基于残差学习的人机协作装配中机器人控制的任务导向安全领域研究附Matlab代码

最新推荐文章于 2025-11-25 13:01:43 发布

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#学习 #机器人 #安全

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🔥 内容介绍

随着工业4.0时代的到来，人机协作（Human-Robot Collaboration, HRC）装配线正逐渐成为智能制造的重要组成部分。HRC系统在提高生产效率、柔性和适应性方面展现出巨大潜力，但其核心挑战在于如何确保在共享工作空间中人与机器人的安全交互。传统安全策略往往通过速度限制或物理隔离来保证安全，这在一定程度上牺牲了协作效率。本文旨在探讨基于残差学习（Residual Learning）的机器人控制方法，以实现任务导向的安全领域（Task-Oriented Safety Field, TOSF）构建，从而在人机协作装配环境中兼顾效率与安全性。我们将深入分析残差学习在机器人运动规划和控制中的应用潜力，特别是在实时感知、行为预测和动态安全边界调整方面的优势，并提出一种将残差学习与任务导向安全领域相结合的框架，以期为未来HRC系统的设计与实现提供理论依据和技术支持。

关键词： 人机协作；残差学习；机器人控制；任务导向安全领域；工业安全；智能制造

1. 引言

工业机器人自问世以来，极大地提升了制造业的自动化水平和生产效率。然而，传统工业机器人通常在独立、隔离的环境中工作，与人类操作员之间存在严格的安全边界。随着生产模式向小批量、多品种、个性化定制发展，以及对生产柔性的更高要求，人机协作机器人（Collaborative Robots, Cobots）应运而生。协作机器人被设计为能够与人类在共享工作空间中协同工作，这不仅能够利用人类的认知能力和灵活性，又能发挥机器人在精度、力量和重复性方面的优势，从而实现更高效、更灵活的生产装配过程。

然而，人机协作并非没有挑战。最核心的问题是如何在确保人类操作员安全的前提下，最大限度地发挥协作机器人的潜力。在共享工作空间中，机器人的意外动作或人类操作员的误操作都可能导致安全事故。传统的安全策略，如减速停车、安全光幕或围栏，虽然能有效保障安全，但往往会打断协作流程，降低生产效率。因此，研究一种能够实时感知、预测并动态调整机器人行为以确保人机安全交互的智能控制方法变得至关重要。

近年来，深度学习技术在感知、预测和决策方面取得了显著进展，为解决人机协作中的安全问题提供了新的思路。特别是残差学习，以其在解决深度神经网络训练中的梯度消失问题、加速收敛以及提升模型性能方面的优势，在机器人控制领域展现出广阔的应用前景。本文将聚焦于如何将残差学习应用于人机协作装配中的机器人控制，以构建任务导向的安全领域，从而在保证安全的同时，最大化协作效率。

2. 人机协作中的安全挑战与现有策略

人机协作环境的复杂性体现在以下几个方面：

动态环境：
人类操作员的动作是不可预测的，且工作环境可能随着任务进展而发生变化。
实时性要求：
机器人的安全响应必须是实时的，以避免潜在的碰撞或危险。
交互不确定性：
人与机器人之间的交互可能涉及接触、传递物体或共同操作，这些都增加了不确定性。
任务多样性：
装配任务的多样性要求机器人控制器具备适应不同任务的能力。

为了应对这些挑战，现有的人机协作安全策略主要包括：

速度与力量限制：
这是最常见的安全策略，通过限制机器人的最大速度和作用力来降低碰撞的风险。ISO/TS 15066标准对此提供了详细的指导。然而，过度的限制会影响机器人的工作效率。
安全停止功能：
当检测到有人进入危险区域或发生异常情况时，机器人会立即停止运动。
手动引导：
允许操作员直接引导机器人进行编程或微调，但在引导过程中仍需注意安全。
区域监控：
通过传感器（如激光扫描仪、视觉系统）监控工作区域，当有人进入预设安全区域时，机器人会减速或停止。
碰撞检测与响应：
机器人内置力传感器，当发生意外碰撞时，能够感知并立即停止或采取规避动作。

这些策略在一定程度上保证了人机协作的安全，但在效率和流畅性方面仍有提升空间。它们大多是被动式或预设式的安全机制，缺乏对人类意图的理解和对未来行为的预测能力，导致在某些情况下机器人反应过于保守，无法充分发挥协作优势。因此，我们需要更智能、更主动的安全机制。

3. 残差学习在机器人控制中的应用潜力

残差学习是深度学习领域的一项重要突破，最初由He等人提出，旨在解决深度神经网络训练中的梯度消失和退化问题。通过引入“残差块”（Residual Block），模型可以学习输入与输出之间的残差映射，而不是直接学习完整的映射。这种结构使得网络可以构建得非常深，同时保持优异的性能。

在机器人控制领域，残差学习展现出以下独特的优势：

复杂非线性映射学习：
机器人控制往往涉及复杂的非线性动力学和环境感知，残差网络能够有效地学习这些映射关系，从而实现更精确的控制。
实时适应性与鲁棒性：
在人机协作环境中，机器人需要对不断变化的环境和人类行为做出实时响应。残差学习模型可以利用其强大的特征提取能力和泛化能力，实现对未知情况的快速适应和鲁棒控制。
多模态数据融合：
人机协作需要融合来自多种传感器的数据，如视觉、力觉、距离传感器等。残差网络能够有效处理多模态数据，从中提取有用的安全信息和任务相关特征。
增强学习的结合：
残差学习可以与强化学习相结合，构建更强大的决策和控制策略。在强化学习中，残差网络可以作为策略网络或价值网络的骨干，加速学习过程并提高性能。
处理不确定性：
通过学习残差，模型可以更好地处理环境中的不确定性，例如传感器噪声、执行器误差以及人类行为的随机性。

具体到机器人运动规划和控制，残差学习可以应用于：

轨迹优化：
学习在复杂约束下生成最优或次优的机器人运动轨迹。
力/位混合控制：
在装配任务中，机器人通常需要同时控制力和位置，残差网络可以学习复杂的力位耦合关系。
阻抗控制参数自适应：
根据人机交互的实时情况，自适应调整机器人阻抗控制的参数，使其更灵活地响应外部扰动。
碰撞预测与规避：
基于多传感器数据，利用残差网络预测潜在的碰撞风险，并生成规避轨迹。

4. 任务导向安全领域（TOSF）的概念与构建

传统安全区域通常是固定且保守的，这限制了机器人的工作范围和效率。为了克服这一缺点，任务导向安全领域（TOSF）的概念应运而生。TOSF的核心思想是根据当前的任务状态、人类操作员的位置、意图以及机器人自身的运动学和动力学特性，动态地构建和调整安全边界。

TOSF的特点在于：

动态性：
安全区域不再是静态不变的，而是随着任务的进展和人机交互的变化而实时调整。
任务相关性：
安全区域的形状、大小和位置与当前执行的任务紧密相关。例如，在进行精密装配时，机器人周围的安全区域可能需要更小、更精确。
预测性：
TOSF的构建需要预测人类操作员的未来运动意图和机器人的未来轨迹，从而提前规避潜在危险。
可解释性：
尽管残差学习等深度学习模型通常被认为是“黑箱”，但在TOSF的构建中，我们需要尽可能地理解安全区域的形成机制，以便进行验证和调整。

构建TOSF通常涉及以下步骤：

环境与人体感知：
利用多传感器系统（如深度相机、雷达、惯性测量单元IMU等）实时获取人类操作员的位置、姿态、运动速度以及工作环境的三维信息。
人类意图预测：
基于感知数据，利用机器学习模型（如循环神经网络RNN、Transformer等）预测人类操作员在短时间内的运动意图和轨迹。
机器人运动规划与预测：
根据任务需求，规划机器人的运动轨迹，并预测其未来的位置和姿态。
碰撞风险评估：
综合人类和机器人的预测轨迹，评估潜在的碰撞风险，并计算碰撞概率或危险指数。
安全领域生成与调整：
基于碰撞风险评估结果，动态地生成或调整机器人的安全领域。这个安全领域可以是一个虚拟的包络体，当人体进入该包络体时，机器人需要采取规避动作。

5. 基于残差学习的任务导向安全领域构建与机器人控制框架

我们将提出一种将残差学习与TOSF相结合的机器人控制框架，如图1所示。

[图1：基于残差学习的任务导向安全领域与机器人控制框架示意图 (此处应插入一个详细的框架图，包括输入、残差学习模块、TOSF模块、机器人控制器和输出等)]

框架主要组成部分：

感知模块：
负责采集多模态数据，包括深度相机获取的人体骨架信息、点云数据、机器人关节角度和力矩传感器数据等。这些数据将作为残差学习模型的输入。
残差学习预测与评估模块：
- 人类意图与轨迹预测：
  利用基于残差网络的深度学习模型，从感知数据中学习人类操作员的行为模式，并预测其在未来一段时间内的运动轨迹和意图。例如，可以使用时间序列残差网络（如ResNet-LSTM）来处理时序数据。
- 机器人自身运动学/动力学建模与残差修正：
  建立机器人的基础运动学和动力学模型。同时，利用残差网络学习模型误差和环境扰动引起的偏差，对机器人的预测轨迹进行残差修正，从而提高预测精度。
- 碰撞风险评估（基于残差学习）：
  输入人类和机器人的预测轨迹，以及环境中的障碍物信息，利用另一个残差网络评估潜在的碰撞风险。这个网络可以学习复杂的碰撞几何关系和动力学影响，输出一个连续的碰撞风险指数或碰撞概率。
任务导向安全领域（TOSF）生成与优化模块：
- TOSF初步生成：
  根据当前任务阶段、机器人工具末端（End-effector, EE）的运动状态以及碰撞风险评估结果，初步生成一个适应当前场景的安全领域。例如，可以采用基于势场法或几何形状包络的方法。
- 残差优化TOSF：
  再次引入残差学习。利用残差网络学习并优化TOSF的参数（如形状、大小、方向），使其能够更好地平衡安全性和效率。训练数据可以来源于专家示教、仿真环境中的碰撞案例或实际人机交互数据。残差网络可以学习如何微调安全领域，以最小化对机器人运动的干预，同时避免碰撞。
机器人控制器：
- 任务规划器：
  根据装配任务要求，生成机器人的基准运动轨迹。
- 安全域规避控制器（基于TOSF）：
  当机器人的预测轨迹与TOSF发生交叉或接近时，控制器会根据TOSF的边界信息，实时调整机器人的运动轨迹，以规避潜在碰撞。这可以通过基于优化、避障算法或基于深度强化学习的方法实现。残差学习在此处可以用于增强控制器的适应性，使其能够学习在不同TOSF边界下的最优规避策略。
- 力/位混合控制：
  在装配过程中，机器人可能需要精确的力控制来执行插入、拧紧等操作，同时保持位置的准确性。
安全监控与反馈：
实时监控机器人与人体的相对位置、速度以及碰撞风险。当风险超出预设阈值时，触发更高级别的安全响应，如减速、停止或紧急制动，并将反馈信息用于残差网络的再训练和优化。

6. 技术挑战与未来展望

尽管基于残差学习的TOSF构建方法展现出巨大潜力，但在实际应用中仍面临诸多技术挑战：

数据采集与标注：
训练残差网络需要大量的、高质量的人机交互数据，包括正常协作、潜在危险和碰撞事件。数据的采集和精确标注是巨大的挑战。
实时性要求：
从感知到预测、TOSF生成再到机器人控制，整个过程必须在毫秒级别内完成，以确保实时安全响应。这要求高效的算法和强大的计算平台。
模型泛化能力：
训练好的模型需要具备良好的泛化能力，能够适应不同的人类操作员、不同的任务场景和不同的环境变化。
可解释性与可信赖性：
深度学习模型通常被认为是“黑箱”，其决策过程难以解释。在安全领域，我们需要更高的可解释性和可信赖性，以确保系统的安全性和可靠性。
人机共融的心理因素：
除了物理安全，还需要考虑人机协作中的心理安全和信任问题。机器人的行为模式是否能让人类感到舒适和信任，这也是一个重要研究方向。
标准化与法规：
随着HRC技术的不断发展，需要建立完善的国际标准和法规，以规范其设计、实施和安全评估。

未来展望：

多模态融合与更精细的人类意图识别：
结合触觉、听觉等多模态信息，实现对人类操作员更深层次的意图识别和情感理解。
物理世界与数字孪生融合：
建立高精度的数字孪生系统，在虚拟环境中进行大量的安全策略验证和训练，再迁移到物理世界。
边缘计算与分布式智能：
将部分残差学习模型部署在边缘设备上，以实现更快速的本地化决策和响应。
终身学习与自适应安全：
机器人系统能够通过在线学习不断优化其安全策略，适应新的任务和环境。
以人为中心的安全设计：
将人类操作员的需求和偏好置于安全设计的核心，打造更舒适、更高效的人机协作体验。

7. 结论

人机协作装配是智能制造的必然趋势，而确保人机安全交互是其核心挑战。本文深入探讨了基于残差学习的机器人控制方法在构建任务导向安全领域方面的巨大潜力。我们提出了一个将残差学习应用于感知、预测、风险评估和TOSF生成优化的框架，旨在实现更智能、更主动且兼顾效率与安全的人机协作。虽然仍面临数据、实时性、泛化能力和可解释性等诸多挑战，但随着深度学习和机器人技术的发展，我们有理由相信，基于残差学习的任务导向安全领域将为未来人机协作系统的设计和应用提供强有力的支持，推动智能制造迈向新的高度。