交互的艺术：协作机器人如何定义新一代的人机关系？
1996年，美国西北大学的两位教授J.Edward Colgate和Michael Peshkin率先提出了“协作机器人”的概念。他们希望探索一种能够在确保工人安全的前提下，还能与之和谐共事的机器人。虽然他们的构想因当时的技术局限性未能实现，但这种人机协作的理念将人机交互推向了机器人技术发展的前沿。 经过多年的技术革新，终于在2004年，KUKA发布了全球首个协作机器人——LBR，随后2008年，优傲机器人（Universal Robots）的UR5首次实现了协作机器人的商业成功。自此，协作机器人也在全球范围内的崭露头角。 而今，协作机器人已经成为了制造业中不可或缺的关键帮手，它不仅大幅提高了生产效率和灵活性，还彻底重塑了工业生产的面貌。而且随着成本和技术的持续优化，开始走向更为丰富的商业场景。
图1：协作机器人历史（图源：AUGMENTUS）
从robot到cobot人机交互的的跨越 协作式机器人（collaborative robot）简称cobot，是可以和人类在同一工作空间中协同作战，并实现近距离互动的机器人。从机器人（robot）到协作机器人（cobot），人机交互实现了巨大的跨越式发展。 传统机器人是按照预先编程进行自动作业，或者是在有限的导引下进行作业，缺乏主动避让人类的安全功能。若需与人共享同一工作空间，传统机器人就必须配备安全防护装置，通过人机隔离以保证工人的安全，这自然也就隔断了人机之间的互动可能。 相较之下，协作式机器在互动性和安全性方面表现出色，能与人类更密切的合作。机器人发挥其效率和准确性优势，而人类则发挥智慧和创造专长。两者人机协同，可让生产制造环节在创新和生产力之间取得更好的平衡。
图2：人机协作（图源：Mechanical Engineering）
工业4.0时代，制造业需要更快速、主动地响应不断变化的消费者需求。对于某些定制产品而言，其制造流程和工艺可能都是根据客户的个性化需求量身定制的。这种大规模定制化的制造趋势，给工厂的装配工作提出了更高的要求。 据相关数据显示，在新时代工业制造中，装配工作约占总工作量45%，占总生产成本的20%-30%。而协作机器人的出现，可以大幅提升装配线效率、精度等，更适合定制化的产线作业，是当前及未来工业制造中不可替代的“生产工具”。 Brimind是一家汽车类传感器制造商，其传感器产品尺寸非常小，重量也很轻，非常考验机器人的识别精准度和夹持力度。为了提高装配效率，减少人为失误造成的损失，Brimind在装配线的三个站点引入了ABB的GoFa协作机器人。实际结果表明：开始时人工纯手动方法实现了接近90%的OEE（Overall Equipment Effectiveness，设备综合效率），而引入协作机器人后，装配站目前的OEE达到了97%。 另一个案例来自宝马汽车：汽车差速器的装配对于精度要求极高，需要将各个部件实现分毫不差的组装。然而差速器的壳体重达约5.5kg，因此对于装配人员而言操作困难、耗时较长，且装配精度难以保证。在引入了KUKA公司的LBR iiwa轻型协作机器人后，就可以人机协作实现锥齿轮的灵敏接合，现在差速器和壳体的接合整个过程耗时不到半分钟。
图3：BMW使用协作机器人进行变速器组装（图源：KUKA）
据Yano Resarch的预测，2032年全球协作机器人的出货量将从2021年的44,204台增加至约432,514台；市场规模从9.94亿美元增长至70亿美元。 中国是制造业大国，对于协作机器人的市场需求也是逐年增加。据高工机器人产业研究所（GGII）数据，2022年我国协作机器人销量约为3.5万台，整体市场规模达到了36.05亿元。如此大的市场和未来增长前景，吸引了全球协作机器人企业的争先涌入。
图4：全球协作机器人出货量变化与预测（图源：Yano Research）
更好的前景也吸引了资本的纷纷入局，2022年中国协作机器人市场共发生13起，总规模超过50亿元人民币的融资案例。其中节卡机器人于2022年7月宣布完成约10亿元人民币D轮融资，创下了协作机器人领域融资金额新高。 交互能力的实现：感知、计算和HMI缺一不可 协作机器人要与人类在实时动态环境中无缝合作，需要具备强大的交互能力。通过这种交互能力，协作机器人得以准确快速地理解人类意图、有效沟通并适应动态环境。 而这种交互能力的实现，需要感知、计算和人机界面（HMI）等多个功能模块的协同工作。
图5：协作机器人框图（图源：英飞凌）
感知能力是协作机器人顺利执行任务的基石。具体而言，感知部分分为环境感知和机器人自身感知两大类。环境感知主要依靠传感器来收集周围环境的信息，从而判断是否满足工作的条件。而机器人自身感知则通过一系列传感器，如位置传感器、力矩传感器、视觉传感器、压力传感器以及3轴陀螺仪或IMU等，来确保机器人的动作精准无误，同时实时监测人体位置，有效避免任何潜在的相互干扰。 在计算部分，协作机器人的每个运动轴通常都配备了独立的微控制单元（MCU）来负责电机的精准控制。而对于机械臂整体智能的协调，比如传感信号的采集、视觉信息的处理、工业互联及人机界面（HMI）等复杂任务，则需依赖功能更强大的微处理器（MPU）、系统芯片（SoC）或中央处理器（CPU）来实现。这些核心的计算与控制功能，有时直接集成于协作机器人中，但更多情况下是通过外部的独立控制器来完成。 至于人机界面（HMI），常见的形式包括触控屏、交互式按钮、语音识别系统等。这些界面同样依赖传感器与MCU的配合，以实现直观且高效的人机交互。
图6：协作机器人应用框图（图源：英飞凌）
那什么样的器件才能够满足协作机器人的感知、计算和HMI应用需求？接下来我们一同探究。 为电容/电感传感而生的MCU 电容传感技术适用于那些需要触摸按钮、滑条、旋钮、触控板以及触摸屏等交互界面的应用场景。相较之下，电感传感技术则是一种既可靠又经济的方案，它不仅能与现有的用户界面无缝集成，还能用于检测金属或其他导电物体的存在。 英飞凌（Infineon Technologies）提供了先进的CapSense电容传感和MagSense电感传感产品，而且还提供了更易与这两类传感器结合的PSoC4系列MCU产品。
图7：PSoC4电感应用框图（图源：英飞凌）
PSoC4系列微控制器基于Arm Cortex-M0架构，这不仅保证了较低的能耗，而且其主要特色在于其内置的混合信号架构。该架构配备了丰富的模拟和数字资源，特别是为CapSense和MagSense量身打造的专用模块，大大简化了与电容和电感传感器的接口设计，提高了信号处理的效率。 关于PSoC4系列我们推荐的具体型号为CY8C4024LQS-S411，详情可在贸泽电子官网上查询。
图8：PSoC4参数表（图源：英飞凌）
赋予机器人聆听的能力 在人机交互领域，语音互动无疑是实现自然沟通的关键手段之一。机器人能够通过内置麦克风捕捉人类的语音指令，并通过扬声器进行即时反馈，从而实现双向的语音交流。 对于构建高效的语音用户界面（VUI），英飞凌的XENSIV™ MEMS麦克风系列是不错的选择。这一系列的麦克风拥有高达105dB的动态范围，即便在嘈杂的环境或高声压级下，也能以极低的自噪声和微小的失真保持音质纯净，确保对音频信号的精准捕捉。 推荐产品型号为IM67D130AXTSA2，详细信息可在贸泽电子官网上查询。
图9：XENSIV™ MEMS麦克风（图源：贸泽电子）
探索未来：自然人机交互的新纪元 协作机器人的人机交互正逐渐迈向其终极目标：打造一种如同人与人交流般自然流畅的互动模式。在这种理想的互动中，哪怕是微妙的眼神和肢体语言都能成为信息传递的载体。技术的不断进步，尤其是在自然交互与情感表达方面的突破，为我们揭示了这一愿景的实现之路。 随着大语言模型（LLM）技术的兴起，将其与协作机器人进行结合正变得越发可行。展望未来，人类将能够借助自然语言与协作机器人进行沟通，而非局限于预设的固定语音指令。得益于语义分析能力的加持，协作机器人在自然学习方面的潜力将得到极大拓展；相比之下，传统的轨迹学习能力不过是冰山一角。曾经高大上的手势识别与追踪等功能，也将成为协作机器人的标准配置。 此外，如何强化人们对机器人的信任感也是人机交互研究的重要议题。机器人意图的可视化表达是增强信任的有效手段之一，这可以通过变换LED灯光颜色或利用显示屏演绎面部表情等多种方式实现。 而要实现更深层次的无缝协作，我们可以考虑将虚拟现实（VR）技术与协作机器人相结合，甚至通过脑机接口等尖端技术实现人与机器共融，从而达到真正的无缝协作。
图10：有表情的Sawyer协作机器人（图源：Rethink Robotics）
随着技术的不断进步与创新，我们正向着实现更加自然、无缝的人机协作关系的愿景稳步前行。协作机器人的交互不仅仅是技术进步的体现，更是人类生产方式、工作环境乃至生活方式的一次深刻变革。这一切的努力，都旨在打造一个人与机器人能够和谐共处、互助互补的未来世界。
