7月1日,，項目負責人褚明（中）指導團隊核心成員開展相關實驗。河北日報記者周聰聰攝
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在人機協同作業(yè)日益普及的今天，工人在生產線上與機器人“并肩作戰(zhàn)”時,，真的足夠安全嗎？如果答案并不似我們想象中樂觀,，如何在人機共存的環(huán)境中確保人的安全,？
不久前，第二屆雄安未來之城場景匯雄安國際機器人大賽上,，參賽項目“數字孿生驅動的人機協作安全距離快速感知系統”為這個難題給出了創(chuàng)新解決方案,。
48毫秒的超快響應速度、無需外掛設備就能實現360度無死角安全防護,、低至2萬元的部署成本……憑借這些突破性優(yōu)勢,，該項目成功斬獲大賽一等獎，重新定義著工業(yè)場景下人機協作的安全標準,。
6月12日,，第二屆雄安未來之城場景匯雄安國際機器人大賽上，參賽項目“數字孿生驅動的人機協作安全距離快速感知系統”現場演示,。褚明供圖
超快反應,，讓人與機器人安全協作
六軸桌面式協同機械臂輕盈舞動關節(jié)，但當人靠近,，一旁的電腦屏幕上立刻浮現數道醒目的紅色線條,，勾勒出人體的骨骼結構。同時,，一道在人與機械臂之間動態(tài)生成的明黃色線條實時測量二者距離,，并據此給機器人下達“停機”“減速”等指令，將有可能對人造成的安全傷害扼殺在萌芽中……
6月20日,，北京郵電大學科研樓924室,，“數字孿生驅動的人機協作安全距離快速感知系統”展示著毫秒級的危險預警能力。
在第二屆雄安未來之城場景匯雄安國際機器人大賽上,，該項目憑借出色的實時感知性能和人機交互安全性,，從眾多參賽項目中脫穎而出，榮膺大賽一等獎,。
人機協作的安全距離,，是這項研究的核心問題。
或許有人會疑惑,，機器人不都是按照預設程序精準作業(yè)的嗎,？為何還需要專門研究人和機器人的安全距離,？
“人們把機器人稱為‘人’，這種說法其實高估了它的智能水平,。”項目負責人,、北京郵電大學智能工程與自動化學院教授褚明解釋，機器人確實能高效完成重復性,、高強度的任務,，但它的智能遠未達到與人類真正協同共處的程度。在早期工業(yè)應用中,，機器人作業(yè)時甚至需要被鐵絲網隔離,，以確保人員安全。
如今,，隨著技術的突破性發(fā)展,，機器人總動員正成為智能制造新常態(tài)。
“然而,，在人機共存的生產環(huán)境中,，安全防護體系仍面臨嚴峻挑戰(zhàn)，工業(yè)機器人事故時有發(fā)生,。”褚明介紹,，其中機器人制造和焊接是事故高發(fā)領域。
“當前工業(yè)領域的人機安全監(jiān)測主要依賴激光雷達,、紅外和聲波測距等技術,，但都存在明顯缺陷。”褚明分析,，這類設備幾乎全要外掛在機器人上,，以激光雷達為例，它形似礦泉水瓶,，直徑約10厘米,。機械臂掛上這樣一個瓶子，不僅影響工作的靈活性,，甚至還會帶來新的安全隱患,。
除了體積問題，各類技術還有各種局限：聲波測距只能測量到正面相對的區(qū)域,，存在監(jiān)測盲區(qū),；激光雷達雖能全向覆蓋，但響應速度慢且成本高昂,，單臺價格超6萬元,。
鑒于硬件方案存在的成本高、干擾作業(yè)等現實問題,，多數企業(yè)選擇依賴管理規(guī)范等軟性防護,。但在實際生產中,，工人錯誤的操作習慣和企業(yè)投入不足的雙重因素，又導致事故頻發(fā),。
能否讓機器人輕裝上陣,，在不依賴外掛設備的情況下，就能實現360度全場景的安全監(jiān)測,？
2021年,，褚明研究團隊的這一構想，引起了西門子的興趣,。
基于和北京郵電大學既有的校企聯合技術攻關基礎,，西門子決定投入專項研發(fā)資金啟動聯合攻關。
面對傳統硬件方案“笨重昂貴”與“防護滯后”的雙重困境,，褚明帶領團隊另辟蹊徑，將數字孿生技術與計算機視覺深度融合,。不僅能使輕裝上陣的機器人擁有安全直覺,，還賦予其比人類更快的反應能力。
“人類在保持清醒的前提下,，發(fā)現危險并作出反應的平均時間是120毫秒,。”褚明一臉自豪地表示，但這套系統僅需48毫秒就能完成安全距離感知,，響應速度是人類的2.5倍,。
褚明說，這套系統不僅反應快,，還能“一心六用”,，同時追蹤6個作業(yè)人員的人機距離，確保每個人都能獲得同樣迅捷的防護響應,。
7月1日拍攝的參賽項目所用深度相機,，它能讓機器人在“零穿戴”的情況下擁有360度全場景視角。河北日報記者周聰聰攝
給機器人裝上“天眼”,，360度無死角安全防護
“讓機器人擁有安全直覺,，傳統方案是給它‘穿盔戴甲’，我們的辦法則是‘開天眼’,。”拿起一個紙抽大小的白色深度相機,，褚明輕輕晃了晃說，這是整套系統中唯一的硬件設備,，卻能讓機器人在“零穿戴”的情況下擁有360度全場景視角,。
這臺深度相機性能強大，每秒能拍攝60幀畫面,，相當于每16.67毫秒就能完成一次對人的動態(tài)捕捉,。
研究團隊巧妙利用這一特性,，構建了一個實時運轉的數字孿生世界：相機采集的人體骨骼數據和機械臂運動軌跡，在虛擬空間中同步生成動態(tài)模型,，通過算法實時計算碰撞風險,，實現從感知到防護的無縫銜接。
數據采集,、孿生建模,、風險計算……這一系列復雜運算，如何在遠低于人類反應速度的48毫秒內完成,？
指著電腦屏幕上那些與人體動作神同步的紅色線條,，褚明道破秘訣所在。
“現實中我們看到的是人和機器人的互動,，但在數據世界里,，我們構建的卻是極簡主義的骷髏級交互模型。”褚明解釋,，深度相機通過識別人體32個骨骼關鍵點,，實時構建動態(tài)骨骼框架，實現精準動作捕捉,。在此基礎上,，團隊進一步篩選出其中25個關鍵點，包括手指尖,、腳尖等人體最遠端,，以及肩、肘,、髖等主要活動關節(jié),。
“篩減時，我們舍棄了面部等非必要區(qū)域的關鍵點,，保留下來的都是能影響人體可能觸及最大空間范圍的關鍵點,。”褚明說。
有了人體的動態(tài)模型,，團隊利用工業(yè)機器人內置的光電碼盤傳感器,，實時獲取各個軸關節(jié)角度數據，僅用9個關鍵點即可完整重構機器人運動姿態(tài),。
就這樣,，僅僅靠34個關鍵點，團隊便完成了人和機器人的建模,。這種高度簡化的建模方式,，大大降低了系統數據計算量，有效提升了數字孿生場景的構建效率，為毫秒級實時響應提供了關鍵技術保障,。
不過,，要實現真正可靠的人機安全協同，挑戰(zhàn)遠未結束,。
采訪中,，記者曾變換各種動作和距離，屢屢試圖“碰瓷”機器人,。但遺憾的是,，一次都沒成功。電腦屏幕上,，一條黃線始終如影隨形地橫亙在記者和機器人之間,，并不斷變換著距離數據。隨著距離數據的變化,，機械臂或轉速下降,，或瞬間停止，始終與記者保持著安全距離,。
“這根黃線,，標注的是人和機器人間的最短距離。”褚明說,，系統正是根據這個距離數據，設置了低危,、中危,、高危三級安全閾值，向機器人做出聲光預警,、減速運行,、緊急停機等指令。
為找到這條黃線,，去年畢業(yè)的博士生,、團隊核心成員陳宇足足花了一年多時間。
“兩個‘骨架’關鍵點間連成的線成千上萬條,，這其中,，哪條才是最短的？”陳宇解釋,，不同于靜態(tài)物體,，人和機械臂始終處于運動狀態(tài)。特別是人體動作具有天然的隨機性和不可預測性,，兩者的運動軌跡在三維空間中不斷交織,，形成高度復雜的動態(tài)空間關系。
為了更真實地計算人體與機器人的安全距離，研究團隊還考慮到人的胖瘦對二者距離的影響,，根據成年人的體型中位數,，在骨骼模型基礎上做了一層“膠囊體”，為數字模型穿上了一層“肌肉外衣”,。
“多次試驗驗證,，系統的距離測量誤差已經被嚴格控制在3.5%以內，相當于當實際距離為1米時,，系統測量值在96.5至103.5厘米之間波動,。”褚明說，這個精度窗口是經過反復推敲后確定的最佳平衡點,，既能夠規(guī)避過度追求精度帶來的算力浪費,，又確保了工業(yè)場景下的絕對安全。
當人靠近六軸桌面式協同機械臂,，電腦屏幕上立刻浮現數道紅色線條勾勒出人體的骨骼結構,。同時，在人與機械臂之間動態(tài)生成一條明黃色線條實時測量二者距離,。圖為實驗過程中拍攝的電腦屏幕顯示畫面,。褚明供圖
成本低、部署快,，產業(yè)化優(yōu)勢突出
“安裝復雜嗎,？成本會不會很高？”在第二屆雄安未來之城場景匯雄安國際機器人大賽上,，“數字孿生驅動的人機協作安全距離快速感知系統”使用的便捷性和經濟性,，成為許多參觀者駐足咨詢的熱點。
對此,，褚明的回答令他們眼前一亮,。
“這套系統的部署極其簡單，就像在工廠安裝普通監(jiān)控攝像頭一樣便捷,。”褚明說,，系統的運行，僅依賴深度相機和軟件模組,，每個定焦深度相機可精準覆蓋6米遠范圍,，單個6米遠監(jiān)控區(qū)域的部署成本僅2萬元。
更令人驚喜的是,，如果監(jiān)測范圍需要擴大,，只需線性增加攝像頭數量，無需額外復雜配置,，大幅降低了整體投入,。
兼容性強,、成本低、部署快,，該系統的種種優(yōu)勢,，讓不少制造企業(yè)當場就表達了合作意向。
一家焊接機器人企業(yè)負責人向褚明坦言,，他們正面臨嚴峻的人機協作安全挑戰(zhàn)：在自動化焊接產線上,，雖然核心焊接工序由機械臂完成，但上下料環(huán)節(jié)仍需人工介入,。工人頻繁進出作業(yè)區(qū)域時,，既要防范機械臂的意外碰撞，又要躲避飛濺的高溫焊渣,，安全風險居高不下,。
“對我們這樣的焊接企業(yè)來說，這套系統絕對是剛需,。”這位企業(yè)負責人還對該系統產業(yè)化提出建議,，除獨立銷售外，還可以與機械臂捆綁銷售作為機械臂的增值服務,，提升產品競爭力,。
企業(yè)之外，滄州市招商部門也向褚明詳細介紹了各種產業(yè)化扶持政策,，表達了助力這項技術快速落地的強烈意愿,。
“這是我們第一次參加雄安場景匯，目的就是讓這項技術接受市場的真實檢驗,，看它是否能切實解決企業(yè)的安全生產痛點,。”褚明說，他們希望通過這種方式,，持續(xù)優(yōu)化技術方案，推動實驗室成果走出象牙塔,，真正服務實體經濟,。
在推動項目落地產業(yè)化的同時，團隊在人機共存領域的研究仍在持續(xù)深化,。
“目前,，我們正在研究從仿真到實體的相關課題，推動人機協作向更高層級發(fā)展,。”褚明介紹,，他們的研究大方向是讓機器人不僅能感知人的存在，更能理解人的意圖,，推動人機共存走向人機共融,。
“工業(yè)4.0實現了生產數字化，但其本質仍是機器主導的生產模式，人只是被動地嵌入其中,。而正在興起的工業(yè)5.0則強調人機融合,，在共同的工作環(huán)境中開展更精密、更智能的協作,。”褚明解釋,。
未來的人機協作會是怎樣一幅新圖景？
“以電路板精密裝配為例,，目前這類精密裝配仍需工人完成30多道工序,，頻繁切換十余種工具來取放微小元器件，不僅勞動強度大,，效率也不高,。”褚明說，理想的人機協作應該是,，當工人伸手準備焊接時,，機械臂能智能識別這一意圖，主動遞送焊槍,；當需要安裝微型電容時,，又能精準奉上對應元件。這樣的場景下,，機器人就像個得力的智能助手,，始終默契配合，和人達到心有靈犀的協作水平,。
“而這,，正是我們努力研究的方向。”褚明相信,，這一天的到來不會太遠,。（河北日報記者 周聰聰）
7月1日，團隊核心成員展示參賽項目所用的深度相機,，它能讓機器人在“零穿戴”的情況下擁有360度全場景視角,。河北日報記者周聰聰攝
記者感言
極簡背后的極繁探索
一個深度相機，一個軟件模塊,，靠著這樣的簡單組合,，“數字孿生驅動的人機協作安全距離快速感知系統”實現了48毫秒的極速感知，將人機協作中的潛在安全風險扼殺在萌芽狀態(tài),。
極簡實體,、極速感知、極度安全,，項目負責人褚明用三個“極”來概括這項成果的特點,。
但成果有多“簡”,，過程就有多“繁”。
采訪中,，褚明一開始并沒有急于展示成果,，而是先回顧了一段失敗的經歷。這個坦誠的開場,，讓記者了解了科研工作的真實軌跡,。
最初，團隊選擇的技術路徑頗具吸引力,，模擬人類雙眼的立體視覺測距原理,，計算深度相機發(fā)射的調制光線的往返時間差，來構建人體三維輪廓,。
這種仿生學思路看似完美,，卻在實踐中遭遇瓶頸。為了找到最近距離點,，系統需要把遍布人體表面的所有關鍵點計算一遍,，龐大的計算量導致建模延遲，遠達不到工業(yè)安全防護響應的時效要求,。
就這樣,，研究一度陷入困境。
在失敗中尋找希望,，團隊再次調整思路,，利用深度相機自帶的關鍵點捕捉功能，通過精心篩選25個人體關鍵點和9個機械臂節(jié)點,，將原本復雜的建模過程簡化,。思路的轉變，讓數字孿生建模效率得到質的飛躍,。
讓機器人實現智能,，每一步都不容易。
為了找到合適的深度相機,，團隊核心成員張萌花了三個多月,，對比了三十多款產品的詳細數據。為了獲取更多詳細數據,，她不得不一家家聯系廠商，有時甚至要跨時區(qū)與國外廠家反復溝通,。
“有多少人工,，才有多少智能。”采訪中,，褚明反復提及的這句話,，道破了人工智能研究的真諦,。
而創(chuàng)新的魅力，恰恰藏在這份“極簡”與“極繁”的辯證之中,。
在采訪尾聲,，褚明特別提到德國工業(yè)5.0倡導的人機共融愿景。那時候,，機器人不再是冰冷的執(zhí)行者,，而是能理解意圖、預判需求的智能伙伴,。
這種充滿溫度的技術想象,，讓我們有理由相信，當極簡的智能與極繁的探索持續(xù)碰撞,，科技創(chuàng)新的未來必將綻放更多可能,。
文/河北日報記者 周聰聰
