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基于残差学习的人机协作装配中机器人控制的任务导向安全领域研究附Matlab代码

news 2026/4/7 0:25:21

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🔥内容介绍

随着工业4.0向纵深发展，人机协作装配已成为智能制造领域的核心应用场景，其通过人类的认知灵活性与机器人的高精度、高重复性优势互补，显著提升了装配流程的柔性与效率。但共享工作空间下的人机交互不确定性，使得机器人控制的安全保障与任务效率之间的矛盾日益突出——传统安全策略多依赖物理隔离或速度限制，虽能规避风险却大幅牺牲了协作灵活性。残差学习凭借其在复杂非线性映射学习、实时适应性及鲁棒性方面的独特优势，为解决这一矛盾提供了新路径。本文聚焦人机协作装配场景，深入研究基于残差学习的机器人控制任务导向安全领域构建方法，核心是通过残差学习精准捕捉机器人动力学误差、环境扰动及人类行为不确定性，动态生成与装配任务紧密耦合的安全边界，实现安全约束与任务目标的协同优化。本文首先梳理人机协作装配的安全挑战与现有控制策略局限，分析残差学习在机器人控制中的应用潜力；随后构建基于残差学习的任务导向安全领域框架，明确感知、预测、风险评估及控制优化的核心模块；最后通过仿真实验验证所提方法在碰撞规避精度、任务执行效率及动态适应性方面的优越性，为人机协作装配机器人的安全智能控制提供理论支撑与技术参考。

关键词：残差学习；人机协作装配；机器人控制；任务导向安全领域；碰撞规避

1 引言

1.1 研究背景

在智能制造转型升级进程中，小批量、多品种的生产需求推动传统自动化装配向柔性化、协同化方向发展，人机协作（Human-Robot Collaboration, HRC）装配模式应运而生。与传统隔离式机器人作业不同，人机协作装配中，人类操作员与机器人共享同一工作空间，共同完成零件抓取、定位、装配、检测等一系列任务，既发挥了人类在复杂决策、柔性操作上的优势，又依托机器人弥补了人类在高精度重复作业、高强度劳动中的不足，已广泛应用于汽车总装、精密电子装配等领域。例如，KUKA LBR iiwa轻型协作机器人可与人类在汽车装配线中协同完成间隙测量、车窗玻璃装配等任务，在无防护栏的情况下实现安全作业，显著提升了流水线效率。

然而，人机协作装配的核心瓶颈的是安全保障问题。由于人类操作员的动作具有不可预测性、环境动态变化以及人机交互的不确定性，机器人的误动作或交互过程中的意外碰撞，可能导致人员伤亡或设备损坏。传统机器人安全控制策略主要分为两类：一类是被动式安全策略，如安全光幕、物理围栏等隔离措施，虽能从物理上隔绝风险，但完全丧失了人机协作的柔性优势；另一类是主动式安全策略，如速度/力量限制、碰撞检测与紧急停止等，虽保留了协作性，但多为预设式控制，缺乏对人类意图的理解和环境变化的动态适应能力，往往因过度保守的控制逻辑牺牲装配效率，难以实现安全与效率的兼顾。

深度学习技术的快速发展为机器人安全控制提供了新的技术路径，其中残差学习（Residual Learning）作为解决深度神经网络训练梯度消失、退化问题的关键技术，凭借其强大的非线性映射学习、多模态数据融合及实时自适应能力，在机器人控制领域展现出广阔应用前景。残差学习通过引入残差块，使模型能够学习输入与输出之间的残差映射，而非直接学习完整映射，这种结构不仅能提升模型训练效率与精度，还能有效处理机器人动力学中的复杂非线性关系、传感器噪声及环境扰动等问题。例如，MIT研究团队提出的残差模型学习（RML）框架，仅需12秒的被动交互数据，就能完成哈佛移动微型机器人（HAMR）的模型学习，其模型执行速度提升47倍且保持较高精度，证明了残差学习在机器人控制中的高效性。将残差学习与任务导向安全控制相结合，构建能够动态适配装配任务、实时响应人类行为的安全领域，成为解决人机协作装配安全与效率矛盾的核心突破口。

1.2 研究意义

本文的研究具有重要的理论意义与工程应用价值。在理论层面，突破传统安全控制“安全优先、效率让步”的局限，建立残差学习与任务导向安全领域的融合机制，完善人机协作机器人安全控制的理论体系，为复杂动态场景下的机器人安全控制提供新的研究思路；同时，深入探索残差学习在机器人动力学建模、人类行为预测、碰撞风险评估中的应用方法，丰富残差学习在智能制造领域的应用场景。在工程应用层面，提出的基于残差学习的安全控制方法，能够实现人机协作装配中安全边界的动态调整，在保障人类操作员安全的前提下，最大限度提升装配任务效率，可直接应用于汽车、电子、航空航天等领域的人机协作装配生产线，降低安全事故发生率，提升生产柔性与智能化水平，推动智能制造技术的落地应用。

1.3 国内外研究现状

1.3.1 人机协作装配机器人安全控制研究现状

国外在人机协作机器人安全控制领域起步较早，已形成较为完善的技术体系与行业标准（如ISO/TS 15066）。研究主要集中在主动安全控制策略与多传感器融合技术的结合，例如KUKA公司开发的LBR iiwa协作机器人，通过内置力传感器实现碰撞识别与实时响应，能够在触碰人类时立即调整动作，无需额外防护栏即可实现安全协作，其控制软件可与流水线传送带同步，动态适配生产节拍变化。MIT、斯坦福等高校聚焦于人类行为预测与动态安全边界构建，通过机器学习算法捕捉人类运动特征，实现安全区域的实时调整，但现有方法多依赖大量标注数据，且对复杂装配任务的适配性不足。

国内研究近年来发展迅速，核心集中在安全策略优化与智能算法融合两个方向。部分研究基于强化学习、模糊控制等方法，实现机器人安全控制参数的自适应调整，但存在实时性不足、鲁棒性较差的问题；另有研究探索多模态传感器（视觉、力觉、距离传感器）的数据融合方法，提升人机交互状态的感知精度，但在复杂装配场景下，仍难以有效处理传感器噪声与环境扰动带来的误差。总体而言，国内外现有研究尚未实现安全控制与装配任务的深度耦合，难以满足动态协作场景下“安全与效率协同优化”的需求。

1.3.2 残差学习在机器人控制中的应用研究现状

残差学习最初由He等人提出，用于解决深度神经网络的训练难题，随后逐步应用于机器人控制领域。国外研究中，MIT团队提出的RML框架，将机器人动力学分解为简化解析模型与残差学习模型两部分，大幅降低了模型学习的样本复杂度，可快速实现微型机器人的精准控制，其思路为残差学习在机器人动力学建模中的应用提供了重要参考。此外，MANIPTRANS框架中引入残差模块，通过学习微小修正量，实现人类手部运动技能向机器人的精准迁移，在双手协同装配任务中展现出优异性能，证明了残差学习在人机交互精调中的有效性。

国内研究主要聚焦于残差学习在机器人轨迹优化、力/位混合控制中的应用。部分研究基于残差神经网络（ResNet），实现机器人装配轨迹的精准优化，提升装配精度；另有研究将残差学习与阻抗控制结合，实现机器人交互力的自适应调整，改善人机交互的柔顺性。但现有研究多局限于单一控制环节，未将残差学习与任务导向的安全领域构建相结合，难以解决人机协作装配中动态安全与任务效率的协同问题。

1.4 研究内容与技术路线

本文围绕基于残差学习的人机协作装配机器人控制任务导向安全领域展开研究，具体研究内容如下：

人机协作装配安全挑战与残差学习适配性分析：梳理人机协作装配的核心安全风险与现有控制策略的局限，深入分析残差学习在复杂非线性映射、实时适应性、多模态数据融合等方面的优势，明确残差学习与任务导向安全领域构建的适配机制。
基于残差学习的任务导向安全领域框架构建：设计“感知-预测-评估-控制”四级架构，明确各模块的功能与交互逻辑；构建基于残差神经网络的人类行为预测模型、机器人动力学误差补偿模型及碰撞风险评估模型，实现安全领域的动态生成与实时调整。
任务导向安全控制策略优化：基于安全领域边界信息，结合装配任务需求，设计残差学习驱动的机器人轨迹优化与力/位混合控制策略，实现安全约束与任务目标的协同优化，避免过度保守控制导致的效率损失。
仿真实验验证：搭建人机协作装配仿真平台，设计典型装配任务（如零件插入、拧紧），对比所提方法与传统安全控制方法在碰撞规避精度、任务执行效率、动态适应性等方面的性能，验证方法的有效性与优越性。

本文的技术路线为：首先通过文献研究梳理研究现状与核心问题，明确研究思路；其次构建基于残差学习的任务导向安全领域框架，设计各模块核心算法；然后优化安全控制策略，实现安全与效率的协同；最后通过仿真实验验证方法有效性，总结研究成果并提出未来研究方向。

1.5 研究创新点

本文的创新点主要体现在以下三个方面：

提出了残差学习与任务导向安全领域深度融合的控制思路，突破传统安全控制与任务需求脱节的局限，实现安全边界与装配任务的动态适配，兼顾安全与协作效率。
构建了多模块协同的残差学习模型，将人类行为预测、机器人动力学误差补偿、碰撞风险评估集成一体，提升了复杂动态场景下安全控制的实时性与鲁棒性，有效处理传感器噪声与环境扰动。
设计了任务导向的安全控制优化策略，基于残差学习修正机器人控制参数，在规避碰撞风险的同时，最大限度保留机器人的操作灵活性，提升装配任务的执行效率与精度。

2 相关理论基础

2.1 人机协作装配机器人控制基础

2.1.1 人机协作装配的核心特征

人机协作装配是人类操作员与机器人基于任务需求，在共享工作空间内协同完成装配作业的模式，其核心特征体现在三个方面：一是交互性，人机之间存在直接的物理接触或间接的动作配合，如零件传递、协同拧紧等；二是动态性，工作环境、人类动作、任务状态均处于动态变化中，要求机器人具备实时响应能力；三是柔性，能够适配多品种、小批量的装配需求，灵活调整操作策略。与传统机器人装配相比，人机协作装配更注重“人机协同”，需在保障安全的前提下，实现人类与机器人的优势互补。

2.1.2 机器人控制核心技术

人机协作装配机器人的控制核心是实现“精准定位、柔顺交互、安全响应”，关键技术包括轨迹规划、力/位混合控制、碰撞检测与规避。轨迹规划是根据装配任务要求，生成机器人运动的最优轨迹，需兼顾精度、速度与平滑性；力/位混合控制用于处理装配过程中的物理交互，如零件插入时的力约束与位置约束，确保操作的柔顺性；碰撞检测与规避是安全控制的核心，需实时感知人机相对位置与运动状态，及时规避潜在碰撞风险。

2.2 残差学习理论基础

2.2.1 残差学习的核心原理

残差学习的核心思想是通过引入残差块（Residual Block），将模型的学习目标从“直接学习输入与输出的完整映射”转变为“学习输入与输出之间的残差映射”。假设输入为x，期望输出为H(x)，传统神经网络直接学习H(x)，而残差网络通过残差块学习残差F(x)=H(x)-x，最终输出为H(x)=F(x)+x。这种结构能够有效缓解深度神经网络训练过程中的梯度消失与退化问题，使网络能够构建得更深，同时提升训练效率与模型精度。

残差块的核心结构包括卷积层、批量归一化（BN）层与激活函数，通过 shortcut 连接（跳跃连接）实现输入与输出的直接叠加，使梯度能够直接反向传播，避免梯度随着网络深度增加而衰减。这种结构的优势的在于，即使网络深度增加，模型仍能保持较好的性能，且能够快速学习复杂的非线性映射关系。

2.2.2 残差学习在机器人控制中的适配性

人机协作装配机器人控制面临三大核心难题：一是机器人动力学模型的非线性与不确定性，难以通过解析方法精准建模；二是人类行为的不可预测性，需实时捕捉并预测人类运动意图；三是多模态传感器数据的融合与噪声处理，需从视觉、力觉、距离等多维度数据中提取有效信息。残差学习恰好能够针对性解决这些难题，其适配性主要体现在三个方面：

复杂非线性映射学习能力：残差网络能够有效学习机器人动力学中的非线性关系，弥补解析模型的不足，实现动力学误差的精准补偿，提升控制精度。例如，RML框架通过残差学习捕捉微型机器人的复杂传动动力学，大幅提升了模型的准确性与执行速度。
实时适应性与鲁棒性：残差学习模型具有较强的泛化能力，能够快速适应环境变化与人类行为波动，通过实时学习残差信息，动态调整控制参数，提升系统的鲁棒性。
多模态数据融合能力：残差网络能够有效处理多模态传感器数据，通过特征融合提取人机交互状态的关键信息，为安全领域构建提供可靠的数据支撑。

2.3 任务导向安全领域理论

任务导向安全领域（Task-Oriented Safety Field, TOSF）是基于装配任务需求，动态构建的机器人安全操作边界，其核心区别于传统固定安全区域，具有动态性、任务相关性、预测性与可解释性四大特征：动态性指安全区域随任务进展、人类行为、环境变化实时调整；任务相关性指安全区域的形状、大小、位置与当前装配任务紧密耦合，如精密装配时安全区域更精细，重型零件搬运时安全区域更宽泛；预测性指安全领域的构建需基于人类行为预测与机器人轨迹预测，提前规避潜在碰撞风险；可解释性指安全区域的生成逻辑需清晰可追溯，便于验证与优化。

任务导向安全领域的构建核心是“安全与任务的协同”，需以装配任务目标为约束，结合人机交互状态，动态调整安全边界，既避免碰撞风险，又不影响任务执行效率。其构建过程主要包括环境与人体感知、人类意图预测、机器人轨迹预测、碰撞风险评估四个关键步骤，而残差学习能够为各步骤提供精准的模型支撑，实现安全领域的智能化、动态化生成。

3 人机协作装配安全挑战与现有策略局限

3.1 人机协作装配的核心安全挑战

结合人机协作装配的动态性与交互性特征，其核心安全挑战主要源于环境、人类、机器人三个维度，具体如下：

3.1.1 环境动态不确定性

人机协作装配环境中，零件摆放位置、工具状态、工作空间布局等均可能随任务进展发生变化，同时存在传送带振动、设备噪声等干扰因素，导致机器人感知的环境信息存在误差。例如，汽车装配线中，传送带的速度波动会影响机器人的操作精度，若机器人无法实时适配，可能导致碰撞事故；此外，传感器噪声（如视觉传感器的光线干扰、力传感器的信号漂移）会进一步加剧环境感知的不确定性，增加安全控制难度。

3.1.2 人类行为不可预测性

人类操作员的动作具有随机性与灵活性，其运动轨迹、操作速度、意图均难以提前精准预测，这是人机协作安全控制的最大难点。例如，在零件传递过程中，人类可能突然调整动作速度或方向；在装配过程中，可能因操作失误进入机器人的危险区域。传统控制策略难以实时捕捉这些动态变化，往往只能通过紧急停止等保守方式规避风险，影响协作效率。

3.1.3 机器人控制精度不足

机器人的动力学模型存在非线性与参数不确定性，且在长期运行过程中会出现执行器磨损、部件老化等问题，导致控制精度下降。例如，机器人在进行精密装配时，动力学误差可能导致零件定位偏差，若此时人类操作员进行协同操作，可能引发碰撞；此外，机器人的轨迹跟踪精度不足，也会导致其运动轨迹偏离预设路径，进入安全风险区域。

3.1.4 人机交互耦合复杂性

人机协作装配中，人机之间存在直接物理接触（如协同拧紧、零件传递）与间接动作配合，交互关系复杂。例如，在双手协同装配任务中，人类与机器人的动作需高度同步，若机器人的响应速度滞后或动作偏差，可能导致交互力过大，造成人员受伤或零件损坏；此外，不同操作员的操作习惯、技能水平存在差异，也增加了人机交互的复杂性与安全风险。

3.2 现有安全控制策略及局限

目前，人机协作装配机器人的安全控制策略主要分为被动式安全策略与主动式安全策略两类，各类策略的核心原理、应用场景及局限如下：

3.2.1 被动式安全策略

被动式安全策略的核心是通过物理隔离或被动防护，从空间上隔绝人机接触，避免碰撞风险，主要包括安全光幕、物理围栏、缓冲装置等。此类策略结构简单、成本较低，适用于对协作柔性要求较低的场景，如大规模批量装配线。但其局限性十分明显：一是完全限制了人机共享工作空间，丧失了人机协作的柔性优势，无法适配小批量、多品种的装配需求；二是无法应对突发情况，若人类操作员意外突破隔离边界，仍会引发安全事故；三是影响生产效率，隔离装置会占用大量工作空间，增加零件搬运与操作的复杂度。

3.2.2 主动式安全策略

主动式安全策略的核心是通过实时感知人机交互状态，主动调整机器人的动作，规避碰撞风险，无需完全隔离人机工作空间，主要包括速度/力量限制、碰撞检测与紧急停止、区域监控、手动引导等，是目前人机协作装配中的主流安全策略。

速度/力量限制策略根据ISO/TS 15066标准，通过限制机器人的最大运动速度与作用力，降低碰撞时的伤害程度，适用于轻度人机协作场景。但其局限在于，过度的速度与力量限制会大幅降低装配效率，且无法根据任务需求与交互状态动态调整，灵活性不足。

碰撞检测与紧急停止策略通过内置力传感器或视觉传感器，实时检测人机碰撞信号，一旦检测到碰撞，立即停止机器人运动。例如，KUKA LBR iiwa机器人能够感知轻微触碰并立即响应，但此类策略属于“事后响应”，无法提前规避碰撞风险，且频繁的紧急停止会打断装配流程，影响任务连续性。

区域监控策略通过激光扫描仪、深度相机等设备，监控机器人工作区域，当人类操作员进入预设危险区域时，机器人减速或停止运动。但其局限在于，预设的安全区域是固定的，无法根据装配任务的动态变化进行调整，且存在感知盲区，难以覆盖复杂装配场景的所有安全风险点。

手动引导策略允许人类操作员直接引导机器人进行编程或微调，提升协作灵活性，但在引导过程中，机器人的动作完全依赖人类操作，缺乏自主安全判断能力，若人类操作失误，仍会引发安全事故。

3.2.3 现有策略的共性局限

综合来看，现有安全控制策略的共性局限主要体现在三个方面：一是安全与效率的矛盾突出，多数策略为保障安全，过度限制机器人的操作灵活性与速度，牺牲了装配效率；二是动态适应性不足，无法实时适配环境变化、人类行为波动与任务动态调整，对复杂场景的适配性较差；三是缺乏任务导向性，安全控制与装配任务需求脱节，无法根据任务类型、进度动态调整安全策略，难以实现安全与任务的协同优化。这些局限表明，传统安全控制策略已无法满足人机协作装配的柔性化、智能化需求，亟需引入新的技术方法，构建更具适应性、任务导向性的安全控制体系。