面向人机混合生产线的机器人行为机制与安全问题研究

Human labor will be inevitably replaced by robots with the upgrading of manufacturing. However, the robot can not finish too much complex task like human arms in short time. Considering the cost and present technology, it is better to use a robot with humans together to further promote the manufacturing automation. In order to get a robot working side by side with humans safely, motions of the robots must be restricted. Firstly, it must be safe for human and not to harm them. Secondly, it must be human expected and not to scare people. This project is proposed for such aims including two research topics on how to plan the robot motion in human expected way and how to get safety collision in robot motion. Originality of this project lies in two aspects, firstly motion characters of human arms are adopted to behavior generation for articulate robot to get a human expected motion, and secondly robot dynamic parameters are used in real-time collision threshold calculation for joint torque of robot to improve collision detection accuracy. It is believed that such a project could extension the present robot motion planning strategies in theory and improved the safety level of robot systems in application. It will lead to a promotion of behavior identity from humans to robots and a bright future for human and robot working side by side safely.

机器人换人是制造业升级的必然选择，但短期内机器人无法像人手臂那样灵活完成许多复杂的（装配）作业。综合技术与成本，应当采取人与机器人混合作业方式来提升制造业自动化水平。要实现人和机器人混线生产，需要对机器人行为动作进行约束：首先必须安全，不能伤人；其次运动方式符合周围人的预期（尽可能与人臂相似），不会吓人。结合申请人在机器人控制方面的积累提出本研究：①研究机器人符合人预期的行为机制与行为规划方法；②研究机器人的安全碰撞。创新点：①采用人类手臂运动特性指导机器人运动规划以保证机器人运动符合人类预期；②采用机器人动力学参数计算碰撞检测扭矩阈值以提高检测结果的准确性。研究目标：完成符合人类预期且高效的机器人行为动作规划和安全碰撞检测，达到国际先进水平。开展本项目研究，理论上可拓展现有机器人行为规划理论，应用上能提高机器人安全性和人类对机器人行为认同感，这对机器人与人协同作业具有重要意义。

研究机器人的行为机制与安全保障问题对于实现机器人与人的混线生产具有重要意义。项目围绕机器人符合人类预期的行为机制与安全碰撞两个基础性问题展开研究，主要成果是：①以人类手臂运动特性为指导，结合静态RULA准则与动态速度钟形曲线特征，提出了一种具有静态似人特征与动态似人特征相结合的符合人类预期的机器人运动规划方法。静态构型规划以机器人沿指定方向的操作测度最大为优化目标、以RULA准则为约束条件求解静态下的关键点构型，动态运动规划模仿人类手臂运动的速度钟形曲线规划机器人动态速度和加速度曲线，以自研的鲁班双臂机器人和ABB YUMI双臂机器人为对象进行了算法的验证，可将仿人机器人的运动轨迹与人类手臂的运动轨迹的差异控制在5%以内；②针对人机协作时有可能发生的碰撞问题, 提出一种基于机器人动力学模型、无需要外部传感器的机器人碰撞检测方案。根据对机器人低速下的动力学特性分析，对机器人重力及摩擦力使用最小二乘法辨识后运用Lasso对复杂的残余力矩进行辨识，进一步优化设计运动状态相关的动态阈值来处理残差的异常峰值，以六轴轻型工业机器人埃夫特ER3A为对象进行了算法验证，可实现碰撞安全响应时间<40ms、外力检测精度<10N的高灵敏检测效果,满足协作机器人安全标准ISO/TS15066:2016。上述成果理论上可拓展现有机器人行为规划理论，提高机器人安全性和人类对机器人行为的认同感，为推动机器人与人协同作业场景的早日实现提供参考。