)器人研究的不足之處，對(duì)其未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了展望。

協(xié)作機(jī)器人是當(dāng)前的熱點(diǎn)研究?jī)?nèi)容，也是未來(lái)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)的發(fā)展方向。在科技不斷進(jìn)步，人力成本不斷上升的今天，協(xié)作機(jī)器人不僅可以在工業(yè)領(lǐng)域中加快生產(chǎn)效率，也能在醫(yī)療、服務(wù)等領(lǐng)域中幫助人們實(shí)現(xiàn)更美好的生活。希望從業(yè)人員繼續(xù)完善協(xié)作機(jī)器人的研究、開發(fā)與應(yīng)用，讓協(xié)作機(jī)器人發(fā)揮更大的作用。