新闻纵深丨48毫秒响应，让机器人拥有安全直觉
新闻纵深丨48毫秒响应，让机器人拥有安全直觉
新闻纵深丨48毫秒响应，让机器人拥有安全直觉
7月1日，项目负责人(fùzérén)褚明（中）指导团队核心成员开展相关实验。河北日报记者(jìzhě)周聪聪摄
在人机协同作业日益普及的今天，工人在生产线上与机器人“并肩作战”时(shí)，真的足够安全吗？如果答案并不似我们想象中乐观，如何(rúhé)在人机共存的环境中确保(quèbǎo)人的安全？
不久前(bùjiǔqián)，第二届雄安(xióngān)未来之城场景汇雄安国际机器人大赛上，参赛项目“数字孪生驱动的人机协作安全距离(jùlí)快速感知系统”为这个难题给出了创新解决方案。
48毫秒的超快(chāokuài)响应速度、无需外挂设备(shèbèi)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，重新(chóngxīn)定义着工业场景下人机协作的安全标准。
6月12日，第二届雄安未来之城场景(chǎngjǐng)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(rénjī)协作安全距离快速感知系统”现场演示。褚明供图
超快反应(fǎnyìng)，让人与机器人安全协作
六轴(liùzhóu)桌面式协同机械(jīxiè)臂轻盈舞动关节，但当人靠近，一旁的(de)电脑屏幕上立刻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(zài)人与机械臂之间动态生成的明黄色线条实时测量二者距离，并据此给机器人下达“停机”“减速”等(děng)指令，将有可能对人造成的安全伤害扼杀在萌芽中……
6月20日，北京邮电大学科研楼924室，“数字孪生驱动的(de)人机协作安全距离快速感知系统”展示着毫秒级的危险预警能力(nénglì)。
在第二届(dìèrjiè)雄安未来之城场景汇雄安国际机器人大赛上(shàng)，该项目凭借出色的实时感知(gǎnzhī)性能和人机交互安全性，从众多参赛项目中脱颖而出，荣膺大赛一等奖。
人机协作的安全距离，是这项研究的核心问题(wèntí)。
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(yánjiū)人和机器人的安全距离？
“人(rén)们把机器人称为(chēngwéi)‘人’，这种说法其实高估了它的智能水平。”项目负责人、北京邮电大学智能工程与自动化学院教授褚明(chǔmíng)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(shènzhì)需要被铁丝网隔离，以确保人员安全。
如今，随着(suízhe)技术的突破性发展，机器人总动员正成为智能制造(zhìzào)新常态。
“然而(ránér)，在人机(rénjī)共存的(de)生产环境中，安全防护体系仍面临严峻挑战，工业机器人事故时有发生。”褚明介绍，其中机器人制造和焊接是事故高发领域。
“当前工业领域的人机安全监测主要依赖激光雷达(jīguāngléidá)、红外和声波(shēngbō)测距等技术，但都存在明显缺陷(quēxiàn)。”褚明分析，这类(lèi)设备几乎全要外挂在机器人上(shàng)，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(zhèngmiàn)相对(xiāngduì)的区域，存在监测(jiāncè)盲区；激光雷达虽能全向覆盖，但响应速度慢且成本高昂，单台价格超6万元。
鉴于硬件方案存在的(de)成本高、干扰作业等现实问题，多数企业选择依赖管理规范等软性(ruǎnxìng)防护。但在实际生产中(zhōng)，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。
能否让机器人轻装上阵，在不依赖外挂设备的情况(qíngkuàng)下(xià)，就能实现360度全场景的安全监测？
2021年，褚明研究团队的这一(yī)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既有的校企联合技术攻关基础，西门子(xīménzi)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”的双重困境，褚明带领团队另辟蹊径，将数字孪生技术(jìshù)与计算机视觉深度融合。不仅能使轻装上阵的机器人拥有安全直觉，还(hái)赋予其比人类更快(gèngkuài)的反应能力。
“人类在保持清醒的前提下，发现(fāxiàn)危险并作出反应的平均时间是(shì)120毫秒。”褚明一脸自豪地表示，但这套系统仅需48毫秒就能完成(wánchéng)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(bùjǐn)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的防护响应。
7月1日拍摄的(de)参赛项目所用深度相机，它能让机器人在“零穿戴”的情况下拥有360度全场景视角。河北日报(rìbào)记者周聪聪摄
给机器人装上“天眼”，360度无死角安全(ānquán)防护
“让机器人拥有安全直觉，传统方案是给它‘穿盔戴甲’，我们的办法则是‘开天眼’。”拿起一个纸抽大小的白色深度相机，褚明(chǔmíng)轻轻晃了(le)晃说，这是整套(zhěngtào)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度全场景视角。
这台深度相机性能(néng)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(rén)的动态捕捉。
研究团队巧妙利用这一特性，构建了一个实时(shíshí)运转(yùnzhuàn)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，实现从感知到防护的无缝衔接。
数据采集、孪生建模、风险计算……这一系列复杂运算，如何在远低于人类反应速度(fǎnyìngsùdù)的48毫秒(háomiǎo)内完成？
指着电脑屏幕上那些与人体动作神同步的红色(hóngsè)线条，褚明道破秘诀(mìjué)所在。
“现实中我们看到的是人和机器人的互动，但在数据世界(shìjiè)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，深度相机通过识别人体32个(gè)骨骼关键点，实时构建动态骨骼框架(kuāngjià)，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(jiǎojiān)等人体最远端，以及肩、肘、髋等主要活动关节。
“筛减时，我们舍弃了面部等非必要区域的关键点，保留下来的都(dōu)是能影响人体可能触及(chùjí)最大空间范围的关键点。”褚明说。
有了(le)人体的动态模型，团队利用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(guānjiàndiǎn)即可完整(wánzhěng)重构机器人运动姿态。
就这样(zhèyàng)，仅仅靠34个关键点，团队便完成了人和机器人的建模。这种高度简化的建模方式，大大降低了系统数据计算量(liàng)，有效提升了数字孪生场景的构建(gòujiàn)效率，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安全协同，挑战远未结束(jiéshù)。
采访中，记者曾变换各种动作和(hé)距离，屡屡试图“碰瓷”机器人。但遗憾的(de)是，一次都没成功。电脑屏幕上，一条黄线始终如影随形地横亘在记者和机器人之间，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(zhuànsù)下降，或瞬间(shùnjiān)停止，始终与记者保持着安全距离。
“这根黄线，标注的是人(rén)和机器人间的最短距离。”褚明说，系统正是根据这个(zhègè)距离数据，设置了低危、中危、高危三级(sānjí)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。
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(guānjiàndiǎn)间连成的线(xiàn)成千上万条，这其中，哪条(nǎtiáo)才是最短的？”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(kōngjiān)中不断交织，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(jùlí)，研究团队还考虑到人的胖瘦对二者距离的影响，根据成年人(chéngniánrén)的体型中位数，在骨骼(gǔgé)模型基础上做了一层“胶囊体”，为数字模型穿上了一层“肌肉外衣”。
“多次试验验证，系统的(de)距离测量误差已经(yǐjīng)被严格控制在3.5%以内，相当于当实际距离为1米(mǐ)时，系统测量值在96.5至103.5厘米之间波动。”褚明说，这个精度窗口是经过反复推敲后确定的最佳平衡点(pínghéngdiǎn)，既能够规避过度追求精度带来的算力浪费，又确保了(le)工业场景下的绝对安全。
当人靠近六轴桌面式协同机械(jīxiè)臂，电脑屏幕(diànnǎopíngmù)上立刻浮现数道红色线条勾勒出人体的骨骼结构。同时，在人与机械臂之间(zhījiān)动态生成一条明黄色线条实时测量二者距离。图为实验(shíyàn)过程中拍摄的电脑屏幕显示画面。褚明供图
成本低、部署(bùshǔ)快，产业化优势突出
“安装复杂吗？成本会不会很高？”在第二届雄安未来之城场景(chǎngjǐng)汇雄安国际机器人大赛上，“数字孪生驱动(qūdòng)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(xǔduō)参观者驻足咨询的热点。
对此，褚明的回答令他们眼前一亮(yǎnqiányīliàng)。
“这套(zhètào)系统的(de)部署极其简单，就像在工厂安装普通监控摄像头一样便捷。”褚明说，系统的运行，仅依赖深度相机和软件模组，每个定焦深度相机可精准覆盖(fùgài)6米(mǐ)远范围，单个6米远监控区域的部署成本仅2万元。
更令人惊喜的是，如果监测(jiāncè)范围需要(xūyào)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(chéngběndī)、部署(bùshǔ)快，该系统的种种优势，让不少制造企业当场就表达了合作意向。
一家焊接机器人企业负责人向褚明坦言，他们正面临严峻的人机协作(xiézuò)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(huánjié)仍需人工介入。工人频繁进出作业区域时，既要防范机械臂的意外(yìwài)碰撞，又要躲避飞溅的高温焊渣，安全风险居高不下(jūgāobùxià)。
“对(duì)我们这样的焊接企业来说，这套系统绝对是刚需。”这位企业负责人还对该系统产业化提出(tíchū)建议(jiànyì)，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(zhāoshāng)部门也向褚明详细介绍了各种产业化扶持政策(zhèngcè)，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(jìshù)接受市场的真实检验，看它是否(shìfǒu)能切实解决企业(qǐyè)的安全生产痛点。”褚明说，他们希望通过这种方式(fāngshì)，持续优化技术方案，推动实验室成果走出象牙塔，真正服务实体经济。
在(zài)推动项目落地产业化的同时(tóngshí)，团队在人机共存领域的研究仍在持续深化。
“目前，我们正在研究从仿真到实体的相关课题，推动(tuīdòng)人(rén)机协作向更高层级发展。”褚明介绍，他们的研究大方向是让(ràng)机器人不仅能感知人的存在，更能理解人的意图，推动人机共存走向人机共融。
“工业4.0实现了生产数字化，但其本质仍是机器主导的(de)生产模式，人只是被动地(dì)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。”褚明解释(jiěshì)。
未来的人机协作会是怎样(zěnyàng)一幅新图景？
“以电路板精密装配为例，目前这类精密装配仍需工人完成30多(duō)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(de)(de)人机协作应该是(shì)，当工人伸手准备焊接时，机械臂能智能识别(shíbié)这一意图，主动递送焊枪；当需要安装(ānzhuāng)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，这一天的到来不会太远。（河北(héběi)日报记者 周聪聪(cōngcōng)）
7月1日，团队核心成员展示参赛项目所用的深度相机(xiàngjī)，它能让机器人在“零(líng)穿戴”的情况下拥有360度全场景(chǎngjǐng)视角。河北日报记者周聪聪摄
一个深度相机，一个软件模块，靠着这样的简单组合，“数字孪生驱动的人机协作安全距离快速感知(gǎnzhī)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(èshā)在萌芽(méngyá)状态。
极简实体(shítǐ)、极速感知、极度安全，项目(xiàngmù)负责人褚明用三个“极”来概括这项成果的特点。
但成果有(yǒu)多“简”，过程就有多“繁”。
采访中，褚明(chǔmíng)一开始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(ràng)记者了解了科研工作的真实轨迹。
最初，团队选择的技术路径颇具吸引力，模拟人类双眼的立体视觉测距原理(yuánlǐ)，计算深度(shēndù)相机发射的调制光线的往返时间差(shíjiānchà)，来构建人体三维轮廓。
这种仿生学思路看似完美，却在实践中遭遇瓶颈。为了找到最近距离点，系统需要把遍布(biànbù)人体表面(biǎomiàn)的所有关键点计算一遍，庞大的计算量导致建模延迟(yánchí)，远达不到工业安全防护响应的时效要求。
就这样(zhèyàng)，研究一度陷入困境。
在失败中寻找希望，团队再次调整思路，利用深度相机(xiàngjī)自带的(de)关键点捕捉功能，通过精心筛选25个人体关键点和9个机械臂节点，将原本复杂(fùzá)的建模过程简化。思路的转变，让数字孪生建模效率得到(dédào)质的飞跃。
让机器人实现智能，每一步都不容易(róngyì)。
为了(wèile)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(chǎngshāng)，有时甚至要跨时区与国外厂家反复沟通。
“有多少人工，才有多少智能。”采访中，褚明反复(fǎnfù)提及的这句(zhèjù)话，道破了人工智能研究的真谛。
而创新的(de)魅力，恰恰藏在这份“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(chàngdǎo)的人机共融愿景。那时候，机器人(jīqìrén)不再是冰冷的执行者，而是能(néng)理解意图、预判需求的智能伙伴。
这种充满温度的(de)技术想象，让我们有理由相信，当极简的智能与极繁的探索持续碰撞，科技创新(chuàngxīn)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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7月1日，项目负责人(fùzérén)褚明（中）指导团队核心成员开展相关实验。河北日报记者(jìzhě)周聪聪摄
在人机协同作业日益普及的今天，工人在生产线上与机器人“并肩作战”时(shí)，真的足够安全吗？如果答案并不似我们想象中乐观，如何(rúhé)在人机共存的环境中确保(quèbǎo)人的安全？
不久前(bùjiǔqián)，第二届雄安(xióngān)未来之城场景汇雄安国际机器人大赛上，参赛项目“数字孪生驱动的人机协作安全距离(jùlí)快速感知系统”为这个难题给出了创新解决方案。
48毫秒的超快(chāokuài)响应速度、无需外挂设备(shèbèi)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，重新(chóngxīn)定义着工业场景下人机协作的安全标准。
6月12日，第二届雄安未来之城场景(chǎngjǐng)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(rénjī)协作安全距离快速感知系统”现场演示。褚明供图
超快反应(fǎnyìng)，让人与机器人安全协作
六轴(liùzhóu)桌面式协同机械(jīxiè)臂轻盈舞动关节，但当人靠近，一旁的(de)电脑屏幕上立刻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(zài)人与机械臂之间动态生成的明黄色线条实时测量二者距离，并据此给机器人下达“停机”“减速”等(děng)指令，将有可能对人造成的安全伤害扼杀在萌芽中……
6月20日，北京邮电大学科研楼924室，“数字孪生驱动的(de)人机协作安全距离快速感知系统”展示着毫秒级的危险预警能力(nénglì)。
在第二届(dìèrjiè)雄安未来之城场景汇雄安国际机器人大赛上(shàng)，该项目凭借出色的实时感知(gǎnzhī)性能和人机交互安全性，从众多参赛项目中脱颖而出，荣膺大赛一等奖。
人机协作的安全距离，是这项研究的核心问题(wèntí)。
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(yánjiū)人和机器人的安全距离？
“人(rén)们把机器人称为(chēngwéi)‘人’，这种说法其实高估了它的智能水平。”项目负责人、北京邮电大学智能工程与自动化学院教授褚明(chǔmíng)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(shènzhì)需要被铁丝网隔离，以确保人员安全。
如今，随着(suízhe)技术的突破性发展，机器人总动员正成为智能制造(zhìzào)新常态。
“然而(ránér)，在人机(rénjī)共存的(de)生产环境中，安全防护体系仍面临严峻挑战，工业机器人事故时有发生。”褚明介绍，其中机器人制造和焊接是事故高发领域。
“当前工业领域的人机安全监测主要依赖激光雷达(jīguāngléidá)、红外和声波(shēngbō)测距等技术，但都存在明显缺陷(quēxiàn)。”褚明分析，这类(lèi)设备几乎全要外挂在机器人上(shàng)，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(zhèngmiàn)相对(xiāngduì)的区域，存在监测(jiāncè)盲区；激光雷达虽能全向覆盖，但响应速度慢且成本高昂，单台价格超6万元。
鉴于硬件方案存在的(de)成本高、干扰作业等现实问题，多数企业选择依赖管理规范等软性(ruǎnxìng)防护。但在实际生产中(zhōng)，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。
能否让机器人轻装上阵，在不依赖外挂设备的情况(qíngkuàng)下(xià)，就能实现360度全场景的安全监测？
2021年，褚明研究团队的这一(yī)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既有的校企联合技术攻关基础，西门子(xīménzi)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”的双重困境，褚明带领团队另辟蹊径，将数字孪生技术(jìshù)与计算机视觉深度融合。不仅能使轻装上阵的机器人拥有安全直觉，还(hái)赋予其比人类更快(gèngkuài)的反应能力。
“人类在保持清醒的前提下，发现(fāxiàn)危险并作出反应的平均时间是(shì)120毫秒。”褚明一脸自豪地表示，但这套系统仅需48毫秒就能完成(wánchéng)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(bùjǐn)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的防护响应。
7月1日拍摄的(de)参赛项目所用深度相机，它能让机器人在“零穿戴”的情况下拥有360度全场景视角。河北日报(rìbào)记者周聪聪摄
给机器人装上“天眼”，360度无死角安全(ānquán)防护
“让机器人拥有安全直觉，传统方案是给它‘穿盔戴甲’，我们的办法则是‘开天眼’。”拿起一个纸抽大小的白色深度相机，褚明(chǔmíng)轻轻晃了(le)晃说，这是整套(zhěngtào)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度全场景视角。
这台深度相机性能(néng)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(rén)的动态捕捉。
研究团队巧妙利用这一特性，构建了一个实时(shíshí)运转(yùnzhuàn)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，实现从感知到防护的无缝衔接。
数据采集、孪生建模、风险计算……这一系列复杂运算，如何在远低于人类反应速度(fǎnyìngsùdù)的48毫秒(háomiǎo)内完成？
指着电脑屏幕上那些与人体动作神同步的红色(hóngsè)线条，褚明道破秘诀(mìjué)所在。
“现实中我们看到的是人和机器人的互动，但在数据世界(shìjiè)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，深度相机通过识别人体32个(gè)骨骼关键点，实时构建动态骨骼框架(kuāngjià)，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(jiǎojiān)等人体最远端，以及肩、肘、髋等主要活动关节。
“筛减时，我们舍弃了面部等非必要区域的关键点，保留下来的都(dōu)是能影响人体可能触及(chùjí)最大空间范围的关键点。”褚明说。
有了(le)人体的动态模型，团队利用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(guānjiàndiǎn)即可完整(wánzhěng)重构机器人运动姿态。
就这样(zhèyàng)，仅仅靠34个关键点，团队便完成了人和机器人的建模。这种高度简化的建模方式，大大降低了系统数据计算量(liàng)，有效提升了数字孪生场景的构建(gòujiàn)效率，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安全协同，挑战远未结束(jiéshù)。
采访中，记者曾变换各种动作和(hé)距离，屡屡试图“碰瓷”机器人。但遗憾的(de)是，一次都没成功。电脑屏幕上，一条黄线始终如影随形地横亘在记者和机器人之间，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(zhuànsù)下降，或瞬间(shùnjiān)停止，始终与记者保持着安全距离。
“这根黄线，标注的是人(rén)和机器人间的最短距离。”褚明说，系统正是根据这个(zhègè)距离数据，设置了低危、中危、高危三级(sānjí)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。
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(guānjiàndiǎn)间连成的线(xiàn)成千上万条，这其中，哪条(nǎtiáo)才是最短的？”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(kōngjiān)中不断交织，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(jùlí)，研究团队还考虑到人的胖瘦对二者距离的影响，根据成年人(chéngniánrén)的体型中位数，在骨骼(gǔgé)模型基础上做了一层“胶囊体”，为数字模型穿上了一层“肌肉外衣”。
“多次试验验证，系统的(de)距离测量误差已经(yǐjīng)被严格控制在3.5%以内，相当于当实际距离为1米(mǐ)时，系统测量值在96.5至103.5厘米之间波动。”褚明说，这个精度窗口是经过反复推敲后确定的最佳平衡点(pínghéngdiǎn)，既能够规避过度追求精度带来的算力浪费，又确保了(le)工业场景下的绝对安全。
当人靠近六轴桌面式协同机械(jīxiè)臂，电脑屏幕(diànnǎopíngmù)上立刻浮现数道红色线条勾勒出人体的骨骼结构。同时，在人与机械臂之间(zhījiān)动态生成一条明黄色线条实时测量二者距离。图为实验(shíyàn)过程中拍摄的电脑屏幕显示画面。褚明供图
成本低、部署(bùshǔ)快，产业化优势突出
“安装复杂吗？成本会不会很高？”在第二届雄安未来之城场景(chǎngjǐng)汇雄安国际机器人大赛上，“数字孪生驱动(qūdòng)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(xǔduō)参观者驻足咨询的热点。
对此，褚明的回答令他们眼前一亮(yǎnqiányīliàng)。
“这套(zhètào)系统的(de)部署极其简单，就像在工厂安装普通监控摄像头一样便捷。”褚明说，系统的运行，仅依赖深度相机和软件模组，每个定焦深度相机可精准覆盖(fùgài)6米(mǐ)远范围，单个6米远监控区域的部署成本仅2万元。
更令人惊喜的是，如果监测(jiāncè)范围需要(xūyào)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(chéngběndī)、部署(bùshǔ)快，该系统的种种优势，让不少制造企业当场就表达了合作意向。
一家焊接机器人企业负责人向褚明坦言，他们正面临严峻的人机协作(xiézuò)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(huánjié)仍需人工介入。工人频繁进出作业区域时，既要防范机械臂的意外(yìwài)碰撞，又要躲避飞溅的高温焊渣，安全风险居高不下(jūgāobùxià)。
“对(duì)我们这样的焊接企业来说，这套系统绝对是刚需。”这位企业负责人还对该系统产业化提出(tíchū)建议(jiànyì)，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(zhāoshāng)部门也向褚明详细介绍了各种产业化扶持政策(zhèngcè)，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(jìshù)接受市场的真实检验，看它是否(shìfǒu)能切实解决企业(qǐyè)的安全生产痛点。”褚明说，他们希望通过这种方式(fāngshì)，持续优化技术方案，推动实验室成果走出象牙塔，真正服务实体经济。
在(zài)推动项目落地产业化的同时(tóngshí)，团队在人机共存领域的研究仍在持续深化。
“目前，我们正在研究从仿真到实体的相关课题，推动(tuīdòng)人(rén)机协作向更高层级发展。”褚明介绍，他们的研究大方向是让(ràng)机器人不仅能感知人的存在，更能理解人的意图，推动人机共存走向人机共融。
“工业4.0实现了生产数字化，但其本质仍是机器主导的(de)生产模式，人只是被动地(dì)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。”褚明解释(jiěshì)。
未来的人机协作会是怎样(zěnyàng)一幅新图景？
“以电路板精密装配为例，目前这类精密装配仍需工人完成30多(duō)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(de)(de)人机协作应该是(shì)，当工人伸手准备焊接时，机械臂能智能识别(shíbié)这一意图，主动递送焊枪；当需要安装(ānzhuāng)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，这一天的到来不会太远。（河北(héběi)日报记者 周聪聪(cōngcōng)）
7月1日，团队核心成员展示参赛项目所用的深度相机(xiàngjī)，它能让机器人在“零(líng)穿戴”的情况下拥有360度全场景(chǎngjǐng)视角。河北日报记者周聪聪摄
一个深度相机，一个软件模块，靠着这样的简单组合，“数字孪生驱动的人机协作安全距离快速感知(gǎnzhī)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(èshā)在萌芽(méngyá)状态。
极简实体(shítǐ)、极速感知、极度安全，项目(xiàngmù)负责人褚明用三个“极”来概括这项成果的特点。
但成果有(yǒu)多“简”，过程就有多“繁”。
采访中，褚明(chǔmíng)一开始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(ràng)记者了解了科研工作的真实轨迹。
最初，团队选择的技术路径颇具吸引力，模拟人类双眼的立体视觉测距原理(yuánlǐ)，计算深度(shēndù)相机发射的调制光线的往返时间差(shíjiānchà)，来构建人体三维轮廓。
这种仿生学思路看似完美，却在实践中遭遇瓶颈。为了找到最近距离点，系统需要把遍布(biànbù)人体表面(biǎomiàn)的所有关键点计算一遍，庞大的计算量导致建模延迟(yánchí)，远达不到工业安全防护响应的时效要求。
就这样(zhèyàng)，研究一度陷入困境。
在失败中寻找希望，团队再次调整思路，利用深度相机(xiàngjī)自带的(de)关键点捕捉功能，通过精心筛选25个人体关键点和9个机械臂节点，将原本复杂(fùzá)的建模过程简化。思路的转变，让数字孪生建模效率得到(dédào)质的飞跃。
让机器人实现智能，每一步都不容易(róngyì)。
为了(wèile)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(chǎngshāng)，有时甚至要跨时区与国外厂家反复沟通。
“有多少人工，才有多少智能。”采访中，褚明反复(fǎnfù)提及的这句(zhèjù)话，道破了人工智能研究的真谛。
而创新的(de)魅力，恰恰藏在这份“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(chàngdǎo)的人机共融愿景。那时候，机器人(jīqìrén)不再是冰冷的执行者，而是能(néng)理解意图、预判需求的智能伙伴。
这种充满温度的(de)技术想象，让我们有理由相信，当极简的智能与极繁的探索持续碰撞，科技创新(chuàngxīn)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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