盡管在制造業(yè)中工業(yè)機器人已被廣泛使用，但人類與機器人協(xié)同解決實際問題的情況仍然很少。一是由于技術(shù)受限，二是出于安全考慮。

在工業(yè)制造中，機器人擁有人類所不具備的優(yōu)勢，它可以在24小時內(nèi)快速、準(zhǔn)確地工作而無需休息，并且從不會累。然而，在實際場景中，仍然有許多工作需要人來靈活調(diào)整。

所以，“人機協(xié)作”深度互動，或?qū)⒊蔀槲磥碇圃鞓I(yè)發(fā)展的風(fēng)口。

近日，英國拉夫堡大學(xué)團隊提出了一種利用移動腦電圖測量上肢運動意圖的新方法。相關(guān)論文以《基于腦電圖的手臂運動意圖識別，可提高共生人機協(xié)作的安全性》為題發(fā)表在國際期刊。

該研究揭示了，在半在線系統(tǒng)中高檢測精度和潛在時間增益可以高達513毫秒，在執(zhí)行一項工作任務(wù)前0.5秒，人類大腦會不斷地分析和評估動作，對即將發(fā)出的指令進行提前預(yù)警，以確保系統(tǒng)的安全。

人類大腦所發(fā)出的預(yù)警信號，有助于將“手臂的運動意圖”傳達給機器人，從而提高人機協(xié)作的安全性和默契程度。

“人機協(xié)同”，可產(chǎn)生新的協(xié)同效應(yīng)和任務(wù)優(yōu)化機會

如今，隨著消費市場的總規(guī)?？焖僭鲩L，產(chǎn)品呈現(xiàn)出從規(guī)?；a(chǎn)到高度定制化的發(fā)展趨勢?，F(xiàn)有產(chǎn)品特性越來越難以滿足人們個性化、多元化的需求，這給消費市場的生產(chǎn)端帶來了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。

制造企業(yè)如何在較短的時間內(nèi)生產(chǎn)出更多的產(chǎn)品，如何在生產(chǎn)效率提高的前提下保證工人們的生命安全，是該領(lǐng)域亟待解決的問題。

人們通常認(rèn)為，一個由高度自動化制造系統(tǒng)構(gòu)成的機器人，能夠很好地處理好重復(fù)性的任務(wù)和高速度的高負(fù)載，同時能生產(chǎn)出相同質(zhì)量的產(chǎn)品。然而，機器人不能很好地應(yīng)對不斷更新的產(chǎn)品變體，這與產(chǎn)品高變異性的趨勢相沖突。

這種情況下，一般是由人工操作員手工流程處理。人工操作可以很好地應(yīng)對環(huán)境的變化，這種優(yōu)勢是機器無法比擬的。然而，手工勞動的產(chǎn)量并不高，而且更耗時。

所以說，“人機協(xié)同”可以讓彼此優(yōu)勢互補，提高工作效率，以滿足產(chǎn)品端復(fù)雜性和高適應(yīng)性的需求，人類和機器人之間更緊密的合作，有望產(chǎn)生新的協(xié)同效應(yīng)和任務(wù)優(yōu)化機會。最終，一旦人類操作員和機器之間的障礙被消除，新的共生關(guān)系將會出現(xiàn)，這將產(chǎn)生新的制造模式。

基于傳感器的安全系統(tǒng)特性，通過重新分配任務(wù)、調(diào)整機器人的扭矩和速度來建立一個安全的工作環(huán)境。由于目前避免人機發(fā)生碰撞的傳感器大多基于視覺，這些系統(tǒng)只能在任務(wù)已經(jīng)開始后作出反應(yīng)。

為了克服這一局限性，該團隊在概率模型中，用不同的方法將任務(wù)信息和人的位置信息聯(lián)系起來，以預(yù)測人類操作者的未來意圖。如果人們能夠事先對運動意圖進行物理測量，這些解決方案可能會得到加強。

“人機協(xié)同”可提高制造業(yè)生產(chǎn)中的安全性和流暢性

盡管“人機協(xié)同”在制造業(yè)生產(chǎn)中的優(yōu)勢很顯著，但在接近機器人執(zhí)行任務(wù)時，如何保證操作工人的安全是一個問題。為此，國際標(biāo)準(zhǔn)化組織（ISO）為工業(yè)機器人的應(yīng)用定義了兩項主要的安全標(biāo)準(zhǔn)，其中一項是ISO10218規(guī)則。

比如，一旦有操作員進入機器人的工作范圍，機器人的運動就會停止。當(dāng)操作工人進入機器人的工作包絡(luò)線時，可以用較低的速度運行機器人。

除此之外，還在功率和力方面做了約束，以確保在人機接觸時，將人體受傷的風(fēng)險降到最低，這樣可以避免操作工人受到傷害。然而，功率的減少將導(dǎo)致處理高負(fù)載的能力降低。

總體來說，在必要時限制機器人的速度和力量，避免對人類造成傷害的風(fēng)險。同時，保持盡可能高的速度和力量以實現(xiàn)高生產(chǎn)率，而在此前這二者很難同時兼顧。

用一種移動的腦電圖來測量上肢運動意圖，可以應(yīng)對這種挑戰(zhàn)。

人類大腦在執(zhí)行動作之前會對動作進行持續(xù)分析，該團隊利用EEG來檢測運動意圖的可能性，它允許操作員自然地執(zhí)行他們的任務(wù)。操作員的腦電圖數(shù)據(jù)，可以為現(xiàn)有的安全系統(tǒng)提供人類運動的早期預(yù)警。

實驗中的參與者需要坐在電腦前，在鍵盤上按下與電腦屏幕中匹配的字母（從A到Z）。運動傳感器可以確認(rèn)，參與者在EEG數(shù)據(jù)中移動手臂。實驗數(shù)據(jù)顯示，人工智能系統(tǒng)可以檢測在手臂移動之前最多513毫秒的意圖，實際上平均執(zhí)行時間僅需約300毫秒。

在模擬中，研究人員在特定的條件下測試了部分因素對“人機協(xié)作”的影響。他們發(fā)現(xiàn)，可以利用這項技術(shù)來實現(xiàn)更高的生產(chǎn)率。在最新的發(fā)現(xiàn)中，該團隊希望將這項研究能實現(xiàn)兩件事：

第一，這項提議的技術(shù)有助于實現(xiàn)人與機器人更加緊密、且更實質(zhì)性的合作。

第二，他們并不希望人類站在人工智能或機器學(xué)習(xí)的對立面，相反要將其視為人類友好的合作伙伴，利用雙方所具備的優(yōu)勢，推動制造業(yè)的發(fā)展。

真正的人與機器人協(xié)作（HRC）將推動制造業(yè)快速健康發(fā)展，這有利于建立一個更安全、更可持續(xù)的勞動力市場，同時可彌補人類在性別、年齡或生理殘疾等方面的劣勢。該團隊人工智能和EEG的工作，讓人類離真正的EEG更近了一步。（綜合整理報道）（編輯/小文）