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基于多模态感知的人机协作安全机制与算法创新1

基于多模态感知的人机协作安全机制与算法创新

摘要

本报告系统阐述了基于多模态感知的人机协作安全机制与算法创新研究方案。随着

工业4.0和智能制造的快速发展，人机协作已成为现代生产系统的核心特征。然而，传

统单一感知模式下的安全机制已无法满足复杂协作场景的需求。本研究提出融合视觉、

力觉、听觉等多模态信息的感知框架，构建动态风险评估模型，开发自适应安全算法体

系。通过理论分析、算法设计和实验验证相结合的研究路径，旨在建立一套完整的人机

协作安全保障体系。报告详细分析了国内外研究现状，构建了多模态融合的理论框架，

设计了分层安全机制架构，提出了创新性的算法模型。研究预期将形成多项技术突破，

包括多模态数据融合协议、实时风险评估算法、动态安全边界控制等关键技术。本方案

的实施将显著提升人机协作系统的安全性和效率，为智能制造领域提供重要的技术支

撑和理论依据。

引言与背景

人机协作的发展历程与趋势

人机协作(HumanRobotCollaboration,HRC)作为机器人技术发展的重要方向，

经历了从严格隔离到有限接触再到深度融合的演进过程。根据国际机器人联合会

(IFR)2022年度报告，全球协作机器人装机量已突破10万台，年增长率超过30%，远

高于传统工业机器人的12%。这一趋势表明，人机协作正从实验室走向大规模工业应

用。中国作为全球最大的工业机器人市场，在”十四五”智能制造发展规划中明确提出要

突破人机共融关键技术，推动协作机器人在汽车、电子、医疗等重点行业的应用。

从技术发展脉络看，人机协作经历了三个主要阶段：第一阶段是严格隔离模式，机

器人与人类工作空间完全分离，通过物理屏障确保安全；第二阶段是速度与距离监控

模式，通过传感器实时监测人机距离，动态调整机器人运行速度；第三阶段是物理接触

协作模式，允许人与机器人在共享空间内直接接触作业。当前，我们正处在向第四阶段

——认知协作模式发展的关键时期，即机器人能够理解人类意图并预测其行为，实现真

正意义上的智能协作。

多模态感知技术的兴起

多模态感知技术源于人类认知科学的启发，通过模拟人类综合运用视觉、听觉、触觉

等多种感官进行环境感知的方式，构建更加全面和鲁棒的机器人感知系统。根据IEEE

机器人与自动化学会2023年技术预测报告，多模态融合感知被列为未来五年最具发展

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潜力的十大机器人技术之一。与传统单一感知模式相比，多模态感知具有信息互补、冗

余验证、环境适应性强等显著优势。

在工业应用场景中，多模态感知的价值尤为突出。例如，在汽车装配线上，视觉系

统可以识别工人的位置和姿态，力觉传感器可以检测接触压力，麦克风阵列可以捕捉语

音指令，这些信息的融合使得机器人能够更准确地理解工作状态和人类意图。根据德国

弗劳恩霍夫研究所的实验数据，采用多模态感知的协作系统比单一视觉感知系统的安

全事件率降低了65%，作业效率提高了28%。

安全机制研究的紧迫性

随着人机协作应用场景的不断扩展，安全问题已成为制约其发展的关键瓶颈。根据

美国职业安全与健康管理局(OSHA)的统计数据，2021年美国制造业共发生机器人相

关安全事故342起，其中48%涉及人机协作场景。这些事故不仅造成人员伤害和经济

损失，也严重影响了企业对协作技术的接受度。

当前人机协作安全面临三大挑战：一是环境复杂性，动态变化的工业场景使得传统

预设安全规则难以适应；二是行为不确定性，人类操作者的行为模式具有高度随机性和

个体差异；三是系统局限性，现有感知技术存在盲区、延迟和误判等问题。这些挑战迫

切需要创新的安全机制和算法来应对，而多模态感知技术为此提供了新的解决思路。

研究概述

研究定位与范畴

本研究定位于应用基础研究，聚焦于多模态感知条件下的人机协作安全机制创新。

研究范畴涵盖感知层、决策层和执行层三个层面：感知层研究多模态信息获取与融合技

术；决策层研究基于多模态信息的安全风险评估与决策算法；执行层研究安全控制策略

与实时响应机制。研究将构建完整的技术链条，从基础理论到工程应用形成闭环。

与现有研究相比，本研究的特色在于：一是强调多模态信息的深度协同而非简单叠

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