BIRTV 2025 TVU参展预告：创新二十载 携手向未来
BIRTV 2025 TVU参展预告：创新二十载 携手向未来
BIRTV 2025 TVU参展预告：创新二十载 携手向未来
7月1日，项目负责人褚明（中）指导(zhǐdǎo)团队核心成员开展相关实验。河北日报记者周(zhōu)聪聪摄
在人机协同作业日益(rìyì)普及的今天，工人在生产线上与机器人“并肩作战”时，真的足够安全(ānquán)吗？如果答案并不似我们想象中乐观，如何在人机共存的环境(huánjìng)中确保人的安全？
不久前，第二届雄安未来之城场景(chǎngjǐng)汇雄安(huìxióngān)国际(guójì)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毫秒的超快响应速度、无(wú)需外挂设备就能实现360度无死角安全(ānquán)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(chénggōng)斩获大赛一等奖，重新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”现场(xiànchǎng)演示。褚明(chǔmíng)供图
超快(chāokuài)反应，让人与机器人安全协作
六轴桌面式协同机械臂轻盈舞动关节，但当人靠近，一旁的电脑屏幕上(shàng)立刻浮现(fúxiàn)数道醒目的红色线条，勾勒出人体的骨骼结构。同时，一道在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(jīqìrén)下达“停机”“减速”等指令，将有可能对人造成的安全伤害(shānghài)扼杀(èshā)在萌芽中……
6月20日，北京邮电大学科研(kēyán)楼924室，“数字孪生驱动的人机协作安全(ānquán)距离快速感知系统”展示着毫秒级的危险预警能力。
在第二届雄安未来之城场景汇雄安国际(guójì)机器人大赛(dàsài)上，该项目凭借出色的实时感知性能和人机交互(rénjījiāohù)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(de)安全距离，是这项研究的核心问题。
或许有人会疑惑，机器人不都是按照预设程序精准作业(zuòyè)的吗？为何还需要专门研究人和机器人的安全距离(jùlí)？
“人们把机器人称为‘人’，这种说法其实高估(gāogū)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解释，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(rénlèi)真正协同共处的程度(chéngdù)。在早期工业应用中，机器人作业时甚至需要被铁丝网隔离，以(yǐ)确保人员安全(ānquán)。
如今，随着技术的突破性(tūpòxìng)发展，机器人总动员正成为智能制造新常态(chángtài)。
“然而，在人机共存的生产环境中，安全防护体系仍面临(miànlín)严峻挑战，工业机器人事故时有发生。”褚明介绍(jièshào)，其中(qízhōng)机器人制造和焊接是事故高发领域。
“当前工业(gōngyè)领域的人机安全监测主要依赖激光雷达、红外和声波测距等技术，但都存在(zài)明显缺陷。”褚明分析，这类设备几乎全要外挂(guà)在机器人上，以激光雷达为例，它形似矿泉水瓶，直径约(zhíjìngyuē)10厘米。机械臂挂上这样一个瓶子，不仅影响(yǐngxiǎng)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(gèzhǒng)局限：声波测距(cèjù)只能测量到正面相对的区域，存在监测盲区；激光雷达虽能全向覆盖，但(dàn)响应速度慢且成本高昂，单台价格超6万元。
鉴于硬件(yìngjiàn)方案存在的成本高、干扰作业等现实问题，多数企业选择依赖管理规范等软性防护。但在实际生产中，工人(gōngrén)错误的操作习惯和企业投入不足(bùzú)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(de)(de)情况下，就能实现360度全场景的安全监测？
2021年(nián)，褚明研究团队的这一(yī)构想，引起了西门子创新研究院的兴趣。
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(juédìng)投入专项研发资金启动联合攻关。
面对(miànduì)传统硬件方案“笨重昂贵”与(yǔ)“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(zhíjué)，还赋予其比人类更快的反应能力。
“人类在保持清醒(qīngxǐng)的前提下，发现(fāxiàn)危险并作出反应的平均时间是120毫秒。”褚明一脸自豪(zìháo)地表示，但这套系统仅需48毫秒就能完成安全距离感知，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，确保每个人都能获得(huòdé)同样(tóngyàng)迅捷的防护响应。
7月1日(rì)拍摄的参赛项目所用深度相机，它能(néng)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(wǒmen)的办法则是‘开天眼’。”拿起一个纸抽大小的白色深度相机，褚明轻轻晃了晃说，这是整套系统中(zhōng)唯一的硬件设备(shèbèi)，却能让机器人在(zài)“零穿戴”的情况下拥有360度全场景视角。
这台深度相机性能强大(qiángdà)，每秒能拍摄60帧画面，相当于每16.67毫秒就能完成一次对(duì)人的动态捕捉。
研究团队巧妙利用这一特性，构建了一个实时运转的数字孪生(luánshēng)世界：相机采集的人体骨骼数据和机械臂运动(yùndòng)轨迹(guǐjì)，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(gǎnzhī)到防护的无缝衔接。
数据采集、孪生建模、风险计算(jìsuàn)……这一系列复杂运算，如何在远低于人类(rénlèi)反应速度的48毫秒内完成？
指着电脑屏幕上那些与人体动作(dòngzuò)神同步的红色线条，褚明道破(dàopò)秘诀所在。
“现实中我们(wǒmen)看到的(de)是人和(hé)机器人的互动，但在(zài)数据世界里，我们构建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个骨骼(gǔgé)关键点，实时构建动态骨骼框架，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、脚尖等人体最远端，以及肩、肘、髋等主要活动关节。
“筛(shāi)减时，我们舍弃了面部等非必要区域的(de)关键点，保留下来的都是能影响人体可能触及最大空间范围的关键点。”褚明说。
有了人体的动态模型，团队利用工业机器人(jīqìrén)内置的光电码盘传感器，实时获取各个(gè)轴关节角度数据，仅用9个关键点即可完整(wánzhěng)重构机器人运动姿态。
就这样，仅仅靠34个关键点，团队便完成了(le)人和机器人的(de)建模。这种高度简化的建模方式(fāngshì)，大大降低了系统数据计算量，有效提升了数字孪生场景的构建效率，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(wèi)结束。
采访中，记者曾变换各种动作和距离，屡屡试图(shìtú)“碰瓷(pèngcí)”机器人。但遗憾的是，一次都没成功。电脑屏幕(diànnǎopíngmù)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(bùduàn)变换着距离数据。随着距离数据的变化，机械臂或转速下降，或瞬间停止，始终与记者保持着安全距离。
“这根黄线，标注的是人和机器人间的最(zuì)短距离。”褚明说，系统正是根据这个距离数据，设置(shèzhì)了低危、中危、高危三级安全阈值，向机器人做出声光预警、减速运行、紧急停机等指令(zhǐlìng)。
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’关键点间连成的(de)线成千上万条，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(zài)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，研究团队还考虑到人的胖瘦(pàngshòu)对(duì)二者距离的影响，根据成年人的体型中位数，在骨骼模型基础上做了一层“胶囊(jiāonáng)体”，为数字模型穿上了一层“肌肉外衣”。
“多次(duōcì)试验验证，系统的距离测量误差已经(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(quèdìng)的最佳平衡点，既能够(nénggòu)规避过度追求精度带来的算力浪费，又确保了工业场景下的绝对(juéduì)安全。
当人靠近(kàojìn)六轴桌面式协同机械臂，电脑屏幕上立刻浮现数道红色线条(xiàntiáo)勾勒(gōulè)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。图为实验过程中拍摄的电脑屏幕显示画面。褚明供图
成本低、部署快，产业化优势突出(tūchū)
“安装复杂吗？成本会不会很高？”在第二届雄安未来之城场景汇雄安国际机器人大赛上，“数字孪生(luánshēng)驱动的(de)人机协作安全距离快速(kuàisù)感知系统”使用的便捷性和经济性，成为许多参观者驻足咨询的热点。
对此，褚明的回答令他们(tāmen)眼前一亮。
“这套系统的部署(bùshǔ)(bùshǔ)极其简单，就像在工厂安装普通监控摄像头一样(yīyàng)便捷。”褚明说，系统的运行，仅依赖深度(shēndù)相机和软件模组，每个定焦深度相机可精准覆盖6米远范围，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，如果监测范围需要扩大(kuòdà)，只需线性增加摄像头数量，无需额外(éwài)复杂配置，大幅降低了整体投入。
兼容性强(qiáng)、成本低、部署快，该系统的种种优势，让不少制造企业当场就表达了(le)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(wánchéng)，但上下料环节仍需人工介入。工人频繁进出作业区域(qūyù)时，既(jì)要防范机械臂的意外碰撞，又要躲避飞溅(fēijiàn)的高温焊渣，安全风险居高不下。
“对我们这样的焊接企业来说，这套系统(xìtǒng)绝对是刚需。”这位企业负责人还对该系统产业化提出建议，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(fúwù)，提升(tíshēng)产品竞争力。
企业之外，沧州市招商部门也向褚明详细介绍了(le)各种产业化扶持政策，表达了助力这项技术快速落地(luòdì)的强烈意愿。
“这是我们第一次参加雄安场景(chǎngjǐng)汇(huì)，目的就是让这项技术(jìshù)接受市场的真实检验，看它是否能切实解决企业的安全生产痛点。”褚明说，他们希望通过这种方式，持续优化技术方案，推动(tuīdòng)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(de)同时，团队在人机共存领域的研究仍在持续深化。
“目前，我们(wǒmen)正在研究从仿真到实体的相关课题，推动(tuīdòng)人机协作向更高层级发展。”褚明介绍，他们的研究大方向是让机器人不仅能感知人的存在，更能理解(lǐjiě)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生产模式(móshì)，人只是被动地嵌入其中(qízhōng)。而正在(zài)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。
未来的人机协作会是怎样一幅新图景(tújǐng)？
“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多道工序，频繁切换(qièhuàn)十余种工具来取放微小元器件，不仅劳动强度大(dà)，效率也不高。”褚明说，理想的人机协作应该是，当工人伸手准备焊接时，机械臂能智能识别这一意图，主动(zhǔdòng)递送焊枪；当需要安装微型电容时，又能精准(jīngzhǔn)奉上对应(duìyìng)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(mòqì)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(dàolái)不会太远。（河北日报记者(jìzhě) 周聪聪）
7月1日，团队核心成员展示参赛项目所用的深度相机，它能让机器人在(zài)“零穿戴”的情况下拥有360度全场景视角。河北(héběi)日报(rìbào)记者周聪聪摄
一个深度(shēndù)相机，一个软件(ruǎnjiàn)模块，靠着这样的简单组合，“数字孪生驱动的人机协作安全(ānquán)距离快速感知系统”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在萌芽状态。
极简实体(shítǐ)、极速(jísù)感知、极度安全，项目负责人褚明用三个“极”来概括这项成果的特点。
但(dàn)成果有多“简”，过程就有多“繁”。
采访中，褚明一开始并没有急于展示成果，而是先回顾(huígù)了一段失败的经历。这个坦诚(tǎnchéng)的开场，让记者了解了科研工作的真实轨迹。
最初，团队选择的技术(jìshù)路径颇具吸引力，模拟人类双眼的立体视觉测距原理，计算深度相机发射的调制光线的往返时间差(shíjiānchà)，来构建人体(réntǐ)三维轮廓。
这种仿生学(fǎngshēngxué)思路看似完美，却在实践中遭遇(zāoyù)瓶颈。为了找到最近距离点，系统需要把遍布(biànbù)人体表面的所有关键点计算一遍，庞大的计算量导致建模延迟，远达不到工业安全防护响应的时效要求。
就这样，研究一度(yídù)陷入困境。
在失败中寻找希望，团队(tuánduì)再次调整思路，利用深度相机自带的关键点捕捉功能，通过精心筛选25个人体关键点和9个机械臂节点，将原本复杂的建模(jiànmó)过程简化(jiǎnhuà)。思路的转变，让(ràng)数字孪生建模效率得到质的飞跃。
让(ràng)机器人实现智能，每一步都不容易。
为了找到合适(héshì)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。为了获取更多详细数据，她不得不一家家联系厂商，有时甚至(shènzhì)要跨时区与(yǔ)国外厂家反复沟通。
“有多少人工，才(cái)有多少智能。”采访中，褚明反复提及的这句话(huà)，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，机器人不再(bùzài)是冰冷的执行者，而是能理解(lǐjiě)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(chíxù)碰撞，科技创新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，项目负责人褚明（中）指导(zhǐdǎo)团队核心成员开展相关实验。河北日报记者周(zhōu)聪聪摄
在人机协同作业日益(rìyì)普及的今天，工人在生产线上与机器人“并肩作战”时，真的足够安全(ānquán)吗？如果答案并不似我们想象中乐观，如何在人机共存的环境(huánjìng)中确保人的安全？
不久前，第二届雄安未来之城场景(chǎngjǐng)汇雄安(huìxióngān)国际(guójì)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毫秒的超快响应速度、无(wú)需外挂设备就能实现360度无死角安全(ānquán)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(chénggōng)斩获大赛一等奖，重新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”现场(xiànchǎng)演示。褚明(chǔmíng)供图
超快(chāokuài)反应，让人与机器人安全协作
六轴桌面式协同机械臂轻盈舞动关节，但当人靠近，一旁的电脑屏幕上(shàng)立刻浮现(fúxiàn)数道醒目的红色线条，勾勒出人体的骨骼结构。同时，一道在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(jīqìrén)下达“停机”“减速”等指令，将有可能对人造成的安全伤害(shānghài)扼杀(èshā)在萌芽中……
6月20日，北京邮电大学科研(kēyán)楼924室，“数字孪生驱动的人机协作安全(ānquán)距离快速感知系统”展示着毫秒级的危险预警能力。
在第二届雄安未来之城场景汇雄安国际(guójì)机器人大赛(dàsài)上，该项目凭借出色的实时感知性能和人机交互(rénjījiāohù)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(de)安全距离，是这项研究的核心问题。
或许有人会疑惑，机器人不都是按照预设程序精准作业(zuòyè)的吗？为何还需要专门研究人和机器人的安全距离(jùlí)？
“人们把机器人称为‘人’，这种说法其实高估(gāogū)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解释，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(rénlèi)真正协同共处的程度(chéngdù)。在早期工业应用中，机器人作业时甚至需要被铁丝网隔离，以(yǐ)确保人员安全(ānquán)。
如今，随着技术的突破性(tūpòxìng)发展，机器人总动员正成为智能制造新常态(chángtài)。
“然而，在人机共存的生产环境中，安全防护体系仍面临(miànlín)严峻挑战，工业机器人事故时有发生。”褚明介绍(jièshào)，其中(qízhōng)机器人制造和焊接是事故高发领域。
“当前工业(gōngyè)领域的人机安全监测主要依赖激光雷达、红外和声波测距等技术，但都存在(zài)明显缺陷。”褚明分析，这类设备几乎全要外挂(guà)在机器人上，以激光雷达为例，它形似矿泉水瓶，直径约(zhíjìngyuē)10厘米。机械臂挂上这样一个瓶子，不仅影响(yǐngxiǎng)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(gèzhǒng)局限：声波测距(cèjù)只能测量到正面相对的区域，存在监测盲区；激光雷达虽能全向覆盖，但(dàn)响应速度慢且成本高昂，单台价格超6万元。
鉴于硬件(yìngjiàn)方案存在的成本高、干扰作业等现实问题，多数企业选择依赖管理规范等软性防护。但在实际生产中，工人(gōngrén)错误的操作习惯和企业投入不足(bùzú)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(de)(de)情况下，就能实现360度全场景的安全监测？
2021年(nián)，褚明研究团队的这一(yī)构想，引起了西门子创新研究院的兴趣。
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(juédìng)投入专项研发资金启动联合攻关。
面对(miànduì)传统硬件方案“笨重昂贵”与(yǔ)“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(zhíjué)，还赋予其比人类更快的反应能力。
“人类在保持清醒(qīngxǐng)的前提下，发现(fāxiàn)危险并作出反应的平均时间是120毫秒。”褚明一脸自豪(zìháo)地表示，但这套系统仅需48毫秒就能完成安全距离感知，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，确保每个人都能获得(huòdé)同样(tóngyàng)迅捷的防护响应。
7月1日(rì)拍摄的参赛项目所用深度相机，它能(néng)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(wǒmen)的办法则是‘开天眼’。”拿起一个纸抽大小的白色深度相机，褚明轻轻晃了晃说，这是整套系统中(zhōng)唯一的硬件设备(shèbèi)，却能让机器人在(zài)“零穿戴”的情况下拥有360度全场景视角。
这台深度相机性能强大(qiángdà)，每秒能拍摄60帧画面，相当于每16.67毫秒就能完成一次对(duì)人的动态捕捉。
研究团队巧妙利用这一特性，构建了一个实时运转的数字孪生(luánshēng)世界：相机采集的人体骨骼数据和机械臂运动(yùndòng)轨迹(guǐjì)，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(gǎnzhī)到防护的无缝衔接。
数据采集、孪生建模、风险计算(jìsuàn)……这一系列复杂运算，如何在远低于人类(rénlèi)反应速度的48毫秒内完成？
指着电脑屏幕上那些与人体动作(dòngzuò)神同步的红色线条，褚明道破(dàopò)秘诀所在。
“现实中我们(wǒmen)看到的(de)是人和(hé)机器人的互动，但在(zài)数据世界里，我们构建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个骨骼(gǔgé)关键点，实时构建动态骨骼框架，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、脚尖等人体最远端，以及肩、肘、髋等主要活动关节。
“筛(shāi)减时，我们舍弃了面部等非必要区域的(de)关键点，保留下来的都是能影响人体可能触及最大空间范围的关键点。”褚明说。
有了人体的动态模型，团队利用工业机器人(jīqìrén)内置的光电码盘传感器，实时获取各个(gè)轴关节角度数据，仅用9个关键点即可完整(wánzhěng)重构机器人运动姿态。
就这样，仅仅靠34个关键点，团队便完成了(le)人和机器人的(de)建模。这种高度简化的建模方式(fāngshì)，大大降低了系统数据计算量，有效提升了数字孪生场景的构建效率，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(wèi)结束。
采访中，记者曾变换各种动作和距离，屡屡试图(shìtú)“碰瓷(pèngcí)”机器人。但遗憾的是，一次都没成功。电脑屏幕(diànnǎopíngmù)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(bùduàn)变换着距离数据。随着距离数据的变化，机械臂或转速下降，或瞬间停止，始终与记者保持着安全距离。
“这根黄线，标注的是人和机器人间的最(zuì)短距离。”褚明说，系统正是根据这个距离数据，设置(shèzhì)了低危、中危、高危三级安全阈值，向机器人做出声光预警、减速运行、紧急停机等指令(zhǐlìng)。
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’关键点间连成的(de)线成千上万条，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(zài)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，研究团队还考虑到人的胖瘦(pàngshòu)对(duì)二者距离的影响，根据成年人的体型中位数，在骨骼模型基础上做了一层“胶囊(jiāonáng)体”，为数字模型穿上了一层“肌肉外衣”。
“多次(duōcì)试验验证，系统的距离测量误差已经(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(quèdìng)的最佳平衡点，既能够(nénggòu)规避过度追求精度带来的算力浪费，又确保了工业场景下的绝对(juéduì)安全。
当人靠近(kàojìn)六轴桌面式协同机械臂，电脑屏幕上立刻浮现数道红色线条(xiàntiáo)勾勒(gōulè)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。图为实验过程中拍摄的电脑屏幕显示画面。褚明供图
成本低、部署快，产业化优势突出(tūchū)
“安装复杂吗？成本会不会很高？”在第二届雄安未来之城场景汇雄安国际机器人大赛上，“数字孪生(luánshēng)驱动的(de)人机协作安全距离快速(kuàisù)感知系统”使用的便捷性和经济性，成为许多参观者驻足咨询的热点。
对此，褚明的回答令他们(tāmen)眼前一亮。
“这套系统的部署(bùshǔ)(bùshǔ)极其简单，就像在工厂安装普通监控摄像头一样(yīyàng)便捷。”褚明说，系统的运行，仅依赖深度(shēndù)相机和软件模组，每个定焦深度相机可精准覆盖6米远范围，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，如果监测范围需要扩大(kuòdà)，只需线性增加摄像头数量，无需额外(éwài)复杂配置，大幅降低了整体投入。
兼容性强(qiáng)、成本低、部署快，该系统的种种优势，让不少制造企业当场就表达了(le)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(wánchéng)，但上下料环节仍需人工介入。工人频繁进出作业区域(qūyù)时，既(jì)要防范机械臂的意外碰撞，又要躲避飞溅(fēijiàn)的高温焊渣，安全风险居高不下。
“对我们这样的焊接企业来说，这套系统(xìtǒng)绝对是刚需。”这位企业负责人还对该系统产业化提出建议，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(fúwù)，提升(tíshēng)产品竞争力。
企业之外，沧州市招商部门也向褚明详细介绍了(le)各种产业化扶持政策，表达了助力这项技术快速落地(luòdì)的强烈意愿。
“这是我们第一次参加雄安场景(chǎngjǐng)汇(huì)，目的就是让这项技术(jìshù)接受市场的真实检验，看它是否能切实解决企业的安全生产痛点。”褚明说，他们希望通过这种方式，持续优化技术方案，推动(tuīdòng)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(de)同时，团队在人机共存领域的研究仍在持续深化。
“目前，我们(wǒmen)正在研究从仿真到实体的相关课题，推动(tuīdòng)人机协作向更高层级发展。”褚明介绍，他们的研究大方向是让机器人不仅能感知人的存在，更能理解(lǐjiě)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生产模式(móshì)，人只是被动地嵌入其中(qízhōng)。而正在(zài)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。
未来的人机协作会是怎样一幅新图景(tújǐng)？
“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多道工序，频繁切换(qièhuàn)十余种工具来取放微小元器件，不仅劳动强度大(dà)，效率也不高。”褚明说，理想的人机协作应该是，当工人伸手准备焊接时，机械臂能智能识别这一意图，主动(zhǔdòng)递送焊枪；当需要安装微型电容时，又能精准(jīngzhǔn)奉上对应(duìyìng)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(mòqì)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(dàolái)不会太远。（河北日报记者(jìzhě) 周聪聪）
7月1日，团队核心成员展示参赛项目所用的深度相机，它能让机器人在(zài)“零穿戴”的情况下拥有360度全场景视角。河北(héběi)日报(rìbào)记者周聪聪摄
一个深度(shēndù)相机，一个软件(ruǎnjiàn)模块，靠着这样的简单组合，“数字孪生驱动的人机协作安全(ānquán)距离快速感知系统”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在萌芽状态。
极简实体(shítǐ)、极速(jísù)感知、极度安全，项目负责人褚明用三个“极”来概括这项成果的特点。
但(dàn)成果有多“简”，过程就有多“繁”。
采访中，褚明一开始并没有急于展示成果，而是先回顾(huígù)了一段失败的经历。这个坦诚(tǎnchéng)的开场，让记者了解了科研工作的真实轨迹。
最初，团队选择的技术(jìshù)路径颇具吸引力，模拟人类双眼的立体视觉测距原理，计算深度相机发射的调制光线的往返时间差(shíjiānchà)，来构建人体(réntǐ)三维轮廓。
这种仿生学(fǎngshēngxué)思路看似完美，却在实践中遭遇(zāoyù)瓶颈。为了找到最近距离点，系统需要把遍布(biànbù)人体表面的所有关键点计算一遍，庞大的计算量导致建模延迟，远达不到工业安全防护响应的时效要求。
就这样，研究一度(yídù)陷入困境。
在失败中寻找希望，团队(tuánduì)再次调整思路，利用深度相机自带的关键点捕捉功能，通过精心筛选25个人体关键点和9个机械臂节点，将原本复杂的建模(jiànmó)过程简化(jiǎnhuà)。思路的转变，让(ràng)数字孪生建模效率得到质的飞跃。
让(ràng)机器人实现智能，每一步都不容易。
为了找到合适(héshì)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。为了获取更多详细数据，她不得不一家家联系厂商，有时甚至(shènzhì)要跨时区与(yǔ)国外厂家反复沟通。
“有多少人工，才(cái)有多少智能。”采访中，褚明反复提及的这句话(huà)，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，机器人不再(bùzài)是冰冷的执行者，而是能理解(lǐjiě)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(chíxù)碰撞，科技创新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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