BIRTV 2025 TVU参展预告:创新二十载 携手向未来
BIRTV 2025 TVU参展预告:创新二十载 携手向未来
BIRTV 2025 TVU参展预告:创新二十载 携手向未来
7月1日,项目负责人褚明(中(zhōng))指导团队核心成员开展相关实验。河北日报记者周聪聪(cōngcōng)摄
在人机协同作业(zuòyè)日益普及的今天,工人在生产线上与机器人“并肩作战”时,真的(zhēnde)足够安全吗?如果答案并不似我们想象(xiǎngxiàng)中乐观,如何在人机共存的环境中确保人的安全?
不久前(bùjiǔqián),第二届雄安未来之城场景汇雄安国际机器人大赛上,参赛(cānsài)项目“数字孪生驱动的人机协作安全距离快速(kuàisù)感知系统”为这个难题给出了创新解决方案。
48毫秒的超快响应速度、无需(wúxū)外挂设备就能实现360度无死角安全防护、低至2万元的部署成本……凭借这些突破性优势,该项目成功斩获大赛一等奖(yìděngjiǎng),重新定义着工业(gōngyè)场景下人机协作的安全标准。
6月12日,第二届(dìèrjiè)雄安未来之城场景汇雄安国际机器人大赛上,参赛项目“数字孪生(luánshēng)驱动的人机协作安全距离快速感知系统”现场演示(yǎnshì)。褚明供图
超快反应,让人与机器人(jīqìrén)安全协作
六轴桌面式协同机械臂轻盈舞动关节,但当人靠近,一旁(yīpáng)的电脑屏幕上立刻(lìkè)浮现数道醒目的红色线条,勾勒出人体的骨骼结构。同时,一道在人与(yǔ)机械臂之间动态生成的明黄色线条实时测量二者距离,并据此给(gěi)机器人下达“停机”“减速”等指令,将有可能对人造成的安全伤害扼杀(èshā)在萌芽中……
6月20日,北京邮电大学科研楼924室,“数字孪生驱动的人机协作(xiézuò)安全距离快速感知系统”展示着(zhe)毫秒级的危险预警能力。
在第二届雄安未来之城场景汇雄安国际机器人大赛上,该项目凭借出色的实时感知(gǎnzhī)性能和人机交互(rénjījiāohù)安全性,从众多参赛(cānsài)项目中脱颖而出,荣膺大赛一等奖。
人机协作(xiézuò)的安全距离,是这项研究的核心问题。
或许有人会疑惑(yíhuò),机器人不都是按照预设程序精准作业的吗?为何还需要专门研究人和机器人的安全(ānquán)距离?
“人们(rénmen)把机器人(jīqìrén)称为‘人’,这种说法其实高估了它的智能水平。”项目(xiàngmù)负责人、北京邮电大学智能工程与自动化学院教授褚明解释(jiěshì),机器人确实能高效完成重复性、高强度的任务,但它的智能远未达到与人类真正协同共处的程度。在早期工业应用中,机器人作业时甚至需要被铁丝网隔离(gélí),以确保人员安全。
如今,随着技术的突破性发展,机器人(jīqìrén)总动员正成为(chéngwéi)智能制造新常态。
“然而,在人机共存的生产环境中,安全防护体系仍面临严峻挑战,工业(gōngyè)机器人事故时有发生(shíyǒufāshēng)。”褚明介绍,其中机器人制造(zhìzào)和焊接是事故高发领域。
“当前工业领域的人机(rénjī)安全监测主要(yào)依赖激光雷达、红外和声波测距等技术,但都存在明显缺陷(quēxiàn)。”褚明分析,这类设备(shèbèi)几乎(jīhū)全要外挂在机器人上,以激光雷达为例,它形似矿泉水瓶,直径约10厘米。机械臂挂上这样一个瓶子,不仅影响工作的灵活性,甚至还会带来新的安全隐患。
除了(chúle)体积问题,各类技术还有各种局限:声波测距只能测量到正面相对的区域,存在监测盲区(mángqū);激光雷达虽能全向覆盖,但响应速度慢且(mànqiě)成本高昂,单台价格超6万元。
鉴于硬件(yìngjiàn)方案存在的成本高、干扰作业等(děng)现实问题,多数企业选择依赖管理规范(guīfàn)等软性防护。但在实际生产中,工人错误的操作习惯和企业投入不足的双重因素,又导致事故频发。
能否让(ràng)机器人轻装上阵,在不依赖外挂设备的情况(qíngkuàng)下,就能实现360度全场景的安全监测?
2021年,褚明研究团队的(de)这一构想,引起了西门子创新(chuàngxīn)研究院的兴趣。
基于和北京邮电大学(běijīngyóudiàndàxué)既有的校企联合技术攻关基础,西门子创新研究院决定投入专项研发资金启动联合攻关(liánhégōngguān)。
面对传统硬件方案“笨重昂贵”与“防护滞后(zhìhòu)”的双重困境,褚明带领团队另辟蹊径(lìngpìxījìng),将数字孪生技术与计算机视觉深度融合。不仅能使轻装上阵(qīngzhuāngshàngzhèn)的机器人拥有安全直觉,还赋予其比人类更快的反应能力。
“人类在保持清醒的前提下,发现危险并作出反应(zuòchūfǎnyìng)的平均时间是120毫秒(háomiǎo)。”褚明一脸自豪地表示,但这套(zhètào)系统仅需48毫秒就能完成安全距离感知,响应速度是人类的2.5倍。
褚明说,这套系统不仅反应快,还能“一心六用”,同时追踪6个作业人员的人机距离,确保每个(měigè)人都能获得同样迅捷(xùnjié)的防护响应。
7月1日拍摄的参赛项目所用深度相机,它能让机器人在“零穿戴”的情况(qíngkuàng)下拥有360度全场景视角。河北日报记者周聪聪(cōngcōng)摄
给机器人装上“天眼”,360度无(wú)死角安全防护
“让机器人拥有安全直觉,传统方案是给它‘穿盔戴甲’,我们的(de)办法则是‘开天眼’。”拿起一个纸抽大小(dàxiǎo)的白色深度相机,褚明轻轻晃了晃说,这是整套系统中唯一的硬件设备,却能让机器人在(zài)“零穿戴”的情况下拥有360度全(dùquán)场景视角。
这台深度相机性能(néng)(xìngnéng)强大,每秒能拍摄60帧画面,相当于每16.67毫秒就能完成一次对人的动态捕捉。
研究团队巧妙利用这一特性,构建了一个实时运转的数字孪生世界:相机(xiàngjī)采集的人体骨骼数据和机械臂(bì)运动轨迹,在(zài)虚拟空间中同步生成动态模型,通过算法实时计算碰撞风险,实现从感知到(dào)防护的无缝衔接。
数据采集、孪生(luánshēng)建模、风险计算……这一系列复杂运算,如何在远低于人类反应速度的48毫秒(háomiǎo)内完成?
指着电脑屏幕上那些与人体(réntǐ)动作神同步的红色线条,褚明道破秘诀所在(suǒzài)。
“现实中我们看到的是(shì)人和机器人的互动,但在数据世界里,我们构建(gòujiàn)的却是极简主义的骷髅级交互模型。”褚明解释,深度相机通过(tōngguò)识别人体32个骨骼(gǔgé)关键点,实时构建动态骨骼框架,实现精准动作捕捉。在此基础上,团队进一步筛选出其中25个关键点,包括手指尖、脚尖等人体最远端,以及肩、肘、髋等主要(zhǔyào)活动关节。
“筛减时,我们舍弃了面部等非必要区域的(de)关键点,保留下来(xiàlái)的都是能影响人体可能触及最大空间范围的关键点。”褚明说。
有了人体(réntǐ)的动态模型,团队利用(lìyòng)工业机器人内置的光电码盘传感器,实时获取各个轴关节角度数据,仅用9个关键点即可完整(wánzhěng)重构机器人运动姿态。
就这样,仅仅靠34个关键点,团队便完成了人和机器人的建模(jiànmó)。这种高度简化的建模方式,大大降低了系统数据计算量,有效提升(tíshēng)了数字孪生场景的构建效率(xiàolǜ),为毫秒级实时响应提供了关键技术保障。
不过,要实现真正可靠的人机(rénjī)安全协同,挑战远未结束。
采访中,记者曾变换各种(gèzhǒng)动作和距离,屡屡试图“碰瓷”机器人。但遗憾的是,一次都没成功。电脑屏幕上,一条黄线始终(shǐzhōng)如影随形地横亘在(zài)记者和机器人之间,并不断变换着距离数据。随着距离数据的变化,机械臂或转速下降,或瞬间停止(tíngzhǐ),始终与记者保持着安全距离。
“这根黄线(huángxiàn),标注(biāozhù)的是人和机器人间的最短距离。”褚明说,系统正是根据这个距离数据,设置了低危、中危、高危三级安全阈值,向机器人做出声光预警、减速运行、紧急停机等指令(zhǐlìng)。
为找到(zhǎodào)这条黄线,去年(qùnián)毕业的博士生、团队核心成员陈宇足足花了一年多时间。
“两个‘骨架’关键点间连成(liánchéng)的线成千上万条,这其中,哪条才是(shì)最短的?”陈宇解释,不同于静态物体,人和机械臂始终处于运动(yùndòng)状态。特别是人体动作具有天然的随机性和不可预测性,两者的运动轨迹在三维空间中不断(bùduàn)交织,形成高度复杂的动态空间关系。
为了更真实地计算人体与机器人的安全距离,研究团队(tuánduì)还考虑到人的胖瘦对二者距离的影响,根据成年人的体型中位数(zhōngwèishù),在骨骼模型基础上做了一层“胶囊(jiāonáng)体”,为数字模型穿上了一层“肌肉外衣”。
“多次(duōcì)试验验证,系统的(de)距离测量误差已经被严格控制在3.5%以内,相当于当实际距离为1米时,系统测量值在96.5至103.5厘米之间(zhījiān)波动。”褚(chǔ)明说,这个精度窗口是经过反复推敲后确定的最佳平衡点,既能够规避过度追求精度带来的算力浪费,又确保了工业场景下的绝对(juéduì)安全。
当人靠近六轴桌面式协同机械臂,电脑屏幕上立刻浮现数道红色线条勾勒(gōulè)出人体的骨骼结构。同时,在人与机械臂之间动态生成一条(yītiáo)明黄色线条实时(shíshí)测量二者距离。图为实验过程中拍摄的电脑屏幕显示(píngmùxiǎnshì)画面。褚明供图
成本低、部署快(kuài),产业化优势突出
“安装复杂吗?成本会不会很高?”在第二届(dìèrjiè)雄安未来之(zhī)城场景汇雄安国际机器人大赛上,“数字孪生驱动的人机协作安全距离快速感知系统”使用的便捷性和经济性,成为许多参观者驻足咨询(zīxún)的热点。
对此,褚明(chǔmíng)的回答令他们眼前一亮。
“这套系统的部署极其简单,就(jiù)像在(zài)工厂安装普通监控摄像头一样便捷。”褚明说(míngshuō),系统的运行,仅依赖深度相机和软件(ruǎnjiàn)模组,每个定焦深度相机可精准覆盖6米远范围,单个6米远监控区域的部署成本仅2万元。
更令人(lìngrén)惊喜的是(shì),如果监测范围需要扩大,只需线性增加摄像头数量,无需额外复杂配置,大幅降低了整体投入。
兼容性强、成本低、部署快,该系统的种种优势,让(ràng)不少制造企业当场就(jiù)表达了合作意向。
一家焊接机器人企业负责人向褚明(chǔmíng)坦言,他们正面临(miànlín)严峻的人机协作安全挑战:在自动化焊接产线上,虽然核心焊接工序由机械臂完成,但上下料环节仍需人工(réngōng)介入。工人频繁进出作业区域时,既要防范机械臂的意外碰撞,又要躲避(duǒbì)飞溅的高温焊渣,安全风险居高不下。
“对我们这样的焊接企业来说,这套系统绝对是刚需。”这位企业负责人(fùzérén)还(hái)对该系统产业化提出(tíchū)建议,除独立销售外,还可以与机械臂捆绑销售作为机械臂的增值服务,提升产品竞争力。
企业之外,沧州市招商部门也向褚明(chǔmíng)详细介绍(jièshào)了各种产业化扶持政策,表达了助力这项技术快速落地的强烈意愿。
“这是我们第一次参加雄安场景汇,目的就是让这项技术接受市场的真实检验,看它是否能切实(qièshí)解决企业的安全生产痛点。”褚(chǔ)明说,他们希望通过这种方式,持续优化技术方案,推动实验室成果走出象牙塔,真正服务(fúwù)实体经济(jīngjì)。
在推动项目落地产业化的(de)同时(tóngshí),团队在人机共存领域的研究仍在持续深化。
“目前,我们正在研究(yánjiū)从仿真到实体的(de)相关课题,推动人机协作向更高层级发展。”褚明介绍,他们的研究大方向是让机器人不仅能感知人的存在,更能理解(lǐjiě)人的意图,推动人机共存走向人机共融。
“工业(gōngyè)(gōngyè)4.0实现了生产数字化,但其本质仍是机器主导的生产模式,人只是被动地嵌入其中。而正在兴起的工业5.0则强调人机融合,在共同的工作环境中开展更精密、更智能的协作。”褚明(chǔmíng)解释。
未来的人机协作会是怎样一幅新图景(tújǐng)?
“以电路板精密(jīngmì)装配为例,目前这类精密装配仍需工人完成30多道工序,频繁切换十余种工具来取放微小元器件,不仅劳动强度大,效率也不高。”褚明说,理想的人机协作应该是,当工人伸手(shēnshǒu)准备(zhǔnbèi)焊接时(shí),机械臂能智能(zhìnéng)识别这一意图,主动递送焊枪;当需要安装微型电容时,又能精准奉上对应元件。这样的场景下,机器人就像(xiàng)个得力的智能助手,始终默契配合,和人达到心有灵犀的协作水平。
“而这,正是我们努力研究的方向。”褚明相信(xiāngxìn),这一天的到来不会(búhuì)太远。(河北日报记者 周聪聪)
7月1日,团队核心成员展示参赛项目所用(suǒyòng)的深度相机,它(tā)能(néng)让机器人在“零穿戴”的情况下拥有360度全场景视角。河北日报记者周聪聪摄
一个深度相机,一个软件模块,靠着这样的(de)(de)简单组合,“数字孪生驱动的人机协作安全距离快速感知系统”实现了48毫秒的极速感知,将人机协作中的潜在安全风险扼杀在萌芽(méngyá)状态。
极简实体、极速(jísù)感知、极度安全,项目负责人褚明用三个“极”来概括(gàikuò)这项成果的特点。
但成果有多“简(jiǎn)”,过程就有多“繁”。
采访中(zhōng),褚明一开始(kāishǐ)并没有急于展示成果,而是先回顾了一段失败的经历。这个坦诚的开场,让记者了解了科研工作的真实轨迹。
最初,团队选择的(de)技术路径颇具吸引力,模拟人类双眼(shuāngyǎn)的立体视觉测距原理,计算深度(shēndù)相机发射的调制光线的往返时间差,来构建人体三维轮廓。
这种(zhèzhǒng)仿生学思路看似完美,却在实践中遭遇瓶颈(píngjǐng)。为了找到最近距离点,系统需要把遍布人体表面的(de)所有关键点计算一遍,庞大的计算量导致建模延迟,远达不到工业安全防护响应的时效要求。
就这样,研究一度(yídù)陷入困境。
在失败中寻找希望,团队再次调整思路,利用深度相机自带的关键点捕捉功能,通过精心筛选25个人体关键点和(hé)9个机械臂节点,将原本复杂的建模(jiànmó)(jiànmó)过程简化。思路的转变,让数字孪生(luánshēng)建模效率得到质的飞跃。
让机器人实现智能(zhìnéng),每一步都不容易。
为了找到合适的深度相机,团队核心成员张萌花了三个多月,对比了三十多(sānshíduō)款产品的详细数据(shùjù)。为了获取更多详细数据,她不得不一家家联系厂商,有时甚至要跨时区与国外厂家反复沟通(gōutōng)。
“有多少人工,才有多少智能(zhìnéng)。”采访中,褚明反复提及(tíjí)的这句话,道破了人工智能研究的真谛。
而创新的魅力,恰恰藏在这份(zhèfèn)“极简”与“极繁”的辩证之中。
在采访尾声,褚明特别提到德国工业5.0倡导的(de)人机共融愿景。那时候,机器人不再是冰冷的执行者,而是能理解(lǐjiě)意图、预判需求(xūqiú)的智能伙伴。
这种(zhèzhǒng)充满温度的技术想象,让(ràng)我们有理由相信,当极简的智能与极繁的探索持续碰撞,科技创新的未来必将绽放更多可能。
文(wén)/河北日报记者 周聪聪
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