6月22日，機器人行業(yè)高端智庫立德智庫攜手全球柔性智能機器人領(lǐng)跑者節(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)作機器人智能感知、自主認(rèn)知、人機交互、碰撞檢測等技術(shù)發(fā)展趨勢。

　　來自上海交通大學(xué)、北京理工大學(xué)、上海機器人產(chǎn)業(yè)技術(shù)研究院、立德機器人研究院及節(jié)卡機器人的多位行業(yè)專家出席線上發(fā)布會，共同探索協(xié)作機器人關(guān)鍵技術(shù)和創(chuàng)新應(yīng)用。

報告獲取方式：

關(guān)注“節(jié)卡機器人”微信公眾號，在菜單欄點擊 “技術(shù)報告”在線申請。

　　前沿發(fā)展趨勢一：智能感知——多學(xué)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(jìn)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(xué)、生物技術(shù)、人工智能、認(rèn)知科學(xué)、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）。基于對復(fù)雜動態(tài)環(huán)境下知識的主動獲取、學(xué)習(xí)與推理方法、視覺認(rèn)知與基于動態(tài)環(huán)境的主動行為意圖理解與預(yù)測理論、協(xié)作機器人的自主學(xué)習(xí)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。

　　前沿發(fā)展趨勢二：自主認(rèn)知——復(fù)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(dāng)前協(xié)作機器人應(yīng)用面越來越廣，在復(fù)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(fù)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(fù)雜、嚴(yán)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(jìn)的認(rèn)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(fù)雜環(huán)境的自主認(rèn)知。深入研究面向復(fù)雜環(huán)境與復(fù)雜任務(wù)的自主控制，辨識協(xié)作機器人的動力學(xué)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。

　　前沿發(fā)展趨勢三：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(xué)、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(biāo)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，擁有很廣泛的應(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。現(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(jìn)行識別以及使用視覺信息進(jìn)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。基于視覺的識別方法是指從相機獲取手勢視覺圖像進(jìn)行一系列算法處理，進(jìn)行識別獲取結(jié)果。

　　前沿發(fā)展趨勢四：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(xué)模型，估計外力或構(gòu)建觀測器。當(dāng)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(dāng)前的電機反饋得到的電流實際值與動力學(xué)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。