机器人人机共融技术研究与进展

王秋惠 赵瑶瑶

（天津工业大学机械工程学院，天津，300387）

0 引言

机器人产业如今正在蓬勃发展，其应用从制造产业逐渐向家庭娱乐、医疗健康、航天科技等领域转化[1-3]；另一方面，社会老龄化导致企业用工短缺，人们重新思考服务机器人在人类生活及生产过程中所饰演的角色[4-5]。

在工业4.0大背景下，基于机器人技术的智能生产模式已成趋势，人机协作共融将成为未来智能生产发展必然面对的新课题[6]，成为衡量一个国家科技创新水平的重要指标。

人机共融理念的提出打破了传统的单一结构化工作环境与人控制机器人的传统工作方式，实现了人与机器人在同一作业环境下自然交互与协同作业[7]。目前，我国在机器人领域的基础理论研究已取得一定成果，但在其技术领域的创新型研究相对不足，这制约了我国服务型机器人产业的发展[8]。因此，关注新一代服务机器人人机共融技术的基本原理与关键技术，探究机器人人机共融技术未来发展趋势，对中国机器人产业发展具有突破性的意义。

人机共融指在同一空间下让机器人逐渐具备人类感知、学习、思考、自适应及决策能力，通过与人类大脑逻辑思维及应变能力的结合，使机器人充分发挥其快速、准确、耐疲劳等机械性能；人与机器人两者之间优势互补，自然安全地进行交互，共同协作完成设定的目标方案，实现人机融合[13]。

伴随新兴智能技术的快速发展，新一代的人机交互更加强调人机共融。人机共融是技术发展的必然趋势，未来的智能机器人产品都将包含人机共融系统层面的元素[8]。因此，机器人人机共融技术的研究已刻不容缓。

机器人是工业4.0的九大技术支柱之一，制定新一代智能服务机器人发展策略是各国抢占世界科技制高点的必要措施。目前，美欧日韩等均已发布一系列机器人战略政策来支持共融机器人的发展，中国的机器人产业与欧美等发达国家相比起步虽晚，但发展速度相对较快。2016年中国国家自然科学基金启动共融机器人重大研究计划，提出共融机器人的新理念，期望通过对共融机器人结构、感知与控制的基础理论和关键技术的研究，提升机器人交互能力与我国机器人领域整体研究水平，为我国未来机器人产业及技术的发展提供创新思路与科学支撑[9-10]。次年，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，指出人机协同增强智能是人工智能发展的重点之一[11]。依附于国家政策的支持，目前国内高校及机器人研究所均已积极开展人机共融相关领域的基础研究与应用，力图为国家亟需解决的现代服务机器人装备的开发提供理论与技术支撑，使我国智能机器人理论与应用技术步入世界领先行列[12]。

1 共融机器人研究与应用现状

伴随新科技技术的快速发展，自1959年第一台工业机器人问世以来，机器人在许多方面都发生了巨大变化，例如为更好地服务人类，出现了针对不同的任务应用情景的各类机器人。为促进不同场景下人与机器人更好地合作，人机协作成为时下热点研究领域，引起了学术界和工业界的关注[14]。目前，机器人正实现从传统机器人到现代智能化机器人的转变，人机共融作为下一代智能机器人技术的核心特征[15]，它将从根本上改变未来人机关系[16-17]。

未来智能机器人功能实现需高度依赖于它们与环境、人、机器人的实际交互能力，而赋予机器人这种能力将需要对其进行深入研究，以实现机器人与人的融合、机器人与环境的融合、机器人与机器人的融合[18]，图1为人机共融详情图。

图1 人机共融详情图

1.1 “机器人—人”融合

机器人与人融合指在同一协作空间下，人与机器人可以紧密协调，自然地进行交互，共同协作完成任务。人机协作是目前实现人机融合方法的基础，它基于人工智能技术获取知识表达与推理技术从而进行形式化计算建模；从人机交互中借鉴交互与信息表示技术获取人与机器能力不对称的认识[4]。

美国在机器人人机协作领域的研究起步较早，1996年，美国西北大学的J. Edward Colgate和Michael Peshkin等教授首次提出协作机器人的概念[19]。而在此之前，美国便已开展相关研究，美国的Barrett Technology公司在1990年便已开始进行触觉机器人手臂的研发任务，1995年由该公司设计的世界第一台商用机器人“WAM”机械臂正式亮相[20]。2009年，丹麦优傲机器人公司推出世界第一款以协作为设计目标的机器人“UR5”，见图2（a）所示，它消除了协作机器人对安全围栏的需求，并与工人一起进行安全操作。2014年，瑞士ABB集团发布了世界首台真正实现人机协作的双臂机器人“YuMi”，见图2（b）所示，该机器人能够在确保安全的前提下和人进行近距离协作，该机器人的投入使用代表着人机协作新时代的来临[21]。

图2 协作机器人

目前医疗健康是我国战略及全球关注的重点[22]，随着共融机器人在康复医疗服务领域的推广应用，如何处理好人机共融是康复机器人研发所面临的核心问题。

在国外，美国Ekso公司设计的外骨骼机器人内部设置了3种康复模式，用户可以根据自身病愈情况选择相应模式进行康复训练[23]。以色列Rewalk公司开发的康复下肢外骨骼机器人，见图3（a）所示，可以通过运动传感器检测患者穿戴时肢体动作与重心的变化，模仿正常人类自然行走的步态，为病患提供合适的步行速度，使瘫痪者重新获得独立行走的能力[24]。日本RIKEN国家实验室研发的护理机器人“RIBA”，见图3（b）所示，可根据医护人员的指令完成抱起、移动和放下病人等任务[25]。

图3 服务机器人

另外，Castellini等[26]提出一种基于前臂表面肌电信号的机器学习方法，通过指导患者想象用双手做同样的动作来收集病人残肢与健康手抓取与用力的肌电图数据，从而准确确定患者主体愿意使用的抓握类型以及所需的力的大小，该方法可有效实现对高度灵巧的机器人手的手指位置与手指力的在线实时控制。赵伟亮等[27]针对当前主动型下肢假肢的控制问题，提出了一种主动型下肢假肢设计与分类的通用控制框架，进一步加强了该类产品人机融合理论指导。

Fang 等[28]设计出触觉手套可以方便地采集人类抓握的触觉信息，提出应用视觉——触觉信息融合算法来建立触觉融合物体识别系统，并将该结果应用于机器人系统以提高机器人操纵性能。Carriere 等[29]通过保持探针和组织表面之间的稳定接触，设计了一个医用协作机器人助手，操作员可在远程操作模式或半自动模式下控制从属机器人，来减少医生的疲劳。Mortl等[30]应用力矩传感器来检测人类意图，设计了一款人机协作共同搬运物体的互动场景模型，研究物理机器人助手的动态角色分配的客观和主观影响。Xu等[14]提出了一种人机回圈的仿真控制方法，通过实时运动模拟令机器人模拟人的动作，以更自然的方式增强机器人的交互能力，并提高了机器人对不确定动态环境的适应性。禹鑫燚等[31]通过建立人体上肢运动学模型获取交互系统中的人体姿态信息，应用人体姿态解算方法与目标点跟踪实现机器人控制策略，设计了一款可满足不同交互需求的人机共融系统，该系统可保证同一协作环境下的人机安全以及对不同交互模式的适应性。

美国麻省理工学院研发的“Nexi”机器人，见图3（c）所示，能理解人类语言，通过丰富的面部表情与肢体动作来表达不同的情感。Knox等将TAMER框架应用于“Nexi”，进行交互式导航行为训练的应用，使该机器人可从自由形式的人类生成的反馈中学习新的自主动作[32]。

1.2 “机器人—环境”融合

目前大部分工业机器人只能在单一环境下进行重复工作，其本身并不具备感知适应复杂环境的能力。共融机器人作为未来机器人的发展重点，需具有感知、理解和快速响应未知环境的能力，面对复杂动态环境可自主规划路线且保持正常运行[8]。

Flacco等[33]基于深度空间的概念，提出了一种通过评估机器人与工作空间中动态障碍物间距离的方法来避免碰撞，实现人机安全共存。姚瀚晨等[34]提出一种基于改进弹簧模型的移动机器人柔顺跟随方法，以解决人机共融环境下因被跟随目标的突发性运动造成的跟随型自动搬运机器人跟踪失效或失灵碰撞等问题，实现了在目标无规律运动场景下机器人对行人的柔顺跟随。

面对复杂的月面环境及任务束缚，共融机器人以其自身优越的通用性能为月球探测任务的实现提供了一条有效的解决途径[35-36]。欧洲航天局研制的四足机器人“Space-Bok”，见图4（a）所示，具有全地形适应能力，能够在未知崎岖地形与低重力环境下实现自主运行和跳跃活动，其自身具备的侧摔自恢复功能可提高机器人在月面的生存能力，配合航天员协作完成探测任务[37]。俄罗斯航天局研发的人形机器人“Fedor”，见图4（b）所示，能在深空探测中代替宇航员完成宇航员在太空中难以操作甚至无法完成的危险任务。我国由航天科技集团五院抓总研制的中国空间站核心舱中的机械臂，见图4（c）所示，具有7个自由度，实现了人类手臂的最真实还原，可在太空中完成舱段转位、航天员出舱活动协助、舱外货物搬运、舱外状态检查、舱外大型设备维护等8大类在轨任务[38]。

图4 太空机器人

另外，为提高机器人在未知环境下的自适应能力，Liang等[39]在阻抗控制框架内，提出一种结合迭代学习算法来生成参考轨迹并改善力跟踪性能的自适应控制方案，通过实时估计环境刚度与位置使观测到的力收敛到期望值，从而获得精确的参考轨迹。该方法对未知环境具有鲁棒性，可应用于未知环境参数的实际机器人约束操作中。Wang等[40]提出一种由拮抗式气动肌肉驱动的肘关节主动柔顺控制策略，以提高工业机械手在不同工作环境下的适应性。Gong等[41]设计了一种新的基于第一视角自然教学模式的人形机器人，通过构建一个人在环中的远程在场控制系统来验证自然教学模式的有效性，为机器人适应动态环境的训练提供了新思路。

1.3 “机器人—机器人”融合

在人工智能技术飞速发展的背景下，多机器人协作系统已被广泛应用于许多领域。目前，机器人只能完成单一工作任务，而智能生产线需要不同类型机器人共同完成更加复杂的分布式装配任务。因此，多机器人之间如何高效地完成协作任务是实现机器人与机器人共融的研究热点。任务分配作为多机器人协作过程中的必要环节，合理的任务分配方案可以提高多机器人系统的作业效率[42-43]。

李虎等[44]从团队情感角度出发，考虑积极团队情感基调对多机器人团队协作能力与有效性的影响，提出了一种针对情感机器人协作任务分配的积极团队情感基调拍卖算法。Farinelli等[45]提出了基于动态任务分配的多机器人巡逻在线协调方法，并提出基线贪婪方法（DTAGradient）和基于市场的顺序单物品拍卖技术（DTAP）两种动态任务分配技术，以适应巡逻团队中不可预测的变化。Goldhoorn等[46]将强化学习算法与基于粒子滤波两种不同的技术，应用于协调移动机器人团队进行人员搜索与跟踪。赵文政等[47]介绍了一种层次化测量任务分配方法，该方法应用于多机器人任务分配中，可提高在线测量下多任务分配的效率，降低多机器人在共享空间下的运动干涉效率。李珣等[48]针对智能生产车间里机器人搬运作业过程中所面对的复杂动态任务分配难题，提出智能体博弈理论的分布式自主决策框架，以求解多机器人系统任务分配的最优解。

相较于传统机器人，共融机器人要求机器人与人在同一工作环境下，能相互协调配合完成复杂任务，因此，这需要机器人具有更高的感知、认知、决策、学习和协作能力。

2 人机共融技术研究重点

人机共融作为时下机器人研究热点，如何使人与机器人各自发挥自己的优势，真正实现人机共融，突破相关技术领域的挑战与瓶颈已是当务之急。

2.1 感知层面

机器人具备感知能力是其区别于机器的本质特征，机器人对环境和人行为的感知与理解是实现机器人控制与安全的基础[4]。为保证机器人与人在同一协作空间内的安全，机器人要求具备准确感知和快速理解环境与人类行为的能力。

感知技术是实现“人—机—环境”融合的前提，为了保证机器人与人类在同一环境下能够安全地进行合作，机器人需要对非动态和动态环境进行感知，对不断变化的环境进行自主调整与适应，准确感知并快速响应和其合作的人类与机器人行为[8]。

共融机器人的工作方式不是传统意义上的重复式机械操作，人机之间由传统的单向协同转变为协作领域内的双向协同，因此，对环境的实时感知与自主适应以及对协作伙伴行为的理解与反馈都将成为共融机器人技术发展必不可少的要求。

感知技术具体可概括为以下方面：人类行为姿态预测识别、非结构动态环境交互的建模与理解、机器人多模态感知融合技术、智能机器人视觉仿生技术等。

2.2 安全层面

安全交互是机器人融入大众生活的基本要求，保证人机协作过程中人的安全是实现人机共融的首要任务[12]。

保证人、机在同一物理空间下的交互安全是共融机器人的核心特征，只有在保证人机交互安全的前提下，才能继续对机器人人机共融进行相关研究。

基于传感器对人和物品进行感知是目前各国普遍追求的新型人机共融形式，该形式允许机器人与人进行亲密接触，通过限制机器人自身速度、功率等输出能力，从根源上避免人机伤害事故的发生[5]。

为加强物理交互环境下的人机安全，机器人要求具备接触前预警、接触后感知以及对人体行为、运动意图和环境的感知识别能力[13]。“机器人不能伤害人类”，这是I. Asimov提出的“机器人三大定律”中的第一条，作为三条规则的基础，它强调了人与机器人的本质关系与安全要求[49]。因此，不论何种机器人，其服务的对象都是人，在共享空间下“以人为中心”的共融机器人安全技术问题应是学者的研究重点。

2.3 结构层面

人因工程是良好的结构设计必须考虑的重点，为提高人机协作关系，机器人结构设计需充分考虑人的关节特征[50]。

未来机器人将是由刚性、柔性材料以及运动机构组成的耦合系统[18]，刚性部件确保机器人运行中所需的驱动力、功率与响应性；柔性部件确保机器人与人自然交互，并具备高适应能力、灵敏度与交互安全性[51-52]。

目前已有不少学者从仿生结构、柔性感知技术、驱动控制、复合/智能材料及运动学建模等方面对仿人机械臂进行研究[53-56]，而要实现其技术发展成熟，仍需学者进行更深入研究。

2.4 交互层面

人机交互是机器人研究领域的重要内容之一，实现更加智能、方便与安全的交互方式是研究者一直追求的方向。

依靠鼠标、键盘等传统设备输入的操作方法不能实现“人—机—环境”的自然交互，伴随技术发展，基于人体特征的语音、指纹、手势、面部及虹膜等识别技术正在逐渐成熟[57]。目前，传统的单一交互方式已不能满足机器人发展的需求，多种交互方式融合的交互方法将是未来的研究热点。

为实现高效自然的人机交互模式，研究人员需要对虚拟示教技术、机器人自主语音识别交互技术、基于视觉的机器人手势姿态识别技术、“生—机”智能交互与生机电一体化机器人技术等相关技术进行深入研究。

3 挑战与发展趋势

3.1 问题与挑战

目前，机器人人机共融研究已取得一定成果，但在其核心技术发展方面仍面对诸多挑战，主要表现为四个层面：未知动态环境感知能力提升；人机协作安全性挑战；结构与机构技术的提升；人机交互技术智能化发展。

3.1.1 未知动态环境感知能力提升

共融机器人需要与人在同一物理环境下合作完成复杂的作业任务，这要求机器人需具备感知适应复杂环境变换的能力，在作业过程中能自动避开障碍物且自主规划行驶路线。

因此，为实现共融机器人在未知动态环境下仍能完成作业任务的愿景，未来应用对相关感知、认知、决策及自适应等方面的技术研发与提升提出了更高要求。

3.1.2 人机协作安全性挑战

保证人机安全是人机共融技术发展需面对的主要挑战，主要受机器人感知技术、机器人环境感知与行为理解、机器人动态环境下自适应能力以及行业安全标准设定等因素影响。目前，我国在人机共融安全技术领域处于起步时期，行业及用户对于其安全意识并不高，如何建立该领域行业标准，确保人机协同安全作业是未来人机共融重点研究方向。

因此，为确保实际作业任务中的“人—机—物”的安全，未来应用对机器人感知、控制、结构等技术提出了挑战。

3.1.3 结构与机构技术的提升

这方面包括加强机器人技术与运动机构学、力学的融合，设计具有更加灵活柔顺的仿人机器人，提高操作灵活性；提升机器人在动态环境、极端环境下的自适应能力；深入研究柔性材料技术，加强机器人人机自然交互水平；研发新的机器人内部驱动装置，增强机器人续航能力等。

机器人结构与机构技术的提升对未来共融机器人的发展具有重要意义。

3.1.4 人机交互技术智能化发展

目前人机交互技术虽已趋于成熟，但是在具体应用过程中仍存在不足，如：目前语音识别只能进行简单的对话，不能识别复杂操作，并受环境噪音影响，存在不能准确识别语义的可能；手势识别在办公状态下无法实现交互且缺少反馈机制；受化妆技术、面部表情变化以及光照条件等多因素影响，面部识别在实际应用中仍存在问题。因此，基于“以人为中心”理念实现人机自然交互，提高宜人性水平；实现多种交互模式并存的自然高效的交互方式；能够自主理解、学习感知用户需求，突破现有技术瓶颈等等，是未来学者所面临的主要挑战。

3.2 发展趋势

相对于传统机器人而言，共融机器人实现了人与机器人在同一物理环境下的和谐共生。而人作为人机系统的主要参与者，保证人的安全是实现机器人人机共融的首要要求。因此，一个完善的人机共融系统的建立，需要重点考虑人因工程。这就需要加强各高校、研究院等在机器人相关领域人因工程学的科普教育与研究，提高人机共融的效率与安全性；注重人的安全，建立共融机器人产业安全标准，突破机器人感知技术瓶颈，加强行业对于共融机器人的安全意识。

人机交互的方式及其融合深度决定了未来人机共融系统的效率。目前传统单一化的交互方式仍存在不足，多交互模式融合是未来人机交互方式的发展方向。

为实现人机融合的自然高效的交互模式，摆脱传统的屏幕限制，感知交互将是未来人机交互的研究重点。基于其内部感知系统，机器人无需用户任何输入操作便能感知环境变化与人类需求，通过对用户行为、表情、姿态等识别以及环境变化来主动感知预测用户下一步行为需求，实现由被动接受用户输入操作向主动感知用户需求的转变。因此，为更好的实现人机共融，感知技术的提升是人机共融技术发展的重要因素，未来机器人绝大部分功能实现需要其具备准确高效的感知识别技术。

基于人体特征的共融机器人的结构设计；研发新型材料取代传统刚性材质；使机器人具备更好的环境适应能力、更加灵活以及更加安全的人机交互方式等均是未来机器人人机共融结构技术研究的重点。

共融机器人技术的发展需要涉及多个学科领域的交叉与融合，其未来将在各领域进行应用，因此，需要机械、力学、材料、医学、信息技术以及心理学等诸多领域专家共同配合，通过各领域前沿技术的交叉融合实现人机共融技术的快速发展。

4 结论

目前，我国机器人人机共融技术研究正处于初期阶段，在未知动态环境感知能力提升、人机协作安全性挑战、结构与机构技术的提升以及人机交互技术智能化发展等方面仍面临挑战，未来在技术研发、理论研究与公众意识等方面仍有很长的路要走。因此，不同领域的专家需要共同配合来实现前沿领域的交叉融合，并以此推动机器人人机共融技术的发展。

人机共融作为未来智能机器人的发展方向，突破目前人机共融相关技术瓶颈，探究其未来技术发展的创新要素，加快共融机器人在各领域的融合应用，对我国未来机器人产业创新发展具有重要意义。