中圖分類號：TP249 文獻標(biāo)志碼：A

人機協(xié)作（human-robot collaboration，HRC）[1]指人類與機器人在同一物理空間內(nèi)協(xié)同執(zhí)行特定任務(wù)的過程，旨在提高生產(chǎn)效率和任務(wù)完成度。隨著智能制造、醫(yī)療服務(wù)及教育行業(yè)對自動化需求的不斷增長，人機協(xié)作已成為人工智能與機器人技術(shù)的研究熱點[24] 。

在這種模式下，人類負責(zé)戰(zhàn)略性和創(chuàng)造性任務(wù)，而機器人則執(zhí)行重復(fù)性和操作性工作。與傳統(tǒng)工業(yè)機器人不同，協(xié)作機器人（Cobots）[5]具備更高的靈活性與適應(yīng)性，能夠在與人類協(xié)同作業(yè)時確保安全，尤其在復(fù)雜環(huán)境下表現(xiàn)突出。在這種協(xié)作方式中，協(xié)作機器人不僅有效降低了生產(chǎn)中的人力成本，還顯著提升了任務(wù)的精度與效率。隨著“工業(yè)4.0”和“智能制造”理念的廣泛推廣，人機協(xié)作技術(shù)已成為現(xiàn)代制造業(yè)的重要推動力[6-8]。

協(xié)作機器人不僅在制造業(yè)的智能化與柔性化生產(chǎn)中發(fā)揮著關(guān)鍵作用，還在醫(yī)療、物流、農(nóng)業(yè)等多個領(lǐng)域展現(xiàn)了廣泛的應(yīng)用前景。在醫(yī)療行業(yè)，機器人輔助手術(shù)、康復(fù)治療及護理服務(wù)的應(yīng)用日益普及，為患者提供了精準(zhǔn)且個性化的醫(yī)療體驗。在物流行業(yè)，協(xié)作機器人已應(yīng)用于倉儲管理、分揀和配送等環(huán)節(jié)，顯著提升了運營效率。在農(nóng)業(yè)與公共服務(wù)等領(lǐng)域，機器人通過與人類高效協(xié)作，緩解了勞動力短缺問題，提高了生產(chǎn)和服務(wù)質(zhì)量。

盡管人機協(xié)作技術(shù)已取得顯著進展，但在實際應(yīng)用中仍面臨諸多挑戰(zhàn)。首先，安全性問題仍需重點解決，特別是在高速運動或危險作業(yè)環(huán)境中，如何確保機器人精準(zhǔn)感知并迅速反應(yīng)，以避免對人類造成傷害，是當(dāng)前的首要任務(wù)。其次，機器人在感知復(fù)雜環(huán)境、理解情境和作出決策方面的智能化水平仍有待提高，尤其在多模態(tài)感知、情境理解和決策優(yōu)化等方面，現(xiàn)有技術(shù)仍存在較大提升空間。此外，人機交互的自然性也是關(guān)鍵問題，如何讓機器人更靈活、自然地理解并響應(yīng)人類意圖，是實現(xiàn)高效協(xié)作的關(guān)鍵[10]

1人機協(xié)作的發(fā)展階段

以“人機協(xié)作”及“human-machinecollabora-tion”為主題，在中國知網(wǎng)與WebofScience數(shù)據(jù)庫中進行檢索，結(jié)果顯示，從2001年到2025年（截至2025年2月），在此25年間，知網(wǎng)共發(fā)布相關(guān)文獻352篇，而WebofScience則發(fā)布了1215篇，且文獻數(shù)量呈現(xiàn)出顯著的增長趨勢，具體數(shù)據(jù)如圖1所示。

通過分析圖1，可以發(fā)現(xiàn)“人機協(xié)作”相關(guān)研究主要經(jīng)歷了以下幾個階段：

早期階段（2001一2013年）：在此期間，關(guān)于“人機協(xié)作”的文獻數(shù)量極為稀少，幾乎未見顯著增長，表明該領(lǐng)域在此階段未引起廣泛關(guān)注，或其應(yīng)用較為有限。

初步增長階段（2014—2016年）：自2014年起，相關(guān)文獻數(shù)量出現(xiàn)了小幅增長，逐步增加，反映出人機協(xié)作技術(shù)開始受到研究者的關(guān)注，這一變化可能與人工智能技術(shù)的進展密切相關(guān)，使得人機協(xié)作的應(yīng)用場景逐漸豐富。

快速增長階段（2017—2025年）：自2017年起，文獻數(shù)量顯著增加，尤其自2018年后，增速明顯加快。這一變化得益于協(xié)作機器人在工業(yè)、服務(wù)、醫(yī)療等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，以及深度學(xué)習(xí)、計算機視覺等技術(shù)的不斷突破。此階段呈現(xiàn)出顯著的增長趨勢。

趨勢總結(jié)：總體來看，研究領(lǐng)域呈現(xiàn)出從關(guān)注度較低到快速增長的演變過程。自2014年起，人機協(xié)作機器人的研究逐漸受到重視并穩(wěn)步發(fā)展，尤其在近年來，隨著技術(shù)和應(yīng)用的成熟，呈現(xiàn)出更為強勁的增長勢頭。

2 人機協(xié)作的關(guān)鍵技術(shù)

人機協(xié)作系統(tǒng)的實現(xiàn)依賴于多項核心技術(shù)的支持。它不僅要求機器人具備對人類和環(huán)境的精準(zhǔn)感知能力，還需實現(xiàn)自然流暢的人機交互，同時確保在復(fù)雜環(huán)境中的協(xié)作安全性。如圖2是人機協(xié)作的主要關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域。

2.1 感知與識別技術(shù)

視覺感知：視覺感知技術(shù)是實現(xiàn)人機協(xié)作的關(guān)鍵組成部分，包括目標(biāo)檢測、深度感知、物體識別和場景理解等內(nèi)容[1]。通過使用攝像頭、深度傳感器、激光雷達等設(shè)備，協(xié)作機器人能夠感知周圍環(huán)境并識別其中的物體。例如，借助計算機視覺技術(shù)[12]，機器人能夠區(qū)分物體的形狀、大小和位置，并理解它們與環(huán)境的關(guān)系。近年來，深度學(xué)習(xí)模型在視覺識別中的廣泛應(yīng)用顯著提升了機器人視覺感知的準(zhǔn)確性和實時性。此外，3D重建與深度感知技術(shù)的結(jié)合，使機器人能夠更精準(zhǔn)地確定物體的相對位置和距離，從而執(zhí)行更精細的協(xié)作任務(wù)。

力覺與觸覺感知：力覺與觸覺感知是人機物理協(xié)作中保障安全性與柔性的重要技術(shù)。力覺傳感器使機器人能夠感知與人類或物體接觸時的力量強度，觸覺傳感器則幫助機器人感知接觸的方向與壓力。這兩種感知方式為機器人提供了觸覺反饋，使其能夠精準(zhǔn)調(diào)節(jié)自身的力輸出，從而避免對人類或物體造成傷害。例如，在協(xié)同裝配任務(wù)中，力覺感知可以幫助機器人精準(zhǔn)施加適當(dāng)力量，避免過度用力而損壞零件[\"]。通過觸覺反饋，機器人還能夠進行自適應(yīng)調(diào)整，進而實現(xiàn)更高柔性與精細的控制。

2.2 人機交互技術(shù)

人機交互技術(shù)是實現(xiàn)人類與機器人高效溝通的橋梁，包括自然語言處理[13]、手勢識別[14]、虛擬現(xiàn)實[15]等多種方式。通過這些交互手段，機器人能夠精準(zhǔn)識別并響應(yīng)人類的指令，從而使協(xié)作過程更加順暢且高效。

自然語言處理：自然語言處理（naturallan-guageprocessing，NLP）技術(shù)使機器人能夠理解并響應(yīng)人類的口頭指令。通過將語音信號轉(zhuǎn)化為文本或指令，協(xié)作機器人可以在無需復(fù)雜編程干預(yù)的情況下，根據(jù)用戶的語音命令自動執(zhí)行任務(wù)。此外，基于深度學(xué)習(xí)的自然語言理解模型，使機器人能夠更加準(zhǔn)確解析人類的意圖，并進行語義分析。隨著大語言模型的不斷發(fā)展，機器人在語言理解方面的能力將進一步增強，從而實現(xiàn)更為自然的自然對話交互。

手勢與動作識別：手勢與動作識別技術(shù)使機器人能夠解讀人類的非語言指令。通過攝像頭和傳感器，機器人能夠識別人類的手勢和肢體動作，并做出相應(yīng)反應(yīng)。例如，在工業(yè)現(xiàn)場，操作員可以通過簡單的手勢指令引導(dǎo)機器人執(zhí)行特定操作。這種非接觸式交互方式在協(xié)作場景中尤為重要[17]，尤其是在語言無法有效傳達或需要快速指令時。借助機器學(xué)習(xí)與計算機視覺算法，手勢識別的準(zhǔn)確性得到了顯著提升，也顯著提升了人機交互的自然性。

虛擬現(xiàn)實與增強現(xiàn)實：虛擬現(xiàn)實（virtualreal-ity，VR）和增強現(xiàn)實（augmentedreality，AR）技術(shù)[18]為人機協(xié)作中的操作員提供了強大的視覺支持，使其能夠通過虛擬環(huán)境實時監(jiān)控和控制協(xié)作機器人。佩戴VR/AR設(shè)備后，操作員可以隨時觀察機器人的工作狀態(tài)，或在增強的虛擬環(huán)境中與機器人進行互動。這項技術(shù)廣泛應(yīng)用于遠程控制及危險環(huán)境中的操作，顯著降低了人員暴露于高風(fēng)險環(huán)境的可能性[19]。同時，AR技術(shù)還能夠為操作員提供實時指導(dǎo)。例如，顯示機器人接下來要做的動作，或者發(fā)現(xiàn)環(huán)境中可能存在的危險，從而提高協(xié)作的安全性和效率。

2.3多模態(tài)數(shù)據(jù)融合

多模態(tài)數(shù)據(jù)融合[20通過整合來自不同傳感器的數(shù)據(jù)，為機器人提供更加全面的環(huán)境信息。通過視覺、力覺、聲音、觸覺等多種模態(tài)數(shù)據(jù)的融合，機器人能夠更全面地感知周圍環(huán)境并解讀人類的意圖[21]。例如，在工業(yè)裝配中，機器人可以結(jié)合視覺與力覺信息，高效完成復(fù)雜的裝配任務(wù)。借助多模態(tài)數(shù)據(jù)的支持，協(xié)作機器人能夠更精確地識別操作環(huán)境中的變化，并及時響應(yīng)相應(yīng)反應(yīng)。

此外，多模態(tài)數(shù)據(jù)融合還能夠顯著提升機器人的決策能力。通過整合多模態(tài)數(shù)據(jù)，機器人能夠更深入地理解任務(wù)情境與人類需求，從而制定更加精準(zhǔn)的協(xié)作策略。例如，通過結(jié)合視覺與聲音信息，機器人能夠感知環(huán)境的動態(tài)變化，從而更靈活地適應(yīng)任務(wù)的實時調(diào)整。

2.4人機協(xié)作的智能控制與規(guī)劃

在高度動態(tài)和復(fù)雜的協(xié)作環(huán)境中，智能控制與規(guī)劃是確保人機協(xié)作系統(tǒng)高效且穩(wěn)定運行的核心。為了使機器人能夠有效支持人類完成任務(wù)，智能控制系統(tǒng)需要涵蓋任務(wù)分配、路徑規(guī)劃、自適應(yīng)控制等多個方面的技術(shù)。以下是當(dāng)前人機協(xié)作智能控制與規(guī)劃中的關(guān)鍵內(nèi)容。

動態(tài)任務(wù)分配：在實際應(yīng)用中，任務(wù)分配的動態(tài)調(diào)整能力至關(guān)重要。例如，在工業(yè)裝配線上，機器人與人類可能面臨任務(wù)負荷變化，此時需要動態(tài)調(diào)整任務(wù)分配策略，以確保任務(wù)的高效完成。常見的動態(tài)任務(wù)分配方法涵蓋基于規(guī)則的分配算法[22]和基于強化學(xué)習(xí)的優(yōu)化算法[23]?；趶娀瘜W(xué)習(xí)的算法通過自適應(yīng)調(diào)整任務(wù)分配，能夠在任務(wù)復(fù)雜度增加時優(yōu)化人機協(xié)作，提升系統(tǒng)的靈活性和效率。

路徑規(guī)劃：路徑規(guī)劃是協(xié)作機器人核心技術(shù)之一。通過路徑規(guī)劃算法，機器人能夠找到最優(yōu)路徑以完成任務(wù)，并有效規(guī)避與人類或障礙物發(fā)生碰撞[24]。常見的路徑規(guī)劃算法如 A^* （A-star）算法[25]、快速搜索隨機樹（rapidly-exploring randomtrees，RRT）[26] D^* （D-star）動態(tài)規(guī)劃算法[27]等。這些算法通過持續(xù)計算空間中的可行路徑，使機器人能夠?qū)崟r更新行進路線，確保在動態(tài)環(huán)境中避開障礙物，并快速抵達目標(biāo)位置。

軌跡跟蹤與精確定位：軌跡跟蹤使機器人能夠在路徑規(guī)劃的基礎(chǔ)上精準(zhǔn)執(zhí)行指定動作。通過結(jié)合視覺系統(tǒng)與位置傳感器，機器人能夠?qū)崟r校正運動軌跡，確保與目標(biāo)物體的精確接觸。在一些高精度任務(wù)（如醫(yī)療輔助手術(shù)）中，軌跡跟蹤還需要考慮操作的細微差別及動作的柔性調(diào)整。此外，精確定位技術(shù)通過融合同時定位與地圖構(gòu)建（simulta-neouslocalizationandmapping，SLAM）[28]以及GPS系統(tǒng)，確保機器人在復(fù)雜環(huán)境中的運動穩(wěn)定性與精度。

動態(tài)避障與碰撞避免：為了確保人類安全，動態(tài)避障與碰撞避免是運動控制中的核心問題之一。動態(tài)避障技術(shù)依賴傳感器實時獲取環(huán)境信息，并通過深度學(xué)習(xí)或強化學(xué)習(xí)等算法快速計算可能的避障路徑。現(xiàn)代協(xié)作機器人通過多傳感器融合技術(shù)，結(jié)合視覺、激光雷達等手段，實現(xiàn) 360^° 全方位實時監(jiān)控，從而有效規(guī)避與人類及其他物體的碰撞。

自適應(yīng)控制：涵蓋自適應(yīng)力控制[29]與模型預(yù)測控制（model predictive control，MPC）[30]。自適應(yīng)力控制使機器人能夠根據(jù)不同操作場景動態(tài)調(diào)整作用力，以滿足不同任務(wù)的需求。機器人可以根據(jù)實時力反饋優(yōu)化操作行為，從而實現(xiàn)柔性接觸和精細操作。模型預(yù)測控制是一種常用的自適應(yīng)控制方法，通過預(yù)測未來狀態(tài)并生成最優(yōu)控制序列，確保機器人運動符合協(xié)作任務(wù)的需求。MPC廣泛應(yīng)用于多步?jīng)Q策場景，尤其是在多重約束條件下的復(fù)雜任務(wù)中[31]。它使機器人能夠基于當(dāng)前狀態(tài)預(yù)測未來環(huán)境變化，并預(yù)先優(yōu)化操作策略。

實時決策與任務(wù)重規(guī)劃：實時決策是人機協(xié)作過程中至關(guān)重要的環(huán)節(jié)，尤其在任務(wù)流程發(fā)生變化或環(huán)境突變時，機器人需要具備快速重規(guī)劃與響應(yīng)的能力。實時決策算法[2通過多模態(tài)傳感器獲取環(huán)境信息，并結(jié)合強化學(xué)習(xí)[28]或博弈論[33]等方法，制定最優(yōu)應(yīng)對策略，確保在復(fù)雜和動態(tài)環(huán)境中高效響應(yīng)與調(diào)整任務(wù)執(zhí)行。

3 人機協(xié)作的應(yīng)用案例

人機協(xié)作技術(shù)在多個領(lǐng)域展現(xiàn)出廣泛的應(yīng)用潛力。通過協(xié)作機器人與人類的有效合作，許多行業(yè)的工作效率、任務(wù)完成質(zhì)量和安全性得到了顯著提升。如圖3是人機協(xié)作技術(shù)在不同行業(yè)中的主要應(yīng)用案例。

制造業(yè)中的人機協(xié) 醫(yī)療中的人機協(xié)作： 智能家居與日常生 軍事和災(zāi)害救援中服務(wù)業(yè)中的人機協(xié)作：在制造業(yè)中，協(xié) 醫(yī)療領(lǐng)域?qū)珳?zhǔn)度 活協(xié)作：智能家居和 的應(yīng)用：在軍事和災(zāi)作：在人機交互和任作機器人已成為提 和安全性的要求極 日常生活領(lǐng)域，協(xié) 害救援領(lǐng)域，協(xié)作務(wù)自動化需求快速升生產(chǎn)效率和產(chǎn)品 高，協(xié)作機器人在 作機器人幫助人們 機器人憑借其卓越質(zhì)量的關(guān)鍵工具。 醫(yī)療行業(yè)中展現(xiàn)出 增長的背景下，協(xié) 高效完成各類家務(wù) 的耐久性和強大的作機器人在服務(wù)行傳統(tǒng)工業(yè)機器人主 巨大的應(yīng)用價值。 任務(wù)。隨著智能家 任務(wù)執(zhí)行能力，為要執(zhí)行單調(diào)、重復(fù) 在手術(shù)過程中，機 業(yè)的應(yīng)用也在迅速 居設(shè)備的普及，協(xié) 緊急和高風(fēng)險任務(wù)的任務(wù)，而協(xié)作機 器人可協(xié)助醫(yī)生完 擴展。服務(wù)業(yè)的協(xié) 作機器人在家庭場 提供了關(guān)鍵支持。作機器人主要應(yīng)用器人則通過與人類 成精確的切割和縫 景中逐漸成為常見 協(xié)作機器人進入危于客戶服務(wù)、物流協(xié)同工作，參與復(fù) 合，極大提高了手 助手，主要應(yīng)用于 險區(qū)域執(zhí)行物資傳配送和智能接待等雜且多樣化的生產(chǎn) 術(shù)的安全性與成功 清潔、照護和娛樂 遞、環(huán)境探測和搜場景流程 率 等方面 救任務(wù)柏惠維康Remebot手術(shù) 三星公司智能保姆機 美國空軍目前裝備的螺釘擰緊協(xié)作機器人 北汽李爾第一臺UR10 機器人，可用于腦出 血、腦囊腫近百種疾 天貓超市的“曹操” 智能分揀機器人 器人Bot-Care和Bot- Handy Vision60四足仿生機 器狗病的手術(shù)治療

3.1 制造業(yè)中的人機協(xié)作

協(xié)作機器人在提升制造業(yè)生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量方面發(fā)揮著重要作用[34]。相比傳統(tǒng)工業(yè)機器人，它們能夠與人類協(xié)同作業(yè)，執(zhí)行多樣化且復(fù)雜的生產(chǎn)任務(wù)。在裝配、質(zhì)檢和包裝等環(huán)節(jié)，協(xié)作機器人通常與工人配合完成操作。以汽車制造為例，協(xié)作機器人承擔(dān)車體零部件的精密裝配，同時依靠視覺傳感器與力控系統(tǒng)確保裝配精度。工人則專注于車輛系統(tǒng)的調(diào)試或最終質(zhì)量檢測等復(fù)雜任務(wù)。通過這種人機協(xié)作模式，不僅能提高生產(chǎn)線效率，還能保證產(chǎn)品質(zhì)量的穩(wěn)定性。研究表明，協(xié)作機器人具備自主優(yōu)化裝配策略的能力[11]，可不斷提升工作效率。

3.2 醫(yī)療中的人機協(xié)作

醫(yī)療領(lǐng)域?qū)Σ僮骶群桶踩缘囊髽O為嚴格，使協(xié)作機器人在該領(lǐng)域展現(xiàn)出廣泛應(yīng)用前景[35]。在手術(shù)過程中，這類機器人能夠協(xié)助醫(yī)生執(zhí)行精細操作。例如，在微創(chuàng)手術(shù)中，機器人可輔助完成精準(zhǔn)切割和縫合，從而提高手術(shù)的安全性與成功率。此外，協(xié)作機器人已被廣泛應(yīng)用于康復(fù)治療、病患護理和實驗室檢測等場景。手術(shù)室內(nèi)的協(xié)作機器人系統(tǒng)能夠與醫(yī)生實時交互，確保操作的精準(zhǔn)度，同時有效縮短手術(shù)時間和患者康復(fù)周期[36]在康復(fù)中心，協(xié)作機器人用于指導(dǎo)患者進行物理訓(xùn)練，并根據(jù)實時反饋調(diào)整訓(xùn)練方案，以保障康復(fù)過程的安全性和有效性[37]。借助機器人輔助，醫(yī)護人員能夠?qū)⒏嗑ν度嗽\療決策和治療方案的制定，從而進一步提升醫(yī)療服務(wù)水平。

3.3 服務(wù)業(yè)中的人機協(xié)作

隨著人機交互與任務(wù)自動化需求的增長，協(xié)作機器人正逐步滲透服務(wù)行業(yè)。目前，這類機器人主要應(yīng)用于客戶服務(wù)、物流配送和智能接待三大領(lǐng)域[38]。通過與人類員工協(xié)同作業(yè)，顯著提升服務(wù)質(zhì)量與運營效率。在物流配送方面，協(xié)作機器人可輔助倉庫員工執(zhí)行貨品揀選和分揀任務(wù)，從而優(yōu)化倉儲管理流程。實際應(yīng)用表明，此類系統(tǒng)能提升20%～30% 的物流作業(yè)效率[39]。例如，在電商倉儲中，機器人利用視覺識別技術(shù)精準(zhǔn)抓取商品，并將其自動歸類到指定儲位或配送區(qū)域。在智能接待場景中，酒店、商場等場所已廣泛應(yīng)用協(xié)作機器人執(zhí)行迎賓導(dǎo)覽、信息查詢等任務(wù)，部分機型還具備基礎(chǔ)訂單處理與結(jié)算功能。這些應(yīng)用實踐證實，人機協(xié)作模式在提升客戶滿意度（平均提高18.6% ）和優(yōu)化服務(wù)流程（耗時減少 25% ）方面具有顯著優(yōu)勢[40] C

3.4智能家居與日常生活協(xié)作

在智能家居領(lǐng)域，協(xié)作機器人大幅提升了生活的便利性和舒適度。隨著智能家居設(shè)備的普及，這類機器人已逐漸成為家庭中的常備助手，主要負責(zé)清潔、照護和娛樂三大功能[41]。具體而言，協(xié)作機器人能完成地面清掃、物品整理、餐食烹飪等日常家務(wù)勞動[42]。在家庭照護場景中，機器人可實時監(jiān)測老人或兒童活動狀態(tài)，及時提供輔助支持或觸發(fā)預(yù)警機制，有效增強居家安全保障[43]。此外，協(xié)作機器人還能扮演家庭互動伙伴角色，通過陪伴交流、播放影音資源等方式豐富日常生活。通過與物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備互聯(lián)，家庭協(xié)作機器人能與其他智能家居設(shè)備協(xié)同工作，從而實現(xiàn)更加智能化和自動化的生活環(huán)境。

3.5軍事和災(zāi)害救援中的應(yīng)用

在應(yīng)急救援和軍事領(lǐng)域，協(xié)作機器人憑借卓越的環(huán)境適應(yīng)能力和任務(wù)執(zhí)行效率，已成為高風(fēng)險作業(yè)的重要技術(shù)支撐[44]。這類機器人可與救援人員形成高效協(xié)同，深入危險區(qū)域?qū)嵤┪镔Y運輸、環(huán)境勘測和生命搜救等任務(wù)，顯著縮短人員在危險區(qū)域的暴露時間[45]。實際案例顯示，在地震或火災(zāi)現(xiàn)場，協(xié)作機器人能攜帶探測設(shè)備深入廢墟，實時回傳熱成像數(shù)據(jù)與生存體征信息[46]。部分機型還可搭載急救包和生命維持裝置，為受困者提供緊急醫(yī)療支持。軍事應(yīng)用中，協(xié)作機器人系統(tǒng)能完成戰(zhàn)區(qū)偵察、彈藥運輸?shù)热蝿?wù)，通過人機協(xié)同模式降低作戰(zhàn)人員傷亡風(fēng)險[47]。這類機器人不僅提高了救援和軍事行動的安全性，還顯著提升了任務(wù)的執(zhí)行效率和精準(zhǔn)度。

4 總結(jié)與展望

人機協(xié)作技術(shù)正朝著智能化、場景化和個性化方向快速發(fā)展。人工智能、5G通信與邊緣計算的深度融合，將持續(xù)拓展協(xié)作機器人的應(yīng)用邊界并提升系統(tǒng)響應(yīng)速度。隨著多模態(tài)交互、情境感知等技術(shù)的突破，未來協(xié)作機器人將實現(xiàn)更精準(zhǔn)的需求識別與自適應(yīng)服務(wù)，在工業(yè)、醫(yī)療、家庭等場景中形成更自然的人機協(xié)同范式。技術(shù)迭代過程中仍需重點解決倫理規(guī)范、數(shù)據(jù)安全及人機權(quán)責(zé)界定等問題，以推動人機協(xié)作生態(tài)的可持續(xù)發(fā)展。

人機協(xié)作的智能化與個性化：未來的人機協(xié)作將更加注重智能化與個性化，使協(xié)作機器人能夠根據(jù)用戶的需求和情境變化，自主調(diào)整協(xié)作策略。借助深度學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)與遷移學(xué)習(xí)等前沿技術(shù)，協(xié)作機器人將具備對環(huán)境及用戶行為的智能理解和精準(zhǔn)預(yù)測能力，從而實現(xiàn)更高效、更個性化的協(xié)作。

交互方式的多模態(tài)化：多模態(tài)交互技術(shù)使協(xié)作機器人能夠通過視覺、觸覺、聽覺等多種感官方式，與人類進行更加自然流暢的互動，從而顯著提升協(xié)作體驗和效率。

自主學(xué)習(xí)與適應(yīng)性：自主學(xué)習(xí)與適應(yīng)性將是未來人機協(xié)作系統(tǒng)的重要發(fā)展方向。結(jié)合大語言模型、強化學(xué)習(xí)、模仿學(xué)習(xí)和遷移學(xué)習(xí)等技術(shù)，協(xié)作機器人能夠通過不斷學(xué)習(xí)和優(yōu)化，迅速掌握任務(wù)并自我調(diào)整策略。例如。機器人能夠模仿人類操作，逐步改進裝配流程；遷移學(xué)習(xí)則允許機器人將已獲得的經(jīng)驗應(yīng)用到新的任務(wù)中，從而縮短學(xué)習(xí)周期并提高效率。隨著這些技術(shù)的融合，協(xié)作機器人將變得更加靈活、高效，能夠更好地適應(yīng)復(fù)雜和動態(tài)的工業(yè)環(huán)境。

參考文獻：

[1]HAESEVOETS T，DE CREMERD，DIERCKX K，et al. Human-machine collaboration in managerial decision making[J].Computers in Human Behavior，2O21，119： 106730.1-106730.10.

[2] GONZALEZ M. Human-machine collaboration： enhancing efficiency in healthcare[J/OL]. International Journal of Technology，2025，10（10）：1-15（2025-01-11）[2025- 02-17].htps：//mdlearn.us/index.php/mt/article/ view/28.

[3]KAISER J， LAUSCHER A， EICHLER A. Large language models for human-machine collaborative particle accelerator tuning through natural language［J]. Science Advances，2025，11（1） ：eadr4173.1-eadr4173.13.

[4]LIU J. AI-driven knowledge discovery：developing a human-machine collaborative framework for learning Japanese sentence patterns[J/OL]. Education and Information Technologies，2025，10（2）：1-34（2025-01-13） [2025-02-17]. htps：//link.springer.com/10.1007/ s10639-024-13267-w.

[5]LIUL，GUO F，ZOU Z S，et al. Application，development and future opportunities of collaborative robots（cobots）in manufacturing：a literature review[J].International Journal of Human-Computer Interaction，2O22，40 （4）：915-932.

[6] DENG W P，LIU Q， ZHAO F F，et al. Learning by doing：a dual-loop implementation architecture of deep active learning and human-machine collaboration for smart robot vision[J].Robotics and Computer-Integrated Manufacturing，2024，86：102673.1-102673.20.

[7]KANT S，ADULA M. Human-machine interaction in the metaverse in the context of Ethiopia[M/OL]//MEHTA S，GUPTA S K，ALJOHANI A A，et al. Impact and Potential of Machine Learning in the Metaverse.IGI Global，2024：196-212（2024-07-26）[2025-02-17]．https：//www. igi-global. com/chapter/human-machine-interaction-in-the-metaverse-in-the-context-ofethiopia/353649.

[8]PENG JY，KIMMIG A，WANG D K，et al. Intention recognition-based human-machine interaction for mixed flow assembly[J].Journal of Manufacturing Systems， 2024，72：229-244.

[9]MARISCAL M A，ORTIZ BARCINA S，GARCIA HERRERO S，et al.Working with collaborative robots and its influence on levels of working stress[J]．International Journal of Computer Integrated Manufacturing，2O24，37 （7）：900-919.

[10]HOFEDITZ L， MIRBABAIE M，ORTMANN M.Ethical challenges for human-agent interaction in virtual collaboration at work[J]. International Journal of Human-Computer Interaction，2024，40（23） ：8229-8245.

[11]黃海松，張松松．機器人協(xié)同裝配的發(fā)展與應(yīng)用研究 綜述[J]．貴州大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2022，39 （6） ： 17-24.

[12]SHAHIN M， CHEN F F，HOSSEINZADEH A，et al. Robotics multi-modal recognition system via computerbased vision[J]. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology，2025，136（9） ：3989-4005.

[13]CHOI SH，KIM M，LEE JY. Smart and user-centric manufacturing information recommendation using multimodal learning to support human-robot collaboration in mixed reality environments[J]. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing，2025，91：102836.1-102836.14.

[14]GAN Z H，BAI Y K，WU P S，et al. SGRN：SEMGbased gesture recognition network with multi-dimensional feature extraction and multi-branch information fusion [J]．Expert Systems with Applications，2025，259： 125302. 1-125302.12.

[15]XUE M， ZHANG M X. Effects of classroom design characteristics on children’s physiological and psychological responses：a virtual reality experiment[J]. Building and Environment，2024，267：112274.1-112274.15.

[16]WANG B C， SONG C，LI X Y， et al. A deep learningenabled visual-inertial fusion method for human pose estimation in occluded human-robot collaborative assembly scenarios[J]. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing，2025，93：102906.1-102906.17.

[17]LIU S X，XU JW， ZENG W Y， et al. Perception and recognition of proximity and contact processes via parallel double-transistor configuration[J]. Advanced Functional Materials，2025：2422733.1-2422733.15.

[18]PANG JZ， ZHENG P. ProjecTwin：a digital twin-based projection framework for flexiblespatial augmented reality in adaptive assistance[J]. Jourmal of Manufacturing Systems，2025，78：213-225.

[19]FU YL，LU WS，CHENJJ.A virtual reality-based ergonomic assessment approach for human-robot collaboration workstation design in modular construction manufacturing［J]．Advanced Engineering Informatics，2025， 64：103054.1-103054.13.

[20] ZHAO F， ZHANG C C，GENG B C. Deep multimodal data fusion[J]. ACM Computing Surveys，2024，56 （9）： 216.1-216.36.

[21]TONG T， SETCHI R， HICKS Y. Human intention recognition using context relationships in complex scenes[J]. Expert Systems with Applications，2025，266：126147. 1-126147. 14.

[22]MIKUS M，KONECNY J，KROMERP，et al.Analysis of the computational costs of an evolutionary fuzzy rule-based internet-of-things energy management approach[J]. Ad Hoc Networks，2025，168：103715.1-103715.9.

[23] CHANG X， JIA X，REN J. A reinforcement learning enhanced memetic algorithm for multi-objective flexible job shop scheduling toward Industry 5.O[J].International Journal of Production Research，2025，63（1）：119-147.

[24]劉建林，黃海松，范青松，等．基于改進樽海鞘群算法 的機械臂多目標(biāo)軌跡規(guī)劃研究［J/OL]．中國機械工 程，2024：1-13（2024-11-01）[2025-02-17]．https：// link.cnki. net/urlid/42.1294.th.20241031.1351.007.

[25]HUANGJB，CHENCM，SHENJJ，et al.A self-adaptive neighborhood search A-star algorithm for mobile robots global path planning[J]. Computers and Electrical Engineering，2025，123：110018.1-110018.20.

[26]TENGESDAL T，PEDERSEN T A， JOHANSEN T A． A comparative study of rapidly-exploring random tree algorithms applied to ship trajectoryplanning and behavior generation[J].Journal of Intelligent amp; Robotic Systems， 2025，111（1） ： 14.1-14.19.

[27]劉鈺銘，黃海松，范青松，等．基于改進 A^* -DWA算 法的移動機器人路徑規(guī)劃［J]．計算機集成制造系 統(tǒng)，2024，30（1）：158-171.

[28] KHAN S，NIAZ A， YINKE D，et al.Deep reinforcement learning and robust SLAM based robotic control algorithm for self-driving path optimization[J]. Frontiers in Neurorobotics，2025，18：1428358.1-1428358.12.

[29]LIN X K， GAO F，BIAN W H. A high-effective swarm intelligence-based multi-robot cooperation method fortarget searching in unknown hazardous environments[J]. Expert Systems with Applications，2025，262：125609.1- 125609. 13.

[30] YUMBLA F，F(xiàn)AJARDO-PRUNA M， PIGUAVE A，et al. An open-source multi-robot framework system for collaborative environments based on ROS2[J/OL]. IEEE Access，2025，13：12345-12360（2025-01-16）[2025- 02-17].https：//ieexplore.iee.org/abstract/document/10843238/.

[31]MA W，DUANA，LEE HY，etal. Human-aware reactive task planning of sequential robotic manipulation tasks[ J （204號 OL].IEEE Transactions on Industrial Informatics，2025，21 （3）：1234-1245（2025-01-15）[2025-02-17].htps：//ieexplore.ieee. org/abstract/document/10843081/.

[32] ZHENG C，DU Y Y， XIAO JH， et al. Semantic map construction approach for human-robot collaborative manufacturing[J/OL]. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing，2025，91[2025-02-17]. https：//doi. org/10.1016/j. rcim. 2024.102845.

[33]ZHU YT，ZHANG Y.A game-theoretic cooperative path planning strategy using hybrid heuristic optimization algorithm[J].IET Control Theoryamp; Applications，2025，19 （1） ： e12766.1- e12766.13.

[34]KESHVARPARAST A， KATIRAEE N， FINCO S， et al. Integrating collaboration scenarios and workforce individualization in collaborative assembly line balancing[J].International Journal of Production Economics，2O25，279： 109450.1-109450.13.

[35]HOLLAND J， KINGSTON L， MCCARTHY C，et al. Service robots in the healthcare sector[J/OL]. Robotics， 2021，10（1）： 47（2021-03-11）[2025-02-17]. https：// doi. org/10.3390/robotics10010047.

[36]PANGGY，YANG G，PANG ZB.Review of robot skin：a potential enabler for safe collaboration，immersive teleoperation，and affective interaction offuture collaborative robots[J].IEEE Transactions on Medical Robotics and Bionics，2021，3（3）：681-700.

[37]KENNEDY M III. The role of collaborative robotics in assistive and rehabilitation applications[J/OL]. Science Robotics，2023，8（83）（2023-10-25）[2025-02-17].https：// www.science.org/doi/10.1126/scirobotics. adk6743.

[38]LIMARKD，HECKLERWF，F(xiàn)RANCISCOR，et al. Integrating collaborative learning and advanced technology in Industry 5.O：a systematic mapping study and taxonomy[J].International Journal of Human-Computer Interaction，2025，41（1）： 707-722.

[39]VELASTEGUI R，POLER R，DIAZ-MADRONERO M. Revolutionising industrial operations ： the synergy of multiagent robotic systems and blockchain technology in operations planning and control[J]. Expert Systems with Applications，2025，259：126460.1-126460.17.

[40]TIWARI R，SRINIVAASA，VELAMATIRK. Adaptive navigation in collborative robots：a reinforcement learning and sensor fusion approach[J]. Applied System Innovation，2025，8（1） ： 9.1-9.20.

[41]MA W， DUAN A，LEE H Y，et al. Human-aware reactive task planning of sequential robotic manipulation tasks [J].IEEE Transactions on Industrial Informatics，2025， 21（4）：1234-1243.

[42]KANG H Y，LU JG， LI K X， et al. A decision-making algorithm of multiple reactive tasks for autonomous driving sweepers based on behavior trees[J/OL]. IEEE/ASME Transactions on Mechatronics，2025，30（2）：1234-1244 （2025-01-24）[2025-02-17].https：//ieeexplore. iee. org/abstract/document/10852537/.

[43]JIW，LUOR，SUNY，etal.Anetworkedintelligentelderlycare model based on nursing robots toachievehealthy aging[J].Research，2025，8：0592.1-0592.11.

[44]MAULANAW，SYAFAATM，WIDIATMOKOD，etal. Smart army robot design as a monitoring and negotiation mediabased on artificial intelligence[J].TEKNOSAINS：Jurnal Sains，Teknologi dan Informatika，2025， 12（1）：155-160.

[45]KOCZI D，SAROSI J. Analysis of collision types in collaborative robotsusing mechanism actuated by pneumatic artificialmuscle[J/OL].Actuators，2025，14（1） （2025-01-10）[2025-02-17]. https：//doi.org/10. 3390/act14010022.

[46]VIGNESHU，RAMKG，AL-OBAIDIASM.Optimizingresource management with edge and network processingfor disaster response using insect robot swarms[J]. Exploring the Micro World ofRobotics through Insect Robots，2025：39-60.

[47]ADAMSJA，SCHOLTZJ，SCIARRETTA A.HumanRobot teaming challenges for the military and first response[J].Annual Review ofControl，Robotics，and Autonomous Systems，2024，7（1）：149-173.

（責(zé)任編輯：曾 晶）

A Review of the Development and Application of Human-Robot Collaboration Technologies

HUANG Haisong ^*1，2 ， ZHU Yunwei1， ZHANG Guozhang1 （1.KeyLaboratoryofdvancedManufacturingTechology，inistryofEducationGuizhouUniversityGuyang5Oo，ha; 2.School of Mechanical Engineering，Guizhou University，Guiyang 55oo25，China）

Abstract：Inthe context of the current increasing demand for automation and intelligence，human-robot collaboration has becomean important research direction in the field of roboticsand artificial inteligence. Human-robot collaboration systemsaim to achieve eficient completion of complex tasks through human-robot interaction，and have been widely used in many fields such as manufacturing，healthcare，smart home and daily life collaboration，militaryand disaster relief.This paper systematically reviews the key technologies of humanrobot collaboration（i.e.，perception and recognition，human-robot interaction，multimodal data fusion and intellgent control andplannng for human-robot collaboration），and analyzesthe importance of related technologies in practical applications.Inadition，the article combines the latest research results，proposes the future development trend of human-computer collaboration systems，and looks forward to the potential application prospects of human-robot collaboration systems in different industries.

Keywords：robot；human-robot collaboration；human-robotcollaboration key technologies；human-robot collaboration application areas

黃海松，女，1977年生，博士，教授，博士生導(dǎo)師，享受國務(wù)院特殊津貼專家、貴州省省管專家、省百層次創(chuàng)新人才、省數(shù)字經(jīng)濟領(lǐng)域重點人才、貴州省裝備制造數(shù)字孿生科技創(chuàng)新團隊領(lǐng)銜人、貴州大學(xué)現(xiàn)代制造技術(shù)教育部重點實驗室常務(wù)副主任/機械工程學(xué)院副院長，貴州大學(xué)學(xué)術(shù)學(xué)科帶頭人。近5年，主持承擔(dān)國家自然科學(xué)基金、國家科技支撐計劃子課題、貴州省科技重大專項、貴州省揭榜掛帥項目等20余項。獲貴州省科技進步一等獎1項（R1）、二等獎2項（R2）、中國自動化學(xué)會科技進步一等獎2項（R2）、中國通信工業(yè)學(xué)會論文一等獎1項（R1）、中國產(chǎn)學(xué)研合作推進會創(chuàng)新獎個人獎等。授權(quán)發(fā)明專利21件、已成功轉(zhuǎn)化5件，登記軟件著作權(quán)20項，出版專著2部。發(fā)表SCI/EI收錄論文60余篇，總被引用次數(shù) gt;1 000 次。擔(dān)任《計算機集成制造系統(tǒng)》期刊常務(wù)理事、中國圖學(xué)學(xué)會數(shù)字孿生專委會理事、中國計算機學(xué)會工業(yè)控制專委常委、中國機械工程學(xué)會工業(yè)大數(shù)據(jù)與智能系統(tǒng)專委、《包裝工程》雜志專家委員會委員、《機械與電子》編委等。