人機(jī)協(xié)作技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用研究綜述

中圖分類號(hào)：TP249 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

人機(jī)協(xié)作（human-robot collaboration，HRC）[1]指人類與機(jī)器人在同一物理空間內(nèi)協(xié)同執(zhí)行特定任務(wù)的過(guò)程，旨在提高生產(chǎn)效率和任務(wù)完成度。隨著智能制造、醫(yī)療服務(wù)及教育行業(yè)對(duì)自動(dòng)化需求的不斷增長(zhǎng)，人機(jī)協(xié)作已成為人工智能與機(jī)器人技術(shù)的研究熱點(diǎn)[24] 。

在這種模式下，人類負(fù)責(zé)戰(zhàn)略性和創(chuàng)造性任務(wù)，而機(jī)器人則執(zhí)行重復(fù)性和操作性工作。與傳統(tǒng)工業(yè)機(jī)器人不同，協(xié)作機(jī)器人（Cobots）[5]具備更高的靈活性與適應(yīng)性，能夠在與人類協(xié)同作業(yè)時(shí)確保安全，尤其在復(fù)雜環(huán)境下表現(xiàn)突出。在這種協(xié)作方式中，協(xié)作機(jī)器人不僅有效降低了生產(chǎn)中的人力成本，還顯著提升了任務(wù)的精度與效率。隨著“工業(yè)4.0”和“智能制造”理念的廣泛推廣，人機(jī)協(xié)作技術(shù)已成為現(xiàn)代制造業(yè)的重要推動(dòng)力[6-8]。

協(xié)作機(jī)器人不僅在制造業(yè)的智能化與柔性化生產(chǎn)中發(fā)揮著關(guān)鍵作用，還在醫(yī)療、物流、農(nóng)業(yè)等多個(gè)領(lǐng)域展現(xiàn)了廣泛的應(yīng)用前景。在醫(yī)療行業(yè)，機(jī)器人輔助手術(shù)、康復(fù)治療及護(hù)理服務(wù)的應(yīng)用日益普及，為患者提供了精準(zhǔn)且個(gè)性化的醫(yī)療體驗(yàn)。在物流行業(yè)，協(xié)作機(jī)器人已應(yīng)用于倉(cāng)儲(chǔ)管理、分揀和配送等環(huán)節(jié)，顯著提升了運(yùn)營(yíng)效率。在農(nóng)業(yè)與公共服務(wù)等領(lǐng)域，機(jī)器人通過(guò)與人類高效協(xié)作，緩解了勞動(dòng)力短缺問(wèn)題，提高了生產(chǎn)和服務(wù)質(zhì)量。

盡管人機(jī)協(xié)作技術(shù)已取得顯著進(jìn)展，但在實(shí)際應(yīng)用中仍面臨諸多挑戰(zhàn)。首先，安全性問(wèn)題仍需重點(diǎn)解決，特別是在高速運(yùn)動(dòng)或危險(xiǎn)作業(yè)環(huán)境中，如何確保機(jī)器人精準(zhǔn)感知并迅速反應(yīng)，以避免對(duì)人類造成傷害，是當(dāng)前的首要任務(wù)。其次，機(jī)器人在感知復(fù)雜環(huán)境、理解情境和作出決策方面的智能化水平仍有待提高，尤其在多模態(tài)感知、情境理解和決策優(yōu)化等方面，現(xiàn)有技術(shù)仍存在較大提升空間。此外，人機(jī)交互的自然性也是關(guān)鍵問(wèn)題，如何讓機(jī)器人更靈活、自然地理解并響應(yīng)人類意圖，是實(shí)現(xiàn)高效協(xié)作的關(guān)鍵[10]

1人機(jī)協(xié)作的發(fā)展階段

以“人機(jī)協(xié)作”及“human-machinecollabora-tion”為主題，在中國(guó)知網(wǎng)與WebofScience數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行檢索，結(jié)果顯示，從2001年到2025年（截至2025年2月），在此25年間，知網(wǎng)共發(fā)布相關(guān)文獻(xiàn)352篇，而WebofScience則發(fā)布了1215篇，且文獻(xiàn)數(shù)量呈現(xiàn)出顯著的增長(zhǎng)趨勢(shì)，具體數(shù)據(jù)如圖1所示。

通過(guò)分析圖1，可以發(fā)現(xiàn)“人機(jī)協(xié)作”相關(guān)研究主要經(jīng)歷了以下幾個(gè)階段：

早期階段（2001一2013年）：在此期間，關(guān)于“人機(jī)協(xié)作”的文獻(xiàn)數(shù)量極為稀少，幾乎未見(jiàn)顯著增長(zhǎng)，表明該領(lǐng)域在此階段未引起廣泛關(guān)注，或其應(yīng)用較為有限。

初步增長(zhǎng)階段（2014—2016年）：自2014年起，相關(guān)文獻(xiàn)數(shù)量出現(xiàn)了小幅增長(zhǎng)，逐步增加，反映出人機(jī)協(xié)作技術(shù)開(kāi)始受到研究者的關(guān)注，這一變化可能與人工智能技術(shù)的進(jìn)展密切相關(guān)，使得人機(jī)協(xié)作的應(yīng)用場(chǎng)景逐漸豐富。

快速增長(zhǎng)階段（2017—2025年）：自2017年起，文獻(xiàn)數(shù)量顯著增加，尤其自2018年后，增速明顯加快。這一變化得益于協(xié)作機(jī)器人在工業(yè)、服務(wù)、醫(yī)療等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，以及深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等技術(shù)的不斷突破。此階段呈現(xiàn)出顯著的增長(zhǎng)趨勢(shì)。

趨勢(shì)總結(jié)：總體來(lái)看，研究領(lǐng)域呈現(xiàn)出從關(guān)注度較低到快速增長(zhǎng)的演變過(guò)程。自2014年起，人機(jī)協(xié)作機(jī)器人的研究逐漸受到重視并穩(wěn)步發(fā)展，尤其在近年來(lái)，隨著技術(shù)和應(yīng)用的成熟，呈現(xiàn)出更為強(qiáng)勁的增長(zhǎng)勢(shì)頭。

2 人機(jī)協(xié)作的關(guān)鍵技術(shù)

人機(jī)協(xié)作系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)依賴于多項(xiàng)核心技術(shù)的支持。它不僅要求機(jī)器人具備對(duì)人類和環(huán)境的精準(zhǔn)感知能力，還需實(shí)現(xiàn)自然流暢的人機(jī)交互，同時(shí)確保在復(fù)雜環(huán)境中的協(xié)作安全性。如圖2是人機(jī)協(xié)作的主要關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域。

2.1 感知與識(shí)別技術(shù)

視覺(jué)感知：視覺(jué)感知技術(shù)是實(shí)現(xiàn)人機(jī)協(xié)作的關(guān)鍵組成部分，包括目標(biāo)檢測(cè)、深度感知、物體識(shí)別和場(chǎng)景理解等內(nèi)容[1]。通過(guò)使用攝像頭、深度傳感器、激光雷達(dá)等設(shè)備，協(xié)作機(jī)器人能夠感知周圍環(huán)境并識(shí)別其中的物體。例如，借助計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)[12]，機(jī)器人能夠區(qū)分物體的形狀、大小和位置，并理解它們與環(huán)境的關(guān)系。近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)模型在視覺(jué)識(shí)別中的廣泛應(yīng)用顯著提升了機(jī)器人視覺(jué)感知的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。此外，3D重建與深度感知技術(shù)的結(jié)合，使機(jī)器人能夠更精準(zhǔn)地確定物體的相對(duì)位置和距離，從而執(zhí)行更精細(xì)的協(xié)作任務(wù)。

力覺(jué)與觸覺(jué)感知：力覺(jué)與觸覺(jué)感知是人機(jī)物理協(xié)作中保障安全性與柔性的重要技術(shù)。力覺(jué)傳感器使機(jī)器人能夠感知與人類或物體接觸時(shí)的力量強(qiáng)度，觸覺(jué)傳感器則幫助機(jī)器人感知接觸的方向與壓力。這兩種感知方式為機(jī)器人提供了觸覺(jué)反饋，使其能夠精準(zhǔn)調(diào)節(jié)自身的力輸出，從而避免對(duì)人類或物體造成傷害。例如，在協(xié)同裝配任務(wù)中，力覺(jué)感知可以幫助機(jī)器人精準(zhǔn)施加適當(dāng)力量，避免過(guò)度用力而損壞零件[\"]。通過(guò)觸覺(jué)反饋，機(jī)器人還能夠進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)更高柔性與精細(xì)的控制。

2.2 人機(jī)交互技術(shù)

人機(jī)交互技術(shù)是實(shí)現(xiàn)人類與機(jī)器人高效溝通的橋梁，包括自然語(yǔ)言處理[13]、手勢(shì)識(shí)別[14]、虛擬現(xiàn)實(shí)[15]等多種方式。通過(guò)這些交互手段，機(jī)器人能夠精準(zhǔn)識(shí)別并響應(yīng)人類的指令，從而使協(xié)作過(guò)程更加順暢且高效。

自然語(yǔ)言處理：自然語(yǔ)言處理（naturallan-guageprocessing，NLP）技術(shù)使機(jī)器人能夠理解并響應(yīng)人類的口頭指令。通過(guò)將語(yǔ)音信號(hào)轉(zhuǎn)化為文本或指令，協(xié)作機(jī)器人可以在無(wú)需復(fù)雜編程干預(yù)的情況下，根據(jù)用戶的語(yǔ)音命令自動(dòng)執(zhí)行任務(wù)。此外，基于深度學(xué)習(xí)的自然語(yǔ)言理解模型，使機(jī)器人能夠更加準(zhǔn)確解析人類的意圖，并進(jìn)行語(yǔ)義分析。隨著大語(yǔ)言模型的不斷發(fā)展，機(jī)器人在語(yǔ)言理解方面的能力將進(jìn)一步增強(qiáng)，從而實(shí)現(xiàn)更為自然的自然對(duì)話交互。

手勢(shì)與動(dòng)作識(shí)別：手勢(shì)與動(dòng)作識(shí)別技術(shù)使機(jī)器人能夠解讀人類的非語(yǔ)言指令。通過(guò)攝像頭和傳感器，機(jī)器人能夠識(shí)別人類的手勢(shì)和肢體動(dòng)作，并做出相應(yīng)反應(yīng)。例如，在工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)，操作員可以通過(guò)簡(jiǎn)單的手勢(shì)指令引導(dǎo)機(jī)器人執(zhí)行特定操作。這種非接觸式交互方式在協(xié)作場(chǎng)景中尤為重要[17]，尤其是在語(yǔ)言無(wú)法有效傳達(dá)或需要快速指令時(shí)。借助機(jī)器學(xué)習(xí)與計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法，手勢(shì)識(shí)別的準(zhǔn)確性得到了顯著提升，也顯著提升了人機(jī)交互的自然性。

虛擬現(xiàn)實(shí)與增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)：虛擬現(xiàn)實(shí)（virtualreal-ity，VR）和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（augmentedreality，AR）技術(shù)[18]為人機(jī)協(xié)作中的操作員提供了強(qiáng)大的視覺(jué)支持，使其能夠通過(guò)虛擬環(huán)境實(shí)時(shí)監(jiān)控和控制協(xié)作機(jī)器人。佩戴VR/AR設(shè)備后，操作員可以隨時(shí)觀察機(jī)器人的工作狀態(tài)，或在增強(qiáng)的虛擬環(huán)境中與機(jī)器人進(jìn)行互動(dòng)。這項(xiàng)技術(shù)廣泛應(yīng)用于遠(yuǎn)程控制及危險(xiǎn)環(huán)境中的操作，顯著降低了人員暴露于高風(fēng)險(xiǎn)環(huán)境的可能性[19]。同時(shí)，AR技術(shù)還能夠?yàn)椴僮鲉T提供實(shí)時(shí)指導(dǎo)。例如，顯示機(jī)器人接下來(lái)要做的動(dòng)作，或者發(fā)現(xiàn)環(huán)境中可能存在的危險(xiǎn)，從而提高協(xié)作的安全性和效率。

2.3多模態(tài)數(shù)據(jù)融合

多模態(tài)數(shù)據(jù)融合[20通過(guò)整合來(lái)自不同傳感器的數(shù)據(jù)，為機(jī)器人提供更加全面的環(huán)境信息。通過(guò)視覺(jué)、力覺(jué)、聲音、觸覺(jué)等多種模態(tài)數(shù)據(jù)的融合，機(jī)器人能夠更全面地感知周圍環(huán)境并解讀人類的意圖[21]。例如，在工業(yè)裝配中，機(jī)器人可以結(jié)合視覺(jué)與力覺(jué)信息，高效完成復(fù)雜的裝配任務(wù)。借助多模態(tài)數(shù)據(jù)的支持，協(xié)作機(jī)器人能夠更精確地識(shí)別操作環(huán)境中的變化，并及時(shí)響應(yīng)相應(yīng)反應(yīng)。

此外，多模態(tài)數(shù)據(jù)融合還能夠顯著提升機(jī)器人的決策能力。通過(guò)整合多模態(tài)數(shù)據(jù)，機(jī)器人能夠更深入地理解任務(wù)情境與人類需求，從而制定更加精準(zhǔn)的協(xié)作策略。例如，通過(guò)結(jié)合視覺(jué)與聲音信息，機(jī)器人能夠感知環(huán)境的動(dòng)態(tài)變化，從而更靈活地適應(yīng)任務(wù)的實(shí)時(shí)調(diào)整。

2.4人機(jī)協(xié)作的智能控制與規(guī)劃

在高度動(dòng)態(tài)和復(fù)雜的協(xié)作環(huán)境中，智能控制與規(guī)劃是確保人機(jī)協(xié)作系統(tǒng)高效且穩(wěn)定運(yùn)行的核心。為了使機(jī)器人能夠有效支持人類完成任務(wù)，智能控制系統(tǒng)需要涵蓋任務(wù)分配、路徑規(guī)劃、自適應(yīng)控制等多個(gè)方面的技術(shù)。以下是當(dāng)前人機(jī)協(xié)作智能控制與規(guī)劃中的關(guān)鍵內(nèi)容。

動(dòng)態(tài)任務(wù)分配：在實(shí)際應(yīng)用中，任務(wù)分配的動(dòng)態(tài)調(diào)整能力至關(guān)重要。例如，在工業(yè)裝配線上，機(jī)器人與人類可能面臨任務(wù)負(fù)荷變化，此時(shí)需要?jiǎng)討B(tài)調(diào)整任務(wù)分配策略，以確保任務(wù)的高效完成。常見(jiàn)的動(dòng)態(tài)任務(wù)分配方法涵蓋基于規(guī)則的分配算法[22]和基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的優(yōu)化算法[23]。基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的算法通過(guò)自適應(yīng)調(diào)整任務(wù)分配，能夠在任務(wù)復(fù)雜度增加時(shí)優(yōu)化人機(jī)協(xié)作，提升系統(tǒng)的靈活性和效率。

路徑規(guī)劃：路徑規(guī)劃是協(xié)作機(jī)器人核心技術(shù)之一。通過(guò)路徑規(guī)劃算法，機(jī)器人能夠找到最優(yōu)路徑以完成任務(wù)，并有效規(guī)避與人類或障礙物發(fā)生碰撞[24]。常見(jiàn)的路徑規(guī)劃算法如 A^* （A-star）算法[25]、快速搜索隨機(jī)樹(shù)（rapidly-exploring randomtrees，RRT）[26] D^* （D-star）動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法[27]等。這些算法通過(guò)持續(xù)計(jì)算空間中的可行路徑，使機(jī)器人能夠?qū)崟r(shí)更新行進(jìn)路線，確保在動(dòng)態(tài)環(huán)境中避開(kāi)障礙物，并快速抵達(dá)目標(biāo)位置。

軌跡跟蹤與精確定位：軌跡跟蹤使機(jī)器人能夠在路徑規(guī)劃的基礎(chǔ)上精準(zhǔn)執(zhí)行指定動(dòng)作。通過(guò)結(jié)合視覺(jué)系統(tǒng)與位置傳感器，機(jī)器人能夠?qū)崟r(shí)校正運(yùn)動(dòng)軌跡，確保與目標(biāo)物體的精確接觸。在一些高精度任務(wù)（如醫(yī)療輔助手術(shù)）中，軌跡跟蹤還需要考慮操作的細(xì)微差別及動(dòng)作的柔性調(diào)整。此外，精確定位技術(shù)通過(guò)融合同時(shí)定位與地圖構(gòu)建（simulta-neouslocalizationandmapping，SLAM）[28]以及GPS系統(tǒng)，確保機(jī)器人在復(fù)雜環(huán)境中的運(yùn)動(dòng)穩(wěn)定性與精度。

動(dòng)態(tài)避障與碰撞避免：為了確保人類安全，動(dòng)態(tài)避障與碰撞避免是運(yùn)動(dòng)控制中的核心問(wèn)題之一。動(dòng)態(tài)避障技術(shù)依賴傳感器實(shí)時(shí)獲取環(huán)境信息，并通過(guò)深度學(xué)習(xí)或強(qiáng)化學(xué)習(xí)等算法快速計(jì)算可能的避障路徑。現(xiàn)代協(xié)作機(jī)器人通過(guò)多傳感器融合技術(shù)，結(jié)合視覺(jué)、激光雷達(dá)等手段，實(shí)現(xiàn) 360^° 全方位實(shí)時(shí)監(jiān)控，從而有效規(guī)避與人類及其他物體的碰撞。

自適應(yīng)控制：涵蓋自適應(yīng)力控制[29]與模型預(yù)測(cè)控制（model predictive control，MPC）[30]。自適應(yīng)力控制使機(jī)器人能夠根據(jù)不同操作場(chǎng)景動(dòng)態(tài)調(diào)整作用力，以滿足不同任務(wù)的需求。機(jī)器人可以根據(jù)實(shí)時(shí)力反饋優(yōu)化操作行為，從而實(shí)現(xiàn)柔性接觸和精細(xì)操作。模型預(yù)測(cè)控制是一種常用的自適應(yīng)控制方法，通過(guò)預(yù)測(cè)未來(lái)狀態(tài)并生成最優(yōu)控制序列，確保機(jī)器人運(yùn)動(dòng)符合協(xié)作任務(wù)的需求。MPC廣泛應(yīng)用于多步?jīng)Q策場(chǎng)景，尤其是在多重約束條件下的復(fù)雜任務(wù)中[31]。它使機(jī)器人能夠基于當(dāng)前狀態(tài)預(yù)測(cè)未來(lái)環(huán)境變化，并預(yù)先優(yōu)化操作策略。

實(shí)時(shí)決策與任務(wù)重規(guī)劃：實(shí)時(shí)決策是人機(jī)協(xié)作過(guò)程中至關(guān)重要的環(huán)節(jié)，尤其在任務(wù)流程發(fā)生變化或環(huán)境突變時(shí)，機(jī)器人需要具備快速重規(guī)劃與響應(yīng)的能力。實(shí)時(shí)決策算法[2通過(guò)多模態(tài)傳感器獲取環(huán)境信息，并結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)[28]或博弈論[33]等方法，制定最優(yōu)應(yīng)對(duì)策略，確保在復(fù)雜和動(dòng)態(tài)環(huán)境中高效響應(yīng)與調(diào)整任務(wù)執(zhí)行。

3 人機(jī)協(xié)作的應(yīng)用案例

人機(jī)協(xié)作技術(shù)在多個(gè)領(lǐng)域展現(xiàn)出廣泛的應(yīng)用潛力。通過(guò)協(xié)作機(jī)器人與人類的有效合作，許多行業(yè)的工作效率、任務(wù)完成質(zhì)量和安全性得到了顯著提升。如圖3是人機(jī)協(xié)作技術(shù)在不同行業(yè)中的主要應(yīng)用案例。

制造業(yè)中的人機(jī)協(xié) 醫(yī)療中的人機(jī)協(xié)作： 智能家居與日常生 軍事和災(zāi)害救援中服務(wù)業(yè)中的人機(jī)協(xié)作：在制造業(yè)中，協(xié) 醫(yī)療領(lǐng)域?qū)珳?zhǔn)度 活協(xié)作：智能家居和 的應(yīng)用：在軍事和災(zāi)作：在人機(jī)交互和任作機(jī)器人已成為提 和安全性的要求極 日常生活領(lǐng)域，協(xié) 害救援領(lǐng)域，協(xié)作務(wù)自動(dòng)化需求快速升生產(chǎn)效率和產(chǎn)品 高，協(xié)作機(jī)器人在 作機(jī)器人幫助人們 機(jī)器人憑借其卓越質(zhì)量的關(guān)鍵工具。 醫(yī)療行業(yè)中展現(xiàn)出 增長(zhǎng)的背景下，協(xié) 高效完成各類家務(wù) 的耐久性和強(qiáng)大的作機(jī)器人在服務(wù)行傳統(tǒng)工業(yè)機(jī)器人主 巨大的應(yīng)用價(jià)值。 任務(wù)。隨著智能家 任務(wù)執(zhí)行能力，為要執(zhí)行單調(diào)、重復(fù) 在手術(shù)過(guò)程中，機(jī) 業(yè)的應(yīng)用也在迅速 居設(shè)備的普及，協(xié) 緊急和高風(fēng)險(xiǎn)任務(wù)的任務(wù)，而協(xié)作機(jī) 器人可協(xié)助醫(yī)生完 擴(kuò)展。服務(wù)業(yè)的協(xié) 作機(jī)器人在家庭場(chǎng) 提供了關(guān)鍵支持。作機(jī)器人主要應(yīng)用器人則通過(guò)與人類 成精確的切割和縫 景中逐漸成為常見(jiàn) 協(xié)作機(jī)器人進(jìn)入危于客戶服務(wù)、物流協(xié)同工作，參與復(fù) 合，極大提高了手 助手，主要應(yīng)用于 險(xiǎn)區(qū)域執(zhí)行物資傳配送和智能接待等雜且多樣化的生產(chǎn) 術(shù)的安全性與成功 清潔、照護(hù)和娛樂(lè) 遞、環(huán)境探測(cè)和搜場(chǎng)景流程 率 等方面 救任務(wù)柏惠維康Remebot手術(shù) 三星公司智能保姆機(jī) 美國(guó)空軍目前裝備的螺釘擰緊協(xié)作機(jī)器人 北汽李爾第一臺(tái)UR10 機(jī)器人，可用于腦出 血、腦囊腫近百種疾 天貓超市的“曹操” 智能分揀機(jī)器人 器人Bot-Care和Bot- Handy Vision60四足仿生機(jī) 器狗病的手術(shù)治療

3.1 制造業(yè)中的人機(jī)協(xié)作

協(xié)作機(jī)器人在提升制造業(yè)生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量方面發(fā)揮著重要作用[34]。相比傳統(tǒng)工業(yè)機(jī)器人，它們能夠與人類協(xié)同作業(yè)，執(zhí)行多樣化且復(fù)雜的生產(chǎn)任務(wù)。在裝配、質(zhì)檢和包裝等環(huán)節(jié)，協(xié)作機(jī)器人通常與工人配合完成操作。以汽車制造為例，協(xié)作機(jī)器人承擔(dān)車體零部件的精密裝配，同時(shí)依靠視覺(jué)傳感器與力控系統(tǒng)確保裝配精度。工人則專注于車輛系統(tǒng)的調(diào)試或最終質(zhì)量檢測(cè)等復(fù)雜任務(wù)。通過(guò)這種人機(jī)協(xié)作模式，不僅能提高生產(chǎn)線效率，還能保證產(chǎn)品質(zhì)量的穩(wěn)定性。研究表明，協(xié)作機(jī)器人具備自主優(yōu)化裝配策略的能力[11]，可不斷提升工作效率。

3.2 醫(yī)療中的人機(jī)協(xié)作

醫(yī)療領(lǐng)域?qū)Σ僮骶群桶踩缘囊髽O為嚴(yán)格，使協(xié)作機(jī)器人在該領(lǐng)域展現(xiàn)出廣泛應(yīng)用前景[35]。在手術(shù)過(guò)程中，這類機(jī)器人能夠協(xié)助醫(yī)生執(zhí)行精細(xì)操作。例如，在微創(chuàng)手術(shù)中，機(jī)器人可輔助完成精準(zhǔn)切割和縫合，從而提高手術(shù)的安全性與成功率。此外，協(xié)作機(jī)器人已被廣泛應(yīng)用于康復(fù)治療、病患護(hù)理和實(shí)驗(yàn)室檢測(cè)等場(chǎng)景。手術(shù)室內(nèi)的協(xié)作機(jī)器人系統(tǒng)能夠與醫(yī)生實(shí)時(shí)交互，確保操作的精準(zhǔn)度，同時(shí)有效縮短手術(shù)時(shí)間和患者康復(fù)周期[36]在康復(fù)中心，協(xié)作機(jī)器人用于指導(dǎo)患者進(jìn)行物理訓(xùn)練，并根據(jù)實(shí)時(shí)反饋調(diào)整訓(xùn)練方案，以保障康復(fù)過(guò)程的安全性和有效性[37]。借助機(jī)器人輔助，醫(yī)護(hù)人員能夠?qū)⒏嗑ν度嗽\療決策和治療方案的制定，從而進(jìn)一步提升醫(yī)療服務(wù)水平。

3.3 服務(wù)業(yè)中的人機(jī)協(xié)作

隨著人機(jī)交互與任務(wù)自動(dòng)化需求的增長(zhǎng)，協(xié)作機(jī)器人正逐步滲透服務(wù)行業(yè)。目前，這類機(jī)器人主要應(yīng)用于客戶服務(wù)、物流配送和智能接待三大領(lǐng)域[38]。通過(guò)與人類員工協(xié)同作業(yè)，顯著提升服務(wù)質(zhì)量與運(yùn)營(yíng)效率。在物流配送方面，協(xié)作機(jī)器人可輔助倉(cāng)庫(kù)員工執(zhí)行貨品揀選和分揀任務(wù)，從而優(yōu)化倉(cāng)儲(chǔ)管理流程。實(shí)際應(yīng)用表明，此類系統(tǒng)能提升20%～30% 的物流作業(yè)效率[39]。例如，在電商倉(cāng)儲(chǔ)中，機(jī)器人利用視覺(jué)識(shí)別技術(shù)精準(zhǔn)抓取商品，并將其自動(dòng)歸類到指定儲(chǔ)位或配送區(qū)域。在智能接待場(chǎng)景中，酒店、商場(chǎng)等場(chǎng)所已廣泛應(yīng)用協(xié)作機(jī)器人執(zhí)行迎賓導(dǎo)覽、信息查詢等任務(wù)，部分機(jī)型還具備基礎(chǔ)訂單處理與結(jié)算功能。這些應(yīng)用實(shí)踐證實(shí)，人機(jī)協(xié)作模式在提升客戶滿意度（平均提高18.6% ）和優(yōu)化服務(wù)流程（耗時(shí)減少 25% ）方面具有顯著優(yōu)勢(shì)[40] C

3.4智能家居與日常生活協(xié)作

在智能家居領(lǐng)域，協(xié)作機(jī)器人大幅提升了生活的便利性和舒適度。隨著智能家居設(shè)備的普及，這類機(jī)器人已逐漸成為家庭中的常備助手，主要負(fù)責(zé)清潔、照護(hù)和娛樂(lè)三大功能[41]。具體而言，協(xié)作機(jī)器人能完成地面清掃、物品整理、餐食烹飪等日常家務(wù)勞動(dòng)[42]。在家庭照護(hù)場(chǎng)景中，機(jī)器人可實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)老人或兒童活動(dòng)狀態(tài)，及時(shí)提供輔助支持或觸發(fā)預(yù)警機(jī)制，有效增強(qiáng)居家安全保障[43]。此外，協(xié)作機(jī)器人還能扮演家庭互動(dòng)伙伴角色，通過(guò)陪伴交流、播放影音資源等方式豐富日常生活。通過(guò)與物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備互聯(lián)，家庭協(xié)作機(jī)器人能與其他智能家居設(shè)備協(xié)同工作，從而實(shí)現(xiàn)更加智能化和自動(dòng)化的生活環(huán)境。

3.5軍事和災(zāi)害救援中的應(yīng)用

在應(yīng)急救援和軍事領(lǐng)域，協(xié)作機(jī)器人憑借卓越的環(huán)境適應(yīng)能力和任務(wù)執(zhí)行效率，已成為高風(fēng)險(xiǎn)作業(yè)的重要技術(shù)支撐[44]。這類機(jī)器人可與救援人員形成高效協(xié)同，深入危險(xiǎn)區(qū)域?qū)嵤┪镔Y運(yùn)輸、環(huán)境勘測(cè)和生命搜救等任務(wù)，顯著縮短人員在危險(xiǎn)區(qū)域的暴露時(shí)間[45]。實(shí)際案例顯示，在地震或火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)，協(xié)作機(jī)器人能攜帶探測(cè)設(shè)備深入廢墟，實(shí)時(shí)回傳熱成像數(shù)據(jù)與生存體征信息[46]。部分機(jī)型還可搭載急救包和生命維持裝置，為受困者提供緊急醫(yī)療支持。軍事應(yīng)用中，協(xié)作機(jī)器人系統(tǒng)能完成戰(zhàn)區(qū)偵察、彈藥運(yùn)輸?shù)热蝿?wù)，通過(guò)人機(jī)協(xié)同模式降低作戰(zhàn)人員傷亡風(fēng)險(xiǎn)[47]。這類機(jī)器人不僅提高了救援和軍事行動(dòng)的安全性，還顯著提升了任務(wù)的執(zhí)行效率和精準(zhǔn)度。

4 總結(jié)與展望

人機(jī)協(xié)作技術(shù)正朝著智能化、場(chǎng)景化和個(gè)性化方向快速發(fā)展。人工智能、5G通信與邊緣計(jì)算的深度融合，將持續(xù)拓展協(xié)作機(jī)器人的應(yīng)用邊界并提升系統(tǒng)響應(yīng)速度。隨著多模態(tài)交互、情境感知等技術(shù)的突破，未來(lái)協(xié)作機(jī)器人將實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的需求識(shí)別與自適應(yīng)服務(wù)，在工業(yè)、醫(yī)療、家庭等場(chǎng)景中形成更自然的人機(jī)協(xié)同范式。技術(shù)迭代過(guò)程中仍需重點(diǎn)解決倫理規(guī)范、數(shù)據(jù)安全及人機(jī)權(quán)責(zé)界定等問(wèn)題，以推動(dòng)人機(jī)協(xié)作生態(tài)的可持續(xù)發(fā)展。

人機(jī)協(xié)作的智能化與個(gè)性化：未來(lái)的人機(jī)協(xié)作將更加注重智能化與個(gè)性化，使協(xié)作機(jī)器人能夠根據(jù)用戶的需求和情境變化，自主調(diào)整協(xié)作策略。借助深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)與遷移學(xué)習(xí)等前沿技術(shù)，協(xié)作機(jī)器人將具備對(duì)環(huán)境及用戶行為的智能理解和精準(zhǔn)預(yù)測(cè)能力，從而實(shí)現(xiàn)更高效、更個(gè)性化的協(xié)作。

交互方式的多模態(tài)化：多模態(tài)交互技術(shù)使協(xié)作機(jī)器人能夠通過(guò)視覺(jué)、觸覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)等多種感官方式，與人類進(jìn)行更加自然流暢的互動(dòng)，從而顯著提升協(xié)作體驗(yàn)和效率。

自主學(xué)習(xí)與適應(yīng)性：自主學(xué)習(xí)與適應(yīng)性將是未來(lái)人機(jī)協(xié)作系統(tǒng)的重要發(fā)展方向。結(jié)合大語(yǔ)言模型、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、模仿學(xué)習(xí)和遷移學(xué)習(xí)等技術(shù)，協(xié)作機(jī)器人能夠通過(guò)不斷學(xué)習(xí)和優(yōu)化，迅速掌握任務(wù)并自我調(diào)整策略。例如。機(jī)器人能夠模仿人類操作，逐步改進(jìn)裝配流程；遷移學(xué)習(xí)則允許機(jī)器人將已獲得的經(jīng)驗(yàn)應(yīng)用到新的任務(wù)中，從而縮短學(xué)習(xí)周期并提高效率。隨著這些技術(shù)的融合，協(xié)作機(jī)器人將變得更加靈活、高效，能夠更好地適應(yīng)復(fù)雜和動(dòng)態(tài)的工業(yè)環(huán)境。

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（責(zé)任編輯：曾 晶）

A Review of the Development and Application of Human-Robot Collaboration Technologies

HUANG Haisong ^*1，2 ， ZHU Yunwei1， ZHANG Guozhang1 （1.KeyLaboratoryofdvancedManufacturingTechology，inistryofEducationGuizhouUniversityGuyang5Oo，ha; 2.School of Mechanical Engineering，Guizhou University，Guiyang 55oo25，China）

Abstract：Inthe context of the current increasing demand for automation and intelligence，human-robot collaboration has becomean important research direction in the field of roboticsand artificial inteligence. Human-robot collaboration systemsaim to achieve eficient completion of complex tasks through human-robot interaction，and have been widely used in many fields such as manufacturing，healthcare，smart home and daily life collaboration，militaryand disaster relief.This paper systematically reviews the key technologies of humanrobot collaboration（i.e.，perception and recognition，human-robot interaction，multimodal data fusion and intellgent control andplannng for human-robot collaboration），and analyzesthe importance of related technologies in practical applications.Inadition，the article combines the latest research results，proposes the future development trend of human-computer collaboration systems，and looks forward to the potential application prospects of human-robot collaboration systems in different industries.

Keywords：robot；human-robot collaboration；human-robotcollaboration key technologies；human-robot collaboration application areas

黃海松，女，1977年生，博士，教授，博士生導(dǎo)師，享受國(guó)務(wù)院特殊津貼專家、貴州省省管專家、省百層次創(chuàng)新人才、省數(shù)字經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域重點(diǎn)人才、貴州省裝備制造數(shù)字孿生科技創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)領(lǐng)銜人、貴州大學(xué)現(xiàn)代制造技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室常務(wù)副主任/機(jī)械工程學(xué)院副院長(zhǎng)，貴州大學(xué)學(xué)術(shù)學(xué)科帶頭人。近5年，主持承擔(dān)國(guó)家自然科學(xué)基金、國(guó)家科技支撐計(jì)劃子課題、貴州省科技重大專項(xiàng)、貴州省揭榜掛帥項(xiàng)目等20余項(xiàng)。獲貴州省科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)1項(xiàng)（R1）、二等獎(jiǎng)2項(xiàng)（R2）、中國(guó)自動(dòng)化學(xué)會(huì)科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)2項(xiàng)（R2）、中國(guó)通信工業(yè)學(xué)會(huì)論文一等獎(jiǎng)1項(xiàng)（R1）、中國(guó)產(chǎn)學(xué)研合作推進(jìn)會(huì)創(chuàng)新獎(jiǎng)個(gè)人獎(jiǎng)等。授權(quán)發(fā)明專利21件、已成功轉(zhuǎn)化5件，登記軟件著作權(quán)20項(xiàng)，出版專著2部。發(fā)表SCI/EI收錄論文60余篇，總被引用次數(shù) gt;1 000 次。擔(dān)任《計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)》期刊常務(wù)理事、中國(guó)圖學(xué)學(xué)會(huì)數(shù)字孿生專委會(huì)理事、中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)工業(yè)控制專委常委、中國(guó)機(jī)械工程學(xué)會(huì)工業(yè)大數(shù)據(jù)與智能系統(tǒng)專委、《包裝工程》雜志專家委員會(huì)委員、《機(jī)械與電子》編委等。