以下文章来源于CAAI认知系统与信息处理专委会 ，作者夏子炜
为了在各种日常任务中发挥作用，机器人必须能够与人类进行身体互动并推断出如何最有帮助。一种用于交互式机器人控制的新理论允许机器人学习在到达动作期间何时协助或挑战人类。
如果机器人可以与人类进行物理互动，与我们一起工作并帮助我们执行日常任务会怎样？这种机器人可以通过协助完成诸如举重物等困难任务来充当助手，或者通过提供适度的身体挑战来更有效地锻炼来充当私人教练。这种自适应机器人会在物理交互过程中感知力和运动，并推断我们的目标、运动能力和努力程度，以产生最佳的交互行为。虽然我们距离看到机器人在我们的办公室和健身房提供常规帮助还有很长的路要走，但 Y. Li 及其同事的新研究发表在Nature Machine Intelligence 上，深入了解机器人如何通过物理交互来理解我们的行为并调整它们的行为以帮助我们实现目标。
有学者使用博弈论机器人控制框架解决人机交互问题。在博弈论中，多个玩家在游戏中互动、竞争或合作完成一项任务。每个玩家都有自己的策略——他们如何根据当前的游戏状态选择下一步行动——所有玩家都试图优化他们的表现，同时假设他们的对手也会发挥最佳。如果您曾与计算机下过国际象棋，那么您可能已经使用竞争性博弈论控制器与机器进行了交互。在这里，计算机会评估游戏的状态（棋盘上棋子的排列）并选择能够最大限度地抓住你的国王的机会，同时也会考虑你将来可能会采取的行动。
在 Li 等人的研究中，游戏是一项到达任务：人类握住机器人末端执行器的手柄，然后移动到平面内的预定目标位置。游戏的状态是错误：人的手离目标位置有多远，它移动的速度有多快。人类可以直接向手柄施加力以将其移向目标，机器人可以驱动其关节来移动手柄。然而，由于人和机器人同时动作并通过物理接触耦合，来自人的力会导致机器人偏离其期望的运动，反之亦然，从而在手柄的实际运动和计划的运动之间产生差异由人类或机器人。
作者的主要创新在于使用博弈论来确定机器人如何响应与人类互动的影响。在典型的物理机器人与人类交互中，机器人已经超越了人类以减少错误，这可能会意外伤害人类。或者他们允许人类轻松移动机器人，这可能会增加任务中的错误。作者介绍了一种新方法：机器人利用其预期和实际运动之间的差异来估计人类的策略——即人类如何利用任务中的错误来产生新的动作。通过估计人类的策略，机器人可以改变自己的策略作为回应。例如，如果人类的策略不足以完成任务，机器人可以加大力度来帮助他们。
通过改变机器人看待任务中错误的方式，Li 等人的机器人。根据需要提供帮助，这在之前已经完成，并且还挑战和训练人类（图1）。不需要的帮助可以使人们保持参与并防止他们懈怠。在这种情况下，机器人会容忍一些错误，需要人类加大努力才能完成任务。机器人还可以通过增加错误来挑战人类——即将手柄从目标上移开，其策略类似于错误增强。
图 1：博弈论控制器允许机器人以多种方式与人类进行物理交互。机器人可以与人类合作执行艰巨的任务，例如搬运冰箱。同一个机器人可能会给人类带来挑战，就像在拔河比赛中一样。在这两个极端之间，机器人可以混合提供帮助和提供适度的身体挑战，充当教练或私人教练。
作者在模拟和人类受试者实验中测试了他们用于物理人机交互的博弈论框架。在模拟中，作者测试了他们理论的局限性。他们表明，机器人可以适应人类策略变化缓慢的情况，就好像人类正在恢复力量一样；当人类的策略变化很大时，比如受伤后的情况，人类并不总是能保持稳定。进步。在人体实验中，他们表明，当用户太虚弱而无法完成任务时，机器人可以通过增加帮助来帮助健康个体完成任务。有趣的是，随着人类在任务中的改进，机器人也会自动从辅助行为转变为竞争行为。
Li等人提出的方法，代表了物理人机交互的重大进步。博弈论框架允许机器人通过根据运动错误估计人类的策略，在各种交互行为之间平稳过渡。包含多种行为的单一理论框架允许机器人以灵活的方式响应用户，创建针对每个人量身定制的控制策略和行为，这些策略和行为会随着用户的能力而变化。最佳控制的使用还允许对保证稳定性的条件进行正式和严格的分析，这对于人机交互的安全性至关重要。
这项研究有助于为人机交互与物理接触的理论和实验工作奠定基础。未来的研究可能会扩展该框架以包括两个以上的代理，例如调解多个人之间的物理交互的机器人，或帮助人类完成危险或困难任务的机器人团队。未来将该理论推广到具有非线性或未知动力学的系统对于与人类多个关节交互的机器人（例如机器人步态训练器和外骨骼）很有用。
这项研究的结果表明，机器人与人类之间的物理交互可以帮助人类不仅实现目标，而且还可以超越目标。通过解释我们的行为，这些机器人可以与我们一起适应并进行个性化，以不断提供每个人需要改进的帮助或挑战。未来的机器人可能会向我们伸出援助之手，让我们的工作生活更轻松，但它们也可能会挑战我们成为更健康的个体。
本文由CAAI认知系统与信息处理专委会供稿
在自动化与人工智能技术日新月异的今天，机器人产业蓬勃发展，人机协作成为当今机器人技术创新和应用的重点方向 。
为了深入了解当前机器人技术发展前沿，本文将深入探讨来自悉尼大学、普渡大学和名古屋大学等全球顶尖学府的学术研究 。这些论文着重研究了大象机器人myCobot系列六轴协作机器人和智能移动底盘myAGV的多方面应用，旨在探索人机协作在实际操作中的潜力和可能性。
这些学术论文全面涵盖了人工智能 和机器人领域 的两大核心方向：
前沿技术： 包括深度学习、机器视觉、机械臂编程控制、人机协作以及实时监测等尖端科技。
先进系统： 如模块化机器人、可重构机器人、教育机器人和SLAM导航移动机器人等创新系统。
这些研究为我们提供了宝贵的多维视角，全面洞察当前协作机器人与移动机器人领域的技术发展现状、应用范围和创新思路。下面我们具体看看其中最引人瞩目的几项研究成果：
利用机器人和坐标测量机
实现质量控制流程的自动化
该研究来自普渡大学 ，由Alexander Hoang完成。研究探讨了中小微企业如何将机械臂无缝集成到低产量生产线 ，以实现对零件的自动化质量控制。具体方案是：一个产生零件的注塑机，以及一个使用大象机器人myCobot 320 M5机械臂 将零件传送到坐标测量机进行质量检查的自动化系统。
研究结果表明，这种自动化质量控制单元对中小微企业提效显著。在重新对准、移动和检查的流程中，系统始终保持了高指标。这证明了该方案的有效性、灵活性和模块化特点。此外，研究人员还通过不同的集成开发环境、视觉系统和组件测试，进一步提升了系统的多功能性。
高通量制造软磁性折纸机器人
该研究由Shengzhu Yi等人完成。研究人员利用折纸技术，通过自动化的卷对卷加工 ，将二维磁性片制作成三维软磁性活性机器人 。这种创新方法实现了在生物医学领域应用磁控形状变化和运动的机器人。
研究展示了各种应用案例，包括具有按需展开和无线充电功能的大象机器人myCobot Pro 600协作机械臂、机械编码器 、用于货物释放任务的四足机器人 ，以及磁性折纸艺术/手工制品。折纸技术的应用使机械臂可以高效地创建定制几何形状的复杂结构，同时磁性材料提供了外部磁场控制形变的能力。
研究解决了利用自动折纸保证形状和性能一致性的关键问题。这项研究对于自动化生产可编程折纸机器人提供了宝贵启发。
基于电阻层成像技术的触觉传感器
具有力量校准的雅可比矢量修正方法
该研究由Haofeng Chen等人完成。研究人员提出了一种基于Jacobian矢量校正（JVC） 的力校准方法，用于基于电阻层成像技术的触觉传感器。这种方法通过构建缩放矢量有效解决了非均匀灵敏度分布 问题，使得所有位置的灵敏度近似一致。
研究人员通过myCobot机械臂 的幻影实验 和传感器校准评估 ，证明了这种方法可以准确获取与位置无关的力信息。这种力校准方法增强了基于电阻层成像的触觉传感器的实用性和适用性，使其可以进行精确的力感测，从而为各类需要安全人机交互的应用提供支持。
商业机械臂中近程传感器的集成
该研究来自加泰罗尼亚理工大学 ，由Gurwinder Singh Rani完成。研究目的是在大象机器人myCobot 320 Pi机械臂上集成6个近程传感器，实现六自由度的环境交互能力 。研究包括学习基本机器人操作，进行电子测试，设计安装组件，以及编程控制与数据处理。
结果表明，该项目实现了有效的障碍物检测和轨迹暂停 功能。6个传感器可以可靠地探测工作范围内的物体，并在必要时使机械臂暂停。研究克服了I2C通信错误等技术困难，使传感器反馈得以顺利集成到机械臂控制中。这为商业机械臂的实际应用提供了有价值的参考。
基于视觉的机械臂控制界面
用于拾取地面物品
该研究来自日本三重大学 ，由Laijun Yang等人完成。研究目的是帮助高位脊髓损伤的患者 从地面拾取物品，特别是对躯干功能受损的患者。研究人员设计了一套系统，将 eye-in-hand系统 与触摸屏界面相结合，用于控制安装在电动轮椅上的搭配了2D摄像头的6轴协作机械臂 myCobot 280 M5 。
用户可以通过在触摸屏上绘制线条来指定目标位置，这比传统的操纵杆更符合人机工程学和更容易操作。实验表明，该系统大大减轻了患者的负担，提高了抓取效率。该视觉指令系统为高位截瘫患者提供了一个可以自主取物的解决方案。
MetaPo：用于星际通信的
机器人Meta门户
该研究由Takuro Yonezawa等人完成。MetaPo，一种融合了球形显示器、360°媒体输入/输出功能、以及大象机器人myCobot 6自由度机械臂和机械手的移动机器人 。它的核心目标在于构建空间通信的统一模型。
作为连接物理与物理、虚拟与虚拟，以及虚拟与物理空间的关键门户，MetaPo为远程用户提供了一个全景通信 的体验，并实现了具备移动功能的沉浸式空间迁移 。本文详细介绍了MetaPo的概念及其首个原型，包括其硬件和软件的具体实现
ROMI：用于监测重症监护病房患者的
实时光学数字识别嵌入式系统
该研究由Sanghoon Jeon等人完成。针对COVID-19期间对重症监护室（ICU）患者持续监护 的需求，研究人员构建了一个实时光学数字识别嵌入式系统ROMI 。该系统安装在由大象机器人myAGV和大象机器人myCobot 280机械臂 组成的移动机器人上。
该系统采用Matlab Simulink 构建，ROMI基于AlexNet达到0.989 的高数字识别率，并在NVIDIA GPU嵌入式设备上实现应用。该系统可帮助医护人员进行ICU的非接触式监控，提高患者护理效率。文章详述了ROMI的研发、功能及在GPU上的性能，突显其在ICU监控中的重要性。
走向工业5.0的认知工厂
从概念到实施
该研究由Wagner Augusto Aranda Cotta等人完成。研究人员在实验室环境中构建了认知单元副本，探讨了工业5.0（I5.0） 和智能系统（IS） 的融合。研究的核心在于实现人类与6轴协作机械臂myCobot 320 Pi的安全协作，从而解决在实施认知工厂过程中所遇到的技术难题。
开发的认知单元展现了OT和IT网络的紧密结合、定制的通信模型 以及设备间的协同工作能力 。这一单元可作为认知工厂应用的测试平台。实验结果证实了该系统的有效性，并展示了在颜色识别和人体定位等任务中的高准确性。这一研究强调了认知工厂的变革潜力 ，为未来的研究提供了新的视角，并推动了工业5.0原则的发展。
由人类与机器人之间的
物理合作产生的统一感
该研究由 Takuro Sumida等人完成。本文深入探讨了通过人类与机器人之间的协作，如何培养出成就感与统一感。作者详细介绍了名为“平衡板”（Balance Board）的棋盘游戏 ，这款游戏允许人类与myCobot 280 M5 6轴协作机械臂 进行物理交互。通过这种方式，它建立了一种被称为“并肩关系”的全新互动模式。
“平衡板”不仅是一个游戏，更是一个协作平台。在这个平台上，人类与机器人共同合作，形成了一种统一感。本文深入剖析了棋盘游戏的开发过程，并展望了未来的互动实验。这些实验将验证有效沟通的重要性，特别是通过语音和手势 提示来增强合作体验。这个项目的核心目标在于推动人类与机器人之间和谐而富有成效的关系。
重新编程AGV以扩展其未来的
自动化和连接性
该研究来自巴塞罗那政治大学 ，由Miriam Conde Montoya完成。本项目以AGV（智能移动底盘） 为平台，利用MATLAB 工具进行机器人数据的采集与处理 。核心目标在于开发一个应用程序，通过该程序能够展示myAGV在二维空间中的精准定位，具体包括机器人相机捕获的图像，这些图像与其运动模型相对应，同时展示AGV影像模型所记录的详细实际行驶路线和图像。
此应用程序不仅具备数据可视化功能，更为重要的是，它能让那些对MATLAB掌握程度有限的用户也能轻松上手，使其成为各类项目的多功能工具 。最终，项目团队成功实现了预定目标，开发出一款用户友好的应用程序。这使得那些对MATLAB知识有限的用户也能方便地对由AGV捕获的数据进行可视化和分析。
用于仓库应用的AGV机器人的
远程管理和控制系统
该研究来自巴塞罗那政治大学 ，由Marc Nueno Montolio完成。对于众多企业而言，仓库自动化已成为提升效率、降低成本并增强安全性的重要手段。本项目的主要任务是开发一套专为仓库自动化而设计的远程控制和管理系统 ——myAGV。
在项目的推进过程中，借助激光雷达、2D摄像头和各类传感器 所提供的实时数据，myAGV成功实现了导航、货物运输 以及自动库存管理 等功能。此外，研究人员还进行了一项平行实验，旨在评估是否可以利用机械臂将产品转移到质量控制系统的可行性。通过利用实时数据、实施ROS平台以及开发易于远程操作和自动库存管理的程序，该项目成功实现了预定目标。
可协调空中放置物体机器人的
有形虚拟装配
该研究由 Li Zhang 等人完成。在虚拟现实（VR）中，装配功能允许用户将虚拟零件装配到3D模型中，但用户无法感受到真实的触觉反馈。为此，本文提出了一种创新的机器人应用有形界面 。该界面利用机械臂的动态移动为VR中的手柄操作提供物理反馈，从而在虚拟装配过程中提供力量反馈。这为用户在虚拟装配场景中操作各种虚拟零件提供了更真实的有形体验。
为了实现这一目标，作者们开发了一个原型系统，允许操作员通过将手柄放置在myCobot 320 6轴协作机械臂 的匹配结构上，并在VR中将虚拟零件放置到其他模型上。结果表明，这种结合物理和虚拟交互的方式有望为未来的VR应用提供更丰富的用户体验。
基于深度学习和双目视觉的
水果采摘机械臂控制系统应用
该研究来自大叶大学 ，由DENG-YUNG HUANG等人完成。本文重点研究如何利用计算机视觉和深度学习技术，为采摘机器人打造一个高效且经济的机械臂控制系统。研究人员集成了YOLOv5目标检测模型 和OAK-D立体摄像头 ，实现了准确的物体定位，而无需昂贵的距离传感器。
为了增强系统的适应性，研究人员采用了YOLOv5模型的Fine-tuning训练方法，使其能适应不同的水果和场景。目标是将其嵌入边缘计算设备，实现轻量级负载运行 。实验结果表明，该系统通过低成本传感器成功控制了机械臂，为广泛应用中的机械臂控制系统提供了一个可行的解决方案。
低成本轻量化机器人的计算系统设计
该研究由Akhil Sathuluri等人完成。本文探讨了特定任务机器人需求的增长，并强调了协作机器人的优势。研究人员介绍了一种自上而下 的计算设计策略，用于开发低成本、轻量化 的模块化机器人。
该研究深入探索了机器人模块的设计空间，通过优化结构元素，成功减轻了重量。与传统设计相比，研究的机器人架构更加独特，结构质量减轻了16%。研究人员引入了定制设计的模块，并讨论了材料和制造选择。同时，提出了未来的研究方向。最后，研究认为该方法适用于工业规模的机器人，并建议进行基准测试。
探索一种用于近距离人机协作的
独特设计工具
该研究来自悉尼大学 ，由Yi Zhao等人完成。研究旨在填补机器人和人机协作设计工具的空白，特别是为设计者提供支持。采用以研究为设计 的方法，研究人员开发了一种专为近距离协作设计的HRC工具。
该工具针对增强现实和多种协作机器人进行共同绘图应用，为HRC社区提供新视角。它深入探索人机交互维度，特别是协作活动。该工具适用于无机器人开发经验的设计者。该工具促进人机交互的探索和规范化。未来的工作包括用户研讨会、基于AR 和myCobot 280 Pi 6轴协作机械臂 的协同绘图项目，并持续改进。
利用机械臂进行物联网安全性的
基础研究
该研究来自日本名城大学 ，由 Shu Takemoto等人完成。该论文关注工业4.0中物联网设备在工业系统的广泛集成，并强调在面对网络威胁时，对安全的物联网系统的迫切需求。
论文强调了轻量级密码学在选择物联网潜在密码标准中的重要性，其中Ascon被选为标准化加密算法。研究重点在于使用Ascon评估加密和身份验证技术，特别是在世界上最小和最轻的六自由度机械臂myCobot 280 中，探索使用最先进的轻量级密码学保护物联网安全的方法。
研究调查了适用于myCobot 280的常见开发方案Python的通信方案，并使用Ascon实现了低延迟和安全的通信。在真实设备上进行了评估，为物联网系统中安全通信的性能和实现提供了深入见解。
使用行星齿轮系统的移动协作机器人的
机械设计
该研究来自墨西哥国家技术研究所 ，由Ángel De la Cruz Martínez完成。研究设计了一种创新机械结构，将6自由度协作机器人myCobot 280 Pi与行星齿轮系统 相结合，实现了高效扭矩-速度传动的移动协作机器人。该设计考虑了齿轮几何形状和支撑轴的优化,增强了对整个传动系统的理解。
根据墨西哥国家技术研究所2022年资助项目的要求，该移动协作机器人还将集成ARM微控制器和物联网通信系统。这项设计为移动协作机器人的机械研发提供了重要借鉴，下一阶段将涉及物理开发和创建真实原型。
综上所述，这些来自顶尖学府的研究成果从多个维度阐释了myCobot系列协作机器人和myAGV移动机器人系统的应用价值，为这一高速成长的新兴领域绘制了技术发展蓝图。
“Enjoy Robots World" 是大象机器人公司的企业愿景，自2012年大象机器人创始人宋君毅在校设计的第一款桌面机械臂开始，便怀揣着一个梦想：创造出越来越多人们喜爱的机器人产品。希望通过机器人技术的创新和拓展，让人们能够享受与机器人共同生活的世界，体验科技与日常生活的完美融合。
大象机器人及其全球合作伙伴的这些研究突显了机器人系统与人类高效协作、模块化自定义、轻量化设计以及边缘计算的重要性，有望推动行业技术和应用模式的变革与升级。
在人工智能时代，这些学术成果标志着机器人产业已进入快速发展的黄金期，我国也迎来了在核心技术方面的重大机遇。在新的技术和应用趋势引领下，中国机器人企业亟须抢占先机，加快自主创新步伐，以本土化的技术和商业模式推动行业发展，走在技术和应用的最前沿。 让我们一起期待机器人技术创新的下一个里程碑！
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