人類歷來幻想擁有更多的手臂來完成復(fù)雜任務(wù)，這一夢想如今正被哈爾濱工業(yè)大學(xué)的團隊變?yōu)楝F(xiàn)實。他們最新研發(fā)的上肢外肢體機器人不僅能幫你扛起10公斤重物，更能“讀懂”你的意圖，實現(xiàn)人機協(xié)同
該工作以題“Leader–follower: Human-centered intention-guided controller for novel SuperLimb with application to load-carrying scenarios”發(fā)表在Science China Technological Sciences。
▍基于“Leader-Follower”控制器的全新人機融合系統(tǒng)
上肢外肢體機器人并非簡單的功能替代或增強裝置，它與傳統(tǒng)假肢外骨骼機器人有本質(zhì)區(qū)別。這種創(chuàng)新設(shè)備通過在物理結(jié)構(gòu)、感知能力和運動控制等多個層面實現(xiàn)人體與機械肢體的深度融合與協(xié)同運作
它就像是給人類配備了一只額外的手臂，顯著拓展了人的運動、感知和操作能力。作為人體的特殊協(xié)作者，它與人體共享大部分運動空間，穿戴者甚至可以直接感受到安裝部件的觸覺反饋
在這種新型人機系統(tǒng)中，穿戴者意圖的準確傳達、人機角色的合理分配以及以人為中心的交互設(shè)計，成為系統(tǒng)成功運行的關(guān)鍵因素。
哈工大團隊的核心創(chuàng)新在于提出了一種以人為中心的意圖引導(dǎo)的協(xié)同作業(yè)控制器。在這個框架中，穿戴者被視為“領(lǐng)導(dǎo)者”，而外肢體機器人則作為“跟隨者”，實現(xiàn)了人機之間有效的信息傳遞和自主協(xié)調(diào)。
這套系統(tǒng)融合來自多個視覺里程計傳感器的姿態(tài)數(shù)據(jù)以捕獲人體運動狀態(tài)以及手部的廣義位置和速度，通過Swin Transformer(SwT)網(wǎng)絡(luò)處理來自兩個肌電手環(huán)傳感器的sEMG信號，以識別負載搬運場景中的多種自然手勢。
基于人機浮動基系統(tǒng)模型，實現(xiàn)了人-外肢體機器人系統(tǒng)的安全保障和力柔順交互。團隊所提出的基于意圖導(dǎo)向的人機協(xié)同交流框架激發(fā)了外肢體機器人在其他協(xié)作場景中的應(yīng)用學(xué)習(xí)。
▍實驗驗證：高效率、低疲勞的創(chuàng)新突破
研究團隊通過嚴格的負載搬運實驗驗證了這一控制方法的有效性。實驗中，兩個ATI六維力傳感器被安裝在外肢體機器人末端，實時監(jiān)測搬運過程中的各種力數(shù)據(jù)。每位測試者需要重復(fù)驗10次，首次未能完成抓取則視為失敗
實驗結(jié)果表明：
- 基于FSM負載搬運任務(wù)模型，外肢體機器人能自主完成與穿戴者的協(xié)調(diào)配合
- 借助任務(wù)參數(shù)規(guī)劃的運動軌跡，系統(tǒng)成功完成目標物體的抓取，并且能夠很好地理解穿戴者的意圖來切換不同的外肢體機器人動作
- 在共同搬運10公斤重物過程中，外肢體機器人能分擔至少95%的負重，穿戴者僅起穩(wěn)定作用
- 數(shù)據(jù)顯示，有外肢體輔助時，穿戴者肌肉興奮度顯著降低，搬運過程中肌電信號峰值比無輔助時至少減少80%
這些論證了外肢體機器人在輔助搬運過程中大大減輕了人體上肢的疲勞程度
為進一步證明系統(tǒng)優(yōu)勢，團隊還進行了對比實驗：不使用意圖導(dǎo)向主從協(xié)同控制方法，外肢體機器人通過預(yù)定軌跡到達抓取點，任務(wù)意圖的切換通過一個簡單的外部鍵盤來完成同樣任務(wù)。
該實驗也重復(fù)進行了10次，結(jié)果表明，使用意圖導(dǎo)向主從協(xié)同控制方法平均至少節(jié)省7秒，大幅提高了效率。
基于意圖引導(dǎo)的主從控制方法，外肢體機器人能夠更快地理解操作者的意圖，并更迅速地做出動作決定以應(yīng)對不同任務(wù)策略，從而大大縮短完成負載搬運任務(wù)的時間。
同時，使用預(yù)定軌跡規(guī)劃完成抓取的成功率遠低于使用基于估計的任務(wù)參數(shù)的軌跡規(guī)劃完成抓取的成功率
在所提控制方法實驗情況下，任務(wù)參數(shù)得到了良好的估計，生成了更合理的規(guī)劃軌跡，同時外肢體機器人能夠準確理解穿戴者在實驗過程中的作業(yè)意圖來快速切換不同的作業(yè)動作
▍結(jié)語與展望
總結(jié)來說，本研究提出了四個關(guān)鍵創(chuàng)新點：首先，開發(fā)了意圖引導(dǎo)型主從控制器，實現(xiàn)了機械肢體與人體肢體間的自然信息交互。該系統(tǒng)無需主動控制或預(yù)先記錄數(shù)據(jù)，便能高效完成自主協(xié)作任務(wù)。
其次，系統(tǒng)能精確識別人體肢體運動狀態(tài)和手部肌肉意圖，確保了任務(wù)參數(shù)的獲取以及外肢體機器人不同任務(wù)動作的自然觸發(fā)
第三，研究團隊構(gòu)建了浮動基人-外肢體機器人系統(tǒng)動態(tài)模型，解決了外肢體、穿戴者與環(huán)境三者間的力柔順交互問題。通過實時監(jiān)測人機距離并應(yīng)用零力柔順策略，有效保障了穿戴者安全。
最后，團隊將意圖引導(dǎo)的主從控制器成功應(yīng)用于負載搬運場景，實驗結(jié)果充分驗證了所提方法的實用性和有效性。
筆者認為，這項研究不僅展示了上肢外肢體機器人在負載搬運中的實用價值，更為人機協(xié)同交互提供了全新框架。該技術(shù)有望在更多協(xié)作場景中應(yīng)用從工業(yè)制造到醫(yī)療救援，從日常輔助到特殊環(huán)境作業(yè)，為智能協(xié)作系統(tǒng)的跨領(lǐng)域應(yīng)用開辟了更多可能。
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