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）指导团队核心成员开展相关实验。河北日报记者(jìzhě)周聪聪摄(shè)
在人机协同作业日益普及(pǔjí)的(de)今天，工人在生产线上与机器人“并肩作战(bìngjiānzuòzhàn)”时，真的足够安全吗？如果答案并不似我们想象中乐观，如何在人机共存的环境中确保人的安全？
不久前(bùjiǔqián)，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(xiàngmù)“数字孪生驱动(qūdòng)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(de)超快响应速度、无需外挂设备就能实现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(xiàngmù)成功斩获大赛一等奖(yìděngjiǎng)，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(dìèrjiè)雄安未来之城场景汇雄安国际机器人大赛(dàsài)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”现场演示(yǎnshì)。褚明供图
超快反应，让人与机器人安全协作(xiézuò)
六轴桌面式协同(xiétóng)机械臂轻盈舞动关节，但当人靠近，一旁的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(gǔgé)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，并据此给机器人下达(xiàdá)“停机”“减速”等指令，将有(yǒu)可能对人造成(zàochéng)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(qūdòng)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。
在第二届雄安未来之城场景汇雄安国际机器人大赛上，该项目(xiàngmù)凭借出色的(de)实时感知性能(xìngnéng)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(de)安全距离，是这项研究的核心问题。
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人和机器人的安全距离(jùlí)？
“人们把机器人(jīqìrén)称为‘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(zìdònghuà)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(dàn)它的智能远未达到与人类真正协同共处(gòngchǔ)的程度。在早期工业应用中，机器人作业时甚至需要被铁丝网隔离，以确保人员安全(ānquán)。
如今，随着技术(jìshù)的突破性发展，机器人总动员正成为智能制造新常态(chángtài)。
“然而，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(jīqìrén)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、红外和声波测距(cèjù)等技术(jìshù)，但都存在明显缺陷。”褚明分析，这类设备几乎全要外挂在机器人上，以激光雷达为例(wèilì)，它形似矿泉水瓶，直径约10厘米。机械臂(bì)挂上这样一个瓶子，不仅(bùjǐn)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(wèntí)，各类技术还有各种局限：声波测距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(dāntái)价格超6万元。
鉴于硬件方案存在的成本高、干扰作业等(děng)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，工人错误(cuòwù)的操作习惯和企业投入不足的双重因素，又(yòu)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)情况下，就能实现(shíxiàn)360度全场景的安全监测？
2021年(nián)，褚明研究团队的这一构想，引起了(le)西门子创新研究院的兴趣。
基于和北京邮电大学既有的(de)校企联合技术攻关基础，西门子创新研究院决定投入专项研发资金启动(qǐdòng)联合攻关。
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(tuánduì)另辟蹊径，将数字孪生技术与计算机视觉深度(shēndù)融合。不仅能使轻装上阵的机器人拥有安全直觉，还赋予(fùyǔ)其比人类更快的反应能力。
“人类在保持清醒的前提下，发现危险(wēixiǎn)并作出反应(zuòchūfǎnyìng)的平均时间是120毫秒。”褚明一脸自豪地表示，但这套系统(xìtǒng)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(yīxīn)六用”，同时追踪6个作业人员的人机距离，确保(quèbǎo)每个人都能获得同样迅捷的防护响应。
7月1日拍摄的参赛项目所用深度(shēndù)相机(xiàngjī)，它能让机器人在“零穿戴”的情况下拥有360度全场景视角。河北日报记者周聪聪摄
给机器人装(zhuāng)上“天眼”，360度无死角安全防护
“让机器人拥有安全直觉，传统(chuántǒng)方案是(shì)给它‘穿盔戴甲’，我们的(de)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，这是整套系统中唯一的硬件设备，却能让机器人在“零穿戴”的情况下(xià)拥有360度全场景视角。
这台深度相机性能强大，每秒能拍摄60帧画面(huàmiàn)，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(qiǎomiào)利用这一特性，构建了(le)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(xiánjiē)。
数据采集、孪生建模、风险计算……这一系列复杂(fùzá)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(de)红色线条，褚明道破秘诀所在。
“现实中我们看到的是人和机器人的互动，但在(zài)数据(shùjù)世界里，我们构建的却是极简主义的骷髅(kūlóu)级交互(jiāohù)模型。”褚明解释，深度相机通过识别人体32个骨骼关键点，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(jìnyíbù)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。
“筛减时(jiǎnshí)，我们舍弃了面部等非必要区域的关键点，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(míngshuō)。
有了(le)人体的动态(dòngtài)模型(móxíng)，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个关键点即可完整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(wánchéng)了人和机器人的建模。这种(zhèzhǒng)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效率，为毫秒级实时响应提供了关键技术保障。
不过，要实现(shíxiàn)真正可靠的人机安全协同，挑战远未结束。
采访中，记者曾变换各种动作和距离(jùlí)，屡屡试图“碰瓷”机器人。但遗憾的是，一次都没成功。电脑屏幕上，一条黄线始终如影随形(rúyǐngsuíxíng)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(huò)转速下降，或瞬间停止，始终与记者保持着安全(ānquán)距离。
“这根黄线(huángxiàn)，标注的是人和机器人间的最短距离(jùlí)。”褚明说，系统正是根据这个距离数据，设置了低危、中危、高危三级安全阈值(yùzhí)，向机器人做出声光预警、减速运行、紧急停机等指令。
为(wèi)找到这条黄线，去年毕业的博士生、团队核心成员陈宇足足(zúzú)花了一年多时间。
“两个‘骨架’关键点间连成的线成千上万条，这其中，哪条才是最短的？”陈宇(chényǔ)解释，不同于静态物体，人和(hé)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)三维空间中不断交织，形成高度复杂的动态(dòngtài)空间关系。
为了(le)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对二者距离的影响，根据成年人的体型中位数，在骨骼模型基础上(shàng)(shàng)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，系统的距离(jùlí)测量误差已经被严格控制(yángékòngzhì)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(zhì)103.5厘米之间波动。”褚明说，这个(zhègè)精度窗口是经过反复推敲后确定的最佳平衡点，既(jì)能够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安全。
当人靠近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勾勒出人体的骨骼结构。同时，在人与机械臂之间动态生成(shēngchéng)一条(yītiáo)明黄色线条实时测量二者距离。图为(túwèi)实验过程中拍摄的电脑屏幕显示(píngmùxiǎnshì)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(hěn)高？”在第二届雄安未来(wèilái)之城场景汇雄安国际机器人大赛上，“数字孪生驱动的(de)人机协作安全距离快速感知系统”使用的便捷性和经济性，成为许多参观者驻足咨询的热点。
对此(duìcǐ)，褚明的回答令他们眼前一亮。
“这套系统的部署极其简单，就像在工厂(gōngchǎng)安装普通监控摄像头一样便捷。”褚明说，系统的运行，仅(jǐn)依赖深度相机(xiàngjī)和软件模组(mózǔ)，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，无需额外复杂配置(pèizhì)，大幅降低了整体投入。
兼容性强、成本低、部署快，该系统的种种优势，让不少制造企业(qǐyè)当场就(jiù)表达了合作意向。
一家焊接机器人企业(qǐyè)负责人向褚明坦言，他们正面临严峻的人机协作安全挑战(tiǎozhàn)：在自动化焊接产线上，虽然核心焊接工序由机械臂完成，但上下料环节仍需(xū)人工介入。工人频繁进出作业(zuòyè)区域时，既要防范机械臂的意外碰撞，又要躲避飞溅的高温焊渣，安全风险居高不下。
“对我们这样的焊接企业来说，这套(zhètào)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，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(jìngzhēnglì)。
企业之外，沧州市(cāngzhōushì)招商部门也向褚明详细介绍了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汇，目的(de)就是让这项技术接受市场的真实检验，看它是否能切实(qièshí)解决(jiějué)企业的安全生产痛点。”褚明说(míngshuō)，他们希望通过这种方式，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。
在推动项目(xiàngmù)落地产业化的同时，团队在人机共存(gòngcún)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(de)相关课题，推动(tuīdòng)人机协作向更高层级(jí)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(shēngchǎn)数字化，但(dàn)其本质仍是机器主导的生产模式，人只是被动地嵌入其中。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(xiézuò)。”褚明解释。
未来的人机协作(xiézuò)会是怎样一幅新图景？
“以电路板精密装配为例，目前这类精密装配仍(réng)需工人完成30多道工序，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(yě)不高。”褚明说，理想的(de)(de)人机协作应该是，当(dāng)工人伸手准备焊接时，机械臂能(néng)智能识别这一意图，主动递送焊枪；当需要安装微型电容时，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(de)方向。”褚明相信(xiāngxìn)，这一天的到来不会太远。（河北日报记者 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“零穿戴(chuāndài)”的情况(qíngkuàng)下拥有360度全场景视角。河北日报(rìbào)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(luánshēng)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(zhōng)的潜在安全风险扼杀在萌芽状态。
极简实体、极速感知、极度安全，项目负责人(fùzérén)褚明用三个“极”来概括这项成果的特点(tèdiǎn)。
但成果有多(duō)“简”，过程就有多“繁”。
采访中(zhōng)，褚明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，让记者了解(liǎojiě)了科研工作的真实轨迹。
最初，团队选择的技术路径(lùjìng)颇具吸引力，模拟人类双眼的立体视觉(shìjué)测距原理，计算深度相机发射的调制光线的往返时间差，来(lái)构建人体三维轮廓。
这种仿生学思路看似(kànshì)完美，却在实践中(zàishíjiànzhōng)遭遇瓶颈。为了找到最近距离点，系统需要把遍布人体表面(biǎomiàn)的所有关键点计算一遍，庞大的计算量导致建模延迟，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，利用深度相机自带的关键点捕捉功能(gōngnéng)，通过精心筛选25个人体关键点和9个机械臂节点，将(jiāng)原本复杂的建模过程简化。思路的转变，让(ràng)数字孪生建模效率得到质(zhì)的飞跃。
让机器人实现智能，每一步(yībù)都不容易。
为了找到合适的深度(shēndù)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，有时甚至要跨时区(shíqū)与国外厂家反复(fǎnfù)沟通。
“有多少人工，才有多少智能。”采访(cǎifǎng)中，褚明反复提及的这句话，道破了(le)人工智能研究的真谛。
而创新的魅力(mèilì)，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(tèbié)提到德国工业5.0倡导的人机共融愿景。那时候，机器人不再是冰冷的执行者(zhíxíngzhě)，而是(érshì)能理解意图、预判需求的智能伙伴。
这种充满(chōngmǎn)温度的技术想象，让我们有(yǒu)理由相信，当极简的智能与极繁的探索持续碰撞，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）指导团队核心成员开展相关实验。河北日报记者(jìzhě)周聪聪摄(shè)
在人机协同作业日益普及(pǔjí)的(de)今天，工人在生产线上与机器人“并肩作战(bìngjiānzuòzhàn)”时，真的足够安全吗？如果答案并不似我们想象中乐观，如何在人机共存的环境中确保人的安全？
不久前(bùjiǔqián)，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(xiàngmù)“数字孪生驱动(qūdòng)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(de)超快响应速度、无需外挂设备就能实现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(xiàngmù)成功斩获大赛一等奖(yìděngjiǎng)，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(dìèrjiè)雄安未来之城场景汇雄安国际机器人大赛(dàsài)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”现场演示(yǎnshì)。褚明供图
超快反应，让人与机器人安全协作(xiézuò)
六轴桌面式协同(xiétóng)机械臂轻盈舞动关节，但当人靠近，一旁的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(gǔgé)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，并据此给机器人下达(xiàdá)“停机”“减速”等指令，将有(yǒu)可能对人造成(zàochéng)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(qūdòng)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。
在第二届雄安未来之城场景汇雄安国际机器人大赛上，该项目(xiàngmù)凭借出色的(de)实时感知性能(xìngnéng)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(de)安全距离，是这项研究的核心问题。
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人和机器人的安全距离(jùlí)？
“人们把机器人(jīqìrén)称为‘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(zìdònghuà)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(dàn)它的智能远未达到与人类真正协同共处(gòngchǔ)的程度。在早期工业应用中，机器人作业时甚至需要被铁丝网隔离，以确保人员安全(ānquán)。
如今，随着技术(jìshù)的突破性发展，机器人总动员正成为智能制造新常态(chángtài)。
“然而，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(jīqìrén)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、红外和声波测距(cèjù)等技术(jìshù)，但都存在明显缺陷。”褚明分析，这类设备几乎全要外挂在机器人上，以激光雷达为例(wèilì)，它形似矿泉水瓶，直径约10厘米。机械臂(bì)挂上这样一个瓶子，不仅(bùjǐn)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(wèntí)，各类技术还有各种局限：声波测距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(dāntái)价格超6万元。
鉴于硬件方案存在的成本高、干扰作业等(děng)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，工人错误(cuòwù)的操作习惯和企业投入不足的双重因素，又(yòu)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)情况下，就能实现(shíxiàn)360度全场景的安全监测？
2021年(nián)，褚明研究团队的这一构想，引起了(le)西门子创新研究院的兴趣。
基于和北京邮电大学既有的(de)校企联合技术攻关基础，西门子创新研究院决定投入专项研发资金启动(qǐdòng)联合攻关。
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(tuánduì)另辟蹊径，将数字孪生技术与计算机视觉深度(shēndù)融合。不仅能使轻装上阵的机器人拥有安全直觉，还赋予(fùyǔ)其比人类更快的反应能力。
“人类在保持清醒的前提下，发现危险(wēixiǎn)并作出反应(zuòchūfǎnyìng)的平均时间是120毫秒。”褚明一脸自豪地表示，但这套系统(xìtǒng)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(yīxīn)六用”，同时追踪6个作业人员的人机距离，确保(quèbǎo)每个人都能获得同样迅捷的防护响应。
7月1日拍摄的参赛项目所用深度(shēndù)相机(xiàngjī)，它能让机器人在“零穿戴”的情况下拥有360度全场景视角。河北日报记者周聪聪摄
给机器人装(zhuāng)上“天眼”，360度无死角安全防护
“让机器人拥有安全直觉，传统(chuántǒng)方案是(shì)给它‘穿盔戴甲’，我们的(de)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，这是整套系统中唯一的硬件设备，却能让机器人在“零穿戴”的情况下(xià)拥有360度全场景视角。
这台深度相机性能强大，每秒能拍摄60帧画面(huàmiàn)，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(qiǎomiào)利用这一特性，构建了(le)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(xiánjiē)。
数据采集、孪生建模、风险计算……这一系列复杂(fùzá)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(de)红色线条，褚明道破秘诀所在。
“现实中我们看到的是人和机器人的互动，但在(zài)数据(shùjù)世界里，我们构建的却是极简主义的骷髅(kūlóu)级交互(jiāohù)模型。”褚明解释，深度相机通过识别人体32个骨骼关键点，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(jìnyíbù)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。
“筛减时(jiǎnshí)，我们舍弃了面部等非必要区域的关键点，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(míngshuō)。
有了(le)人体的动态(dòngtài)模型(móxíng)，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个关键点即可完整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(wánchéng)了人和机器人的建模。这种(zhèzhǒng)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效率，为毫秒级实时响应提供了关键技术保障。
不过，要实现(shíxiàn)真正可靠的人机安全协同，挑战远未结束。
采访中，记者曾变换各种动作和距离(jùlí)，屡屡试图“碰瓷”机器人。但遗憾的是，一次都没成功。电脑屏幕上，一条黄线始终如影随形(rúyǐngsuíxíng)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(huò)转速下降，或瞬间停止，始终与记者保持着安全(ānquán)距离。
“这根黄线(huángxiàn)，标注的是人和机器人间的最短距离(jùlí)。”褚明说，系统正是根据这个距离数据，设置了低危、中危、高危三级安全阈值(yùzhí)，向机器人做出声光预警、减速运行、紧急停机等指令。
为(wèi)找到这条黄线，去年毕业的博士生、团队核心成员陈宇足足(zúzú)花了一年多时间。
“两个‘骨架’关键点间连成的线成千上万条，这其中，哪条才是最短的？”陈宇(chényǔ)解释，不同于静态物体，人和(hé)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)三维空间中不断交织，形成高度复杂的动态(dòngtài)空间关系。
为了(le)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对二者距离的影响，根据成年人的体型中位数，在骨骼模型基础上(shàng)(shàng)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，系统的距离(jùlí)测量误差已经被严格控制(yángékòngzhì)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(zhì)103.5厘米之间波动。”褚明说，这个(zhègè)精度窗口是经过反复推敲后确定的最佳平衡点，既(jì)能够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安全。
当人靠近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勾勒出人体的骨骼结构。同时，在人与机械臂之间动态生成(shēngchéng)一条(yītiáo)明黄色线条实时测量二者距离。图为(túwèi)实验过程中拍摄的电脑屏幕显示(píngmùxiǎnshì)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(hěn)高？”在第二届雄安未来(wèilái)之城场景汇雄安国际机器人大赛上，“数字孪生驱动的(de)人机协作安全距离快速感知系统”使用的便捷性和经济性，成为许多参观者驻足咨询的热点。
对此(duìcǐ)，褚明的回答令他们眼前一亮。
“这套系统的部署极其简单，就像在工厂(gōngchǎng)安装普通监控摄像头一样便捷。”褚明说，系统的运行，仅(jǐn)依赖深度相机(xiàngjī)和软件模组(mózǔ)，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，无需额外复杂配置(pèizhì)，大幅降低了整体投入。
兼容性强、成本低、部署快，该系统的种种优势，让不少制造企业(qǐyè)当场就(jiù)表达了合作意向。
一家焊接机器人企业(qǐyè)负责人向褚明坦言，他们正面临严峻的人机协作安全挑战(tiǎozhàn)：在自动化焊接产线上，虽然核心焊接工序由机械臂完成，但上下料环节仍需(xū)人工介入。工人频繁进出作业(zuòyè)区域时，既要防范机械臂的意外碰撞，又要躲避飞溅的高温焊渣，安全风险居高不下。
“对我们这样的焊接企业来说，这套(zhètào)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，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(jìngzhēnglì)。
企业之外，沧州市(cāngzhōushì)招商部门也向褚明详细介绍了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汇，目的(de)就是让这项技术接受市场的真实检验，看它是否能切实(qièshí)解决(jiějué)企业的安全生产痛点。”褚明说(míngshuō)，他们希望通过这种方式，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。
在推动项目(xiàngmù)落地产业化的同时，团队在人机共存(gòngcún)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(de)相关课题，推动(tuīdòng)人机协作向更高层级(jí)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(shēngchǎn)数字化，但(dàn)其本质仍是机器主导的生产模式，人只是被动地嵌入其中。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(xiézuò)。”褚明解释。
未来的人机协作(xiézuò)会是怎样一幅新图景？
“以电路板精密装配为例，目前这类精密装配仍(réng)需工人完成30多道工序，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(yě)不高。”褚明说，理想的(de)(de)人机协作应该是，当(dāng)工人伸手准备焊接时，机械臂能(néng)智能识别这一意图，主动递送焊枪；当需要安装微型电容时，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(de)方向。”褚明相信(xiāngxìn)，这一天的到来不会太远。（河北日报记者 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“零穿戴(chuāndài)”的情况(qíngkuàng)下拥有360度全场景视角。河北日报(rìbào)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(luánshēng)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(zhōng)的潜在安全风险扼杀在萌芽状态。
极简实体、极速感知、极度安全，项目负责人(fùzérén)褚明用三个“极”来概括这项成果的特点(tèdiǎn)。
但成果有多(duō)“简”，过程就有多“繁”。
采访中(zhōng)，褚明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，让记者了解(liǎojiě)了科研工作的真实轨迹。
最初，团队选择的技术路径(lùjìng)颇具吸引力，模拟人类双眼的立体视觉(shìjué)测距原理，计算深度相机发射的调制光线的往返时间差，来(lái)构建人体三维轮廓。
这种仿生学思路看似(kànshì)完美，却在实践中(zàishíjiànzhōng)遭遇瓶颈。为了找到最近距离点，系统需要把遍布人体表面(biǎomiàn)的所有关键点计算一遍，庞大的计算量导致建模延迟，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，利用深度相机自带的关键点捕捉功能(gōngnéng)，通过精心筛选25个人体关键点和9个机械臂节点，将(jiāng)原本复杂的建模过程简化。思路的转变，让(ràng)数字孪生建模效率得到质(zhì)的飞跃。
让机器人实现智能，每一步(yībù)都不容易。
为了找到合适的深度(shēndù)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，有时甚至要跨时区(shíqū)与国外厂家反复(fǎnfù)沟通。
“有多少人工，才有多少智能。”采访(cǎifǎng)中，褚明反复提及的这句话，道破了(le)人工智能研究的真谛。
而创新的魅力(mèilì)，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(tèbié)提到德国工业5.0倡导的人机共融愿景。那时候，机器人不再是冰冷的执行者(zhíxíngzhě)，而是(érshì)能理解意图、预判需求的智能伙伴。
这种充满(chōngmǎn)温度的技术想象，让我们有(yǒu)理由相信，当极简的智能与极繁的探索持续碰撞，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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