10、基于实时骨骼跟踪的协作机器人碰撞避免技术

基于实时骨骼跟踪的协作机器人碰撞避免技术

一、引言

随着协作机器人在制造业中的广泛应用，人机协作变得越来越普遍。这种协作不仅提高了生产效率，还改善了操作员的身心健康。然而，确保操作员的安全至关重要。传统的协作机器人在接触时会停止工作，但更好的解决方案是检测并避开障碍物，如操作员的身体，这样机器人可以继续完成任务，提高人机交互的效率和可用性。

为了实现安全的人机交互，需要采用碰撞预防方法，如设置安全区域、持续监测人机距离，并在距离过小时让机器人远离操作员。外部传感器可用于实时获取人体相对于机器人基座的位置，其中最常用的是 3D 相机，特别是 RGB - D 深度相机传感器。为避免遮挡问题，通常需要使用多个相机。

二、可变刚度关节与能量存储

2.1 可变刚度关节原理

通过使用无绳便携式泵向气动人工肌肉（PAM）中填充压缩空气，可改变 PAM 的长度。这种长度收缩会改变气动气缸的有效长度，进而改变关节的扭矩、刚度和能量存储能力。

2.2 应用场景

在需要轻量化应用的场景中，如外骨骼，可变刚度关节可作为机电可变刚度执行器（VSAs）的替代方案。不过，该关节本身不产生扭矩，而是作为准被动阻尼器，能够存储和再利用能量。

三、实时骨骼跟踪的碰撞避免算法

3.1 系统概述

研究人员开发了一种基于实时障碍物检测的避障算法，并通过实验验证其有效性。该系统使用三个 Intel Realsense D455 RGB - D 相机进行人体运动跟踪，结合基于机器学习技术的定制软件，实现人体骨骼的识别和关节位置的实时获取。

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