CN112936267A - 一种人机协作智能制造方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种人机协作智能制造方法及系统，属于智能制造技术领域。该系统包括人机联合作业模块、仿人学习模块、行为安全模块和人机交互模块，人机联合作业模块通过视觉信息估计任务状态，从而驱动机器人实时做出相应调整以满足用户的协作需求；仿人学习模块通过机器人获取的视觉信息以学习人的操作经验；行为安全模块通过构建人机动力学融合模型，利用人机距离估算虚拟力的方法在机器人末端进行叠加，从而保证协作任务中的人机安全；人机交互模块实现人与机器人的信息交互。本发明可以根据操作任务场景中是否需要人参与，将操作模式划分为监督处置、仿人学习和人机联合作业模式，提高了人机协作操作的效率，以适应制造个性定制化产品的需求。
Description
技术领域
本发明属于智能制造技术领域，更具体地，涉及一种人机协作智能制造方法及系统。
背景技术
消费品行业向小批量、个性化定制的方向迈进的步伐越来越快，未来机器人所面临的任务切换频率也相应加快，人们希望机器人所完成的任务也会更加复杂，诸如任务快速切换、决策引导的操作等单独依靠机器人很难实现。因此机器人除能应对上述特定任务下操作对象的差异外，同时具备多任务能力也能推动以机器人为中心的自动化产线适应快速切换任务，因此以机器人为基础打造人机联合智能制造单元的方式可能为实现产线快速调整的途径之一。
现有的智能制造单元多采用机器人为核心构建自动化制造系统，如专利申请CN111390388A和专利申请CN111221309A，此种模式只考虑提升自动化程度以减少人在回路中的工作量，通过规划算法提升机器人的操作效率，很难实现针对小批量任务的快速调整，因此很难适应消费品制造业的小批量、定制化的发展趋势。
快速调整和柔性制造一直是智能制造中人们关注的热点，然而现有的研究重点都是以工业机器人为核心构建自动化产线或自动化制造单元；此种模式针对大批量生产可忽略调整问题，显得尤为高效。但面向消费品制造业的小批量、定制化的发展趋势，频繁调整制造单元功能或调整产线布局消耗大量时间，且机器人面向复杂任务或需要决策引导进行操作的任务时，采用传统的建模-规划的控制模式应对任务频繁调整需要不断重新设计控制模型，工作量巨大。因此，亟待研发一种除具备自动化任务操作能力外，还可通过可迅速学习人操作经验且能实现人机协作任务的人机协同智能制造单元，当面向小批量、定制化消费品制造任务时，制造单元可以通过经验学习以及人机协同操作实现更快捷、精准、高效、安全地完成多种任务操作。
发明内容
针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种人机协作智能制造方法及系统，能够实现针对不同操作任务的快速响应，提升人机协作操作的效率。
为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种人机协作智能制造方法，所述方法包括以下步骤：
根据操作任务判断任务场景中是否需要用户发送操作指令，若不需要则将操作模式划分为监督处置模式，由机器人执行操作任务；
若需要用户发送操作指令则根据所述操作指令将协作方式划分为人机联合作业模式和仿人学习模式；
在仿人学习模式下，机器人根据预先设定操作经验数据执行操作任务；
在人机联合作业模式下，由机器人根据用户发送的操作指令执行操作任务。
优选地，在所述仿人学习模式下，机器人根据其获取的视觉信息或用户的操作视频以学习用户的操作经验，以使机器人具备仿人操作能力。
优选地，所述学习用户的操作经验具体包括：追踪人手操作点序列以及人手腕部点与备操作对象之间的位姿关系，通过强化学习以及权重调节的方式将人手操作目标对象的经验操作点序列映射到机器人的机械臂上。
优选地，在所述人机联合作业模式下，将操作任务分解为机器人根据用户操作指令和机器人独自执行的子任务序列，根据人的视觉信息和机器人的传感信息判断执行任务所属的状态，并根据状态信息驱动机器人完成相应的局部调整
优选地，在机器人执行操作任务时，所述机器人实时监测用户的位置，并根据安全状态进行安全规划，以在不中断操作任务的情况下实现对用户的安全避让。
优选地，根据机器人获取的视觉信息构建虚拟人-机器人-动力学数字孪生系统，通过人机之间虚拟力大小判断当前操作机器人所处的安全状态，根据安全状态对机器人进行安全规划，驱动机器人进行降速、避让、暂停或协作调整。
按照本发明的另一方面，提供了一种人机协作智能制造系统，该系统包括：机器人、人机联合作业模块、仿人学习模块、行为安全模块和人机交互模块；
人机联合作业模块用于完成人机联合作业任务，通过视觉信息估计任务状态，从而驱动所述机器人实时做出相应调整以满足用户的协作需求；
仿人学习模块用于通过所述机器人获取的视觉信息以学习用户的操作经验；
行为安全模块用于通过构建人机动力学融合模型的方式，利用人机距离估算虚拟力的方法在机器人末端进行叠加，从而保障协作任务中的人机安全；
人机交互模块用于在智能终端开发语音、虚拟操控及重力感应功能模块以实现用户与机器人的信息交互。
优选地，所述人机联合作业模块将任务分解为机器人根据用户操作指令和机器人独自执行的子任务序列，根据人的视觉信息和机器人的传感信息判断执行任务所属的状态，并根据状态信息驱动机器人完成相应的局部调整。
优选地，所述仿人学习模块通过深度相机追踪人手操作点序列以及人手腕部点与被操作对象之间的位姿关系，通过强化学习以及权重调节的方式将人手操作目标对象的经验操作点序列映射到所述机器人的机械手上。
优选地，所述行为安全模块借助视觉信息构建虚拟人-机器人-动力学数字孪生系统，通过人机之间虚拟力大小判断当前操作机器人的所处安全状态，根据安全状态对机器人进行安全规划，驱动机器人进行调整。
总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，能够取得下列有益效果：
1、本发明提出的人机协作智能制造方法通过根据操作任务场景中是否需要用户发送操作指令，将操作模式划分为监督处置模式、仿人学习模式和人机联合作业模式，可以根据具体操作任务在各模式中快速切换，提高了人机协作操作的效率，以适应制造个性定制化产品的需求。
2、本发明提出的人机协作智能制造系统通过设置仿人学习模块，能够通过机器视觉学习人的操作经验，从而自主进行操作规划，代替了传统的拖动示教等规划方式，使得机器人快速具备了操作新对象以完成复杂任务的能力。
3、本发明提出的人机协作智能制造系统通过设置行为安全模块，根据视觉传感器获得的深度信息和机器人的各关节信息构建虚拟人-机器人-动力学数字孪生系统，通过人机距离估算虚拟力的大小，从而判断所处的安全状态并进行路径规划，既提高了人机协作操作效率，又保障了协作任务重的人机安全。
附图说明
图1是本发明人机协作智能制造方法的流程示意图；
图2是本发明人机协作智能制造系统中行为安全模块的工作原理图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
本发明提出了一种人机协作智能制造系统，该系统包括机器人、人机联合作业模块、仿人学习模块、行为安全模块和人机交互模块，其中，所述机器人设有视觉传感器和力传感器，所述视觉传感器位于机器人头部，用于获取视觉信息；所述力传感器位于机器人双臂的腕部。
请参阅图1，本发明提出的人机协作智能制造系统的工作过程为，首先根据操作任务决定任务场景中是否需要人，而后根据人是否参与操作任务将模式划分为人机协作模式和监督处置模式，同时根据具体任务将人机协作模式划分为根据人操作经验进行的仿人学习模式和人机联合作业模式。
进一步地，人机联合作业模块用于完成人机联合作业任务，过程中通过视觉信息估计任务状态，驱动机器人实时做出相应调整以满足用户作业时的协作需求。
具体的，所述人机联合作业模块将任务分解为机器人根据用户操作指令和机器人独自执行的子任务序列，根据人的视觉信息和机器人的传感信息判断执行任务所属的状态，并根据状态信息驱动机器人完成相应的局部调整。
所述仿人学习模块通过机器视觉学习人的操作经验，是机器人快速具备操作新对象完成复杂任务的能力。
具体的，所述仿人学习模块可通过深度相机追踪人手操作点序列以及人手腕部点与被操作对象之间的位姿关系，通过强化学习以及权重调节的方式将人手操作目标对象的经验操作点序列映射到异构机械手上，通过仿人学习的方式代替传统力学建模-操作点求解-路径规划的方式，使该模块能更快的响应新任务。
更进一步的说明，所述行为安全模块通过构建人机动力学融合模型的方式，利用人机距离估算虚拟力的方法在机器人末端进行叠加，从而保障协作任务中的人机安全。
具体的，如图2所示，首先利用视觉传感器获取人的图像信息，并根据深度图中人的肩部、肘部、腕部等信息获取3D关键点信息，并进行力旋量转换，利用正动力学将机器人的位置、速度、加速度信息转换为力信号。根据两种力信号构建虚拟人-机器人-动力学数字孪生系统，通过人机之间虚拟力大小判断当前操作机器人的所处安全状态，根据安全状态对机器人进行安全规划，驱动机器人进行降速、避让、暂停以及协作等调整。
更进一步的说明，所述安全状态包括避让运动、协作运动以及暂停三个安全状态。
更进一步的说明，所述人机交互模块主要分为虚拟操控、体感、视觉、力矩、行为安全和语音等六大模块，可以通过在常见的智能手机、平板电脑等智能终端选择设置相应的模块，构架了易用高效的人机交互通道。
本发明的一个实施例提出了一种人机协作智能制造方法，该方法包括以下步骤：
S100，根据操作任务判断任务场景中是否需要用户参与，若不需要则将操作模式划分为监督处置模式，由人监督机器人执行操作任务。
S200，若需要人参与则根据具体操作任务将协作方式划分为人机联合作业模式和仿人学习模式。
S300，在仿人学习模式下，机器人根据预先设定操作经验数据执行操作任务。
具体的，在所述仿人学习模式下，机器人根据其获取的视觉信息或人的操作视频以学习人的操作经验，以使机器人具备仿人操作能力。
进一步地，所述学习人的操作经验具体包括：追踪人手操作点序列以及人手腕部点与备操作对象之间的位姿关系，通过强化学习以及权重调节的方式将人手操作目标对象的经验操作点序列映射到机器人的机械臂上。
S400，在人机联合作业模式下，由人与机器人联合作业执行操作任务。
具体的，在所述人机联合作业模式下，将操作任务分解为用户和机器人各自执行的子任务序列，根据人的视觉信息和机器人的传感信息判断执行任务所属的状态，并根据状态信息驱动机器人完成相应的局部调整。
更进一步的说明，在进行步骤S300和S400的过程中，所述机器人实时监测用户的位置，并根据安全状态进行安全规划，以在不中断操作任务的情况下实现对用户的安全避让。
本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种人机协作智能制造方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
根据操作任务判断任务场景中是否需要用户发送操作指令，若不需要则将操作模式划分为监督处置模式，由机器人执行操作任务；
若需要用户发送操作指令则根据所述操作指令将协作方式划分为人机联合作业模式和仿人学习模式；
在仿人学习模式下，机器人根据预先设定操作经验数据执行操作任务；
在人机联合作业模式下，由机器人根据用户发送的操作指令执行操作任务。
2.根据权利要求1所述的一种人机协作智能制造方法，其特征在于，在所述仿人学习模式下，机器人根据其获取的视觉信息或用户的操作视频以学习用户的操作经验，以使机器人具备仿人操作能力。
3.根据权利要求2所述的一种人机协作智能制造方法，其特征在于，所述学习用户的操作经验具体包括：追踪人手操作点序列以及人手腕部点与备操作对象之间的位姿关系，通过强化学习以及权重调节的方式将人手操作目标对象的经验操作点序列映射到机器人的机械臂上。
4.根据权利要求1或3所述的一种人机协作智能制造方法，其特征在于，在所述人机联合作业模式下，将操作任务分解为机器人根据用户操作指令和机器人独自执行的子任务序列，根据人的视觉信息和机器人的传感信息判断执行任务所属的状态，并根据状态信息驱动机器人完成相应的局部调整。
5.根据权利要求1-4任一项所述的一种人机协作智能制造方法，其特征在于，在机器人执行操作任务时，所述机器人实时监测用户的位置，并根据安全状态进行安全规划，以在不中断操作任务的情况下实现对用户的安全避让。
6.根据权利要求5所述的一种人机协作智能制造方法，其特征在于，根据机器人获取的视觉信息构建虚拟人-机器人-动力学数字孪生系统，通过人机之间虚拟力大小判断当前操作机器人所处的安全状态，根据安全状态对机器人进行安全规划，驱动机器人进行降速、避让、暂停或协作调整。
7.一种实现如权利要求1-6任一项所述的一种人机协作智能制造方法的智能制造系统，其特征在于，该系统包括：机器人、人机联合作业模块、仿人学习模块、行为安全模块和人机交互模块；
人机联合作业模块用于完成人机联合作业任务，通过视觉信息估计任务状态，从而驱动所述机器人实时做出相应调整以满足用户的协作需求；
仿人学习模块用于通过所述机器人获取的视觉信息以学习用户的操作经验；
行为安全模块用于通过构建人机动力学融合模型的方式，利用人机距离估算虚拟力的方法在机器人末端进行叠加，从而保障协作任务中的人机安全；
人机交互模块用于在智能终端开发语音、虚拟操控及重力感应功能模块以实现用户与机器人的信息交互。
8.根据权利要求7所述的一种人机协作智能制造系统，其特征在于，所述人机联合作业模块将任务分解为机器人根据用户操作指令和机器人独自执行的子任务序列，根据人的视觉信息和机器人的传感信息判断执行任务所属的状态，并根据状态信息驱动机器人完成相应的局部调整。
9.根据权利要求7或8所述的一种人机协作智能制造系统，其特征在于，所述仿人学习模块通过深度相机追踪人手操作点序列以及人手腕部点与被操作对象之间的位姿关系，通过强化学习以及权重调节的方式将人手操作目标对象的经验操作点序列映射到所述机器人的机械手上。
10.根据权利要求9所述的一种人机协作智能制造系统，其特征在于，所述行为安全模块借助视觉信息构建虚拟人-机器人-动力学数字孪生系统，通过人机之间虚拟力大小判断当前操作机器人的所处安全状态，根据安全状态对机器人进行安全规划，驱动机器人进行调整。
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