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基于模糊控制的人机协作安全决策不确定性处理1

基于模糊控制的人机协作安全决策不确定性处理

摘要

本研究旨在探讨基于模糊控制理论的人机协作安全决策系统中不确定性处理机制

的设计与实现。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

关键特征，但人机交互过程中的不确定性因素对安全决策构成了严峻挑战。本文系统分

析了人机协作中不确定性的来源与影响，构建了基于模糊逻辑的安全决策框架，提出了

多源信息融合与不确定性量化的数学模型。研究采用理论分析与仿真实验相结合的方

法，设计了三层模糊控制架构，包括环境感知层、决策推理层和执行控制层。通过引入

自适应隶属度函数优化算法和动态规则库调整机制，显著提升了系统在复杂环境下的

决策准确性和响应速度。实验结果表明，与传统确定性控制方法相比，本方法在处理人

机协作安全决策问题时，误判率降低37.5%，响应时间缩短28.3%，且具有更强的鲁棒

性和适应性。本研究为解决人机协作安全决策中的不确定性问题提供了新的理论依据

和技术路径，对推动智能制造安全标准制定具有重要参考价值。

引言与背景

1.1研究背景与意义

人机协作作为智能制造时代的核心特征，正在深刻改变传统工业生产模式。根据国

际机器人联合会(IFR)2022年度报告，全球协作机器人市场预计将以每年35.2%的复

合增长率持续扩张，到2025年市场规模将达到140亿美元。中国作为全球最大的工业

机器人应用市场，在《“十四五”机器人产业发展规划》中明确提出要突破人机协作安全

关键技术，提升产业核心竞争力。然而，人机协作场景中存在大量不确定性因素，包括

操作者行为的多变性、环境感知的不完备性、系统响应的延迟性等，这些因素对安全决

策系统提出了严峻挑战。

传统基于确定性模型的安全决策方法难以有效处理人机交互中的模糊性和随机性。

模糊控制理论作为处理不确定性的有力工具，在20世纪60年代由Zadeh教授提出后，

已在工业控制、决策支持等领域得到广泛应用。将模糊控制引入人机协作安全决策领

域，不仅能够模拟人类专家的模糊推理过程，还能有效处理多源异构数据的不确定性，

提升系统的环境适应性和决策可靠性。本研究通过构建基于模糊控制的人机协作安全

决策框架，旨在解决当前人机协作系统中普遍存在的”安全效率”矛盾，为智能制造安全

标准制定提供理论支撑。

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1.2国内外研究现状

国外在人机协作安全决策研究方面起步较早，形成了较为完善的理论体系。德国弗

劳恩霍夫研究所开发的”SafeGuard”系统采用多传感器融合技术，实现了人机共融环境

下的实时风险评估。美国麻省理工学院(MIT)的”HumanRobotCollaborationLab”提出

了基于深度强化学习的安全决策算法，通过模拟人类行为模式优化协作策略。日本东京

大学则专注于研究基于脑机接口的人机意图理解技术，提高了交互的自然性和安全性。

这些研究虽然取得了显著进展，但在处理复杂不确定性问题时仍存在局限性，特别是对

多源信息的不确定性量化不足。

国内相关研究虽然起步较晚，但发展迅速。中国科学院自动化研究所开发的”人机

协作安全评估平台”集成了多种传感器，能够实时监测人机交互状态。哈尔滨工业大学

提出的”基于模糊PID的人机协作控制算法”在工业场景中得到了初步应用。浙江大学

则专注于研究基于多模态信息融合的人机协作安全决策框架。根据《中国机器人产业发

展白皮书(2023)》数据显示，我国在人机协作安全领域的专利申请量年均增长42.3%，

但核心技术与国际先进水平仍有差距。本研究将在现有基础上，重点突破不确定性处理

的关键技术瓶颈。

1.3研究内容与创新点

本研究主要围绕以下四个方面展开：首先，系统分析人机协作中不确定性的产生机

理与传播规律，建立不确定性分类体系；其次，构建基于模糊控制的安全决策理论框架，

设计多层级模糊推理机制；再次，开发不确定性量化与融合算法，实现多源信息的有效

整合；最后，通过仿真实验验证所提方法的有效性和优越性。

本研究的创新点主要体现在三个方面：一是提出了基于自适应隶属度函数的模糊

控制优化方法，能够根据环境变化动态调整模糊规则；二是建立了多源不确定性融合的

数学模型，实现了不同类型不