TWM567156U - 機器人防撞裝置及運用該裝置的機器人 - Google Patents

Abstract

一種機器人防撞裝置及運用該裝置的機器人，配置於一機器人上並與該機器人進行通訊以協助該機器人之防撞工作，包含：一熱感測單元，用於偵測一物件所產生的一熱源；一記憶體，連接該熱感測單元；一傳輸單元，連接該記憶體；及一控制單元，連接該熱感測單元、該記憶體與該傳輸單元，控制該熱感測單元對該熱源所產生之一熱影像矩陣訊號以儲存於該記憶體中，並對該熱影像矩陣訊號進行處理，以判斷該物件是否為一人體，當判斷該物件為該人體時，計算該人體與該機器人之一相對距離，經由該傳輸單元傳送至該機器人，以協助該機器人進行防撞準備。

Description

機器人防撞裝置及運用該裝置的機器人

本新型係關於一種機器人，特別關於一種機器人防撞裝置及運用該裝置的機器人。

目前，機器人概略分為兩類，一類是服務型機器人，另一類是工業機器人。無論是服務型機器人或工業機器人，兩者的發展速度都非常快。其中，工業機器人另一種稱呼為工業機器手臂。由於工業機器人擔負了快速生產的重任，因此，目前大多數的工業機器手臂大多被隔離在堅固的安全圍籬(safety fences)內，因沒有工作人員進入的顧慮，可讓工業機器手臂可以高速運作，並且，許多機種也被期望擁有高乘載重量的功能。將工業機器手臂隔離起來，會讓工廠浪費許多空間作為作業隔離區，同時也限制人類與機械協作的可能性。

由於客製化產品製造的趨勢，使得原來的標準化生產流程，必須時常動態地調整，這也使得生產流程必須能夠彈性的調整，同步地，機器人的安全圍籬的設計，讓工廠的工作流程，無法順應這種客製化的生產條件。也因此，國際標準組織發表了ISO/TS 15066規範，針對ISO 10218「工業機器人安全要求」，讓協作機器人變得更為安全，也有助於提升產線運作效率。例如，ISO 10218-2針對協作機器人的要求條文中，第5.11.3條要求：” 在小於500mm淨空的區域，有額外防護措施，以防止暴露於纏陷或夾傷之危害。”例如，ISO 10218-1協作機器人要求條文中，第5.5條要求：”每一機器人均應具有保護性停止功能及獨立之緊急停止功能，此等功能須具備與外部保護裝置連線。”第5.5.3條要求：”機器人應具備1項以上保護性停止功能，且於設計上可連接外部保護裝置。”第5.10.2條要求：”人員位於協同工作空間內時，機器人即停止。”第5.10.4條要求：”機器人維持既定之速率及分隔距離。”等等。

由於此一工業機器手臂與人類協作的趨勢已勢不可擋，因此，許多針對工業機器人的防撞技術也日新月益。目前，主流的防撞技術，若要達到ISO 10218-1、ISO 10218-2的前述要求，大都必須搭配許多配件，例如，要達到ISO 10218-2第5.11.3條的淨空區域500mm的要求，目前僅能透過淨空區的規劃，因此，光柵技術成為目前淨空區的首選技術方案。例如，要達到ISO 10218-1第5.5條的保護性停止功能及緊急停止功能，目前的主流技術方案為透過機器人手臂上加上防護外殼，透過防護外殼的壓力偵測器、接觸偵測器、電容偵測器等，來實現碰撞時的保護性停止功能。然而，此一防碰撞技術，嚴格說來並非防碰撞，而是減低碰撞造成的傷害。

真正的防碰撞技術方案，應該是避免產生碰撞，目前已經有一些具體的解決方案。例如，中華民國專利第I564128號，其揭示了一種”防撞偵測裝置、相應之控制方法及適用其之機械手臂”，其運用了投射電容式感測器具有一定空間感應的功能，來實現於機械手臂朝向預設移動路徑時的主動防碰撞技術。此一技術，突破了以往機器人手臂於碰撞後減低碰撞傷害的技術缺點，而實現了主動防止碰撞的功能。然而，此一技術還是無法滿 足ISO 10218-2第5.11.3條的淨空區域500mm的要求，運用此技術，還是必須搭配光柵的解決方案。而投射電容式感測器無法實現超過500mm以上的空間感應，也使得此一技術無法應用於須滿足ISO 10218-2第5.11.3條的淨空區域500mm的工作環境。

中華民國專利第I608894號，揭露了一種”智慧防撞安全系統及應用其的工具機”，其運用設置於遠端的三維影像擷取單元，與三維模型資訊，計算加工頭與其他物件的相對距離，當距離低於一預設警告距離時發出警告。然而，此種設於遠端的影像擷取單元，有許多的死角，同樣無法界定出ISO 10218-2第5.11.3條的淨空區域500mm，還是必須搭配光柵的技術方案。也無法實現ISO 10218-1第5.5條的保護性停止功能及緊急停止功能，僅能實現危險情形的監控。

中國專利第CN103192414A(公開)號，揭露了一種基於機器視覺的機器人防撞保護裝置及方法，其運用拍攝裝置拍攝場所的照片，並與預設照片比較，在不同區域不同時，以不同的警示方式產生警示，如警示燈、蜂鳴器、停止動作等。此一技術方案，類似中華民國專利第I608894號，僅能達到遠端的危險監控，同樣無法滿足ISO 10218-2第5.11.3條的淨空區域500mm要求與ISO 10218-1第5.5條的保護性停止功能及緊急停止功能等要求。

總括來說，目前尚未有完整的防撞技術解決方案，可同步滿足以上的各種ISO 10218-1、10218-2的防撞安全性要求。總括來說，要滿足其要求必須實現三種功能，一個是能對人體進行辨識，另一個是能夠主動偵測到與人體之間的相對距離，甚至是絕對距離，接著，透過非接觸的方式，直接避免碰撞。因此，如何能提供一種能夠同時達到人體辨識，並且能夠實現 與人體的相對距離的取得的技術方案，方能真正主動地實現機器人手臂的防撞目標。

此外，服務型機器人也有同樣的防碰撞要求，特別是，服務型機器人會隨時在人體旁邊，甚至，會直接接觸人體。因此，機器人防撞技術需要進一步深化至主動防撞，其成為未來機器人產業發展的重要里程碑。

為達上述目的，本新型提供一種機器人防撞裝置、機器人與機器人防撞方法，運用熱影像感測單元來感測物件的人體溫度並判斷是否為人，再進一步判斷物件與機器人的相對距離，即可提供機器人此一防撞的基本訊息，讓機器人具有視覺與判斷的能力，即可實現機器人的主動與智慧防撞。

本新型提供一種機器人防撞裝置，配置於一機器人上並與該機器人進行通訊以協助該機器人之防撞工作，包含：一熱感測單元，用於偵測一物件所產生的一熱源；一記憶體，連接該熱感測單元；一傳輸單元，連接該記憶體；及一控制單元，連接該熱感測單元、該記憶體與該傳輸單元，控制該熱感測單元對該熱源所產生之一熱影像矩陣訊號以儲存於該記憶體中，並對該熱影像矩陣訊號進行處理，以判斷該物件是否為一人體，當判斷該物件為該人體時，計算該人體與該機器人之一相對距離，經由該傳輸單元傳送至該機器人，以協助該機器人進行防撞準備。

本新型更提供一種機器人，運用本新型之機器人防撞視覺裝置，包含：一機器人處理器，經由一連接介面而連接至該傳輸單元與該控制單元，接收該控制單元所產生的該相對距離，藉以進行防碰撞準備。

為讓本新型之上述和其他目的、特徵、和優點能更明顯易懂，下文特舉數個較佳實施例，並配合所附圖式，作詳細說明如下(實施方式)。

10‧‧‧機器人

11‧‧‧具有底座

12‧‧‧固定座

13‧‧‧第一旋轉部

14‧‧‧第一旋轉軸固定部

15‧‧‧第一臂

16‧‧‧第二臂

20、20-1、20-2、20-3、20-4、20-5、20-6、20-7‧‧‧機器人防撞裝置

21‧‧‧控制單元

22A-1、22A-2‧‧‧熱影像矩陣

22B-1、22B-2‧‧‧影像感測矩陣

22C-1、22C-2‧‧‧超音波影像感測矩陣

23A-1、23A-2‧‧‧第一雜訊處理電路

23B-1、23B-2‧‧‧第二雜訊處理電路

23C-1、23C-2‧‧‧第三雜訊處理電路

24A-1、24A-2‧‧‧鏡頭組

24B-1、24B-2‧‧‧鏡頭組

24C-1、24C-2‧‧‧鏡頭組

25‧‧‧傳輸單元

26‧‧‧記憶體

27‧‧‧陀螺儀

28A-1、28A-2‧‧‧第一類比數位轉換器

28B-1、28B-2‧‧‧第二類比數位轉換器

28C-1、28C-2‧‧‧第三類比數位轉換器

101、102、103、104、105、106、107‧‧‧視角範圍

99‧‧‧人體

D1、D2、D3‧‧‧距離

第1A-1D圖，本新型的機器人防撞裝置、機器人的立體、上視圖等動作示意圖。

第2A-2B圖，本新型的機器人防撞裝置之兩具體實施例功能方塊圖。

第3A-3C圖，本新型的機器人防撞裝置之另三個具體實施例功能方塊圖。

第4A-4E圖，本新型的機器人防撞裝置之另五個具體實施例功能方塊圖。

第5圖，本新型將機器人防撞裝置配置於機器人的固定部位之感測空間示意圖。

第6圖，本新型將機器人防撞裝置配置於機器人的手臂部位之感測空間示意圖。

第7圖，本新型將機器人防撞裝置配置於機器人的手臂部位之主動防撞動作示意圖。

第8圖，本新型之相對距離計算，運用熱影像模型之面積占比法示意圖。

第9-15圖，本新型之機器人防撞方法之多個具體實施例流程圖。

根據本新型的多個實施例，本新型提供了一種機器人防撞裝置、機器人及機器人防撞方法，其運用了一個或多個熱影像矩陣來擷取環境的熱影像，並透過熱影像模型比對技術，來實現對人體與非人體的判斷。除了對人體的判斷外，透過熱影像模型與預儲存的人體影像模型的比對，可判斷出即時的熱影像模型(也就是人體)與防撞裝置的相對距離。更甚者，搭配影像擷取單元取得第二感知範圍空間模型，或取得相對速度參數等等，可進一步協助防撞裝置判斷其與人體的相對距離。掌握了人體與相對距離，本新型即可進行一系列的精準的機器人防撞動作，甚至協作動作，實現了主動防撞，更進一步讓機器人視覺化、智慧化。

請參考第1A-1D圖，本新型的機器人防撞裝置、機器人的立體、上視圖等動作示意圖。本新型的機器人10具有底座11、固定座12、第一旋轉部13、第一旋轉軸固定部14、第一臂15與第二臂16。在機器人10的固定座12配置有4個機器人防撞裝置20-1、20-2、20-3、20-4，在機器人的第二臂16上配置有三個機器人防撞裝置20-5、20-6、20-7。由第1B-1D圖可知，在機器人10的固定座12上配置的4個機器人防撞裝置20-1、20-2、20-3、20-4，不會隨著機器人10的第一旋轉部13或者第一臂15與第二臂16的旋轉、移動而改變其視角，其視角的範圍如第5圖所示，分別為視角範圍101、102、103、104。當人體99進入視角範圍101時，將會被機器人防撞裝置20-1偵測到。而在機器人的第二臂16上配置的三個機器人防撞裝置20-5、20-6、20-7，則會隨著機器人10的第一旋轉部13或者第一臂15與第二臂16的旋轉、移動而改變其視角。機器人防撞裝置20-5、20-6、20-7的視角範圍，請參考第6圖，當人體99進入視角範圍105時，將會被機器人防撞裝置20-5偵測到。而機器人防撞裝置20- 6的視角範圍106與機器人防撞裝置20-7的視角範圍107則不會看到人體99。在此實施例中，人體99移動時，同時被機器人防撞裝置20-1、20-5所偵測到。由於有兩個機器人防撞裝置20-1、20-5同時偵測到，而機器人防撞裝置20-1、20-5會產生熱影像差，並且，兩者的距離已知，本新型即可據以判斷人體99與機器人防撞裝置20-1、20-5的相對距離。換言之，本新型可透過兩個機器人防撞裝置來計算出物件的相對距離。

本新型透過熱感測單元當中的一個熱影像矩陣或兩個以上的熱影像矩陣來實現人體的辨識與相對距離的計算。以下，將列舉數個實施例來說明本新型的各個功能方塊。

請參考第2A-2B圖，本新型的機器人防撞裝置之兩個具體實施例功能方塊圖。首先，第2A圖的實施例中，本新型的機器人防撞裝置20A，配置於機器人上並與機器人進行通訊以協助機器人之防撞工作，包含：控制單元21、熱感測單元採用了熱影像矩陣22A-1、鏡頭組24A-1、第一類比數位轉換器28A-1、第一雜訊處理電路23A-1、傳輸單元25、記憶體26與陀螺儀27等。其中，熱影像矩陣22A-1用於偵測物件所產生的熱源，記憶體26連接熱影像矩陣22A-1、第一類比數位轉換器28A-1、第一雜訊處理電路23A-1、傳輸單元25與控制單元21。控制單元21則連接了第一雜訊處理電路23A-1、第一類比數位轉換器28A-1、熱影像矩陣22A-1、記憶體26、傳輸單元25與陀螺儀27等。為了圖式的簡潔起見，圖式部分連接關係未繪出。熱影像矩陣22A-1、第一類比數位轉換器28A-1、第一雜訊處理電路23A-1受控於控制單元21而對環境進行掃描與偵測。當掃描到一物件(為熱源)時，熱影像矩陣22A-1即產生一熱影像矩陣訊號，隨即儲存於記憶體26。而此熱影像矩陣訊號由第一 類比數位轉換器28A-1與第一雜訊處理電路23A-1處理過後，將雜訊濾除，並轉換為數位訊號。控制單元21即可將此乾淨的數位訊號進行分析與判斷、計算等處理動作，即可判斷物件是否為一人體。當判斷該物件為人體時，計算人體與機器人之一相對距離，接著，即可經由傳輸單元25將有人體出現，人體的相對距離等兩個基本訊息傳送至機器人，以協助機器人進行防撞準備。對機器人來說，機器人本身定義有其絕對座標，以便進行各種精準定位的工作。本新型所指的相對距離的概念，係指相對於本新型所界定的人體與機器人之間的相對距離。對機器人來說，此一相對距離會轉換為絕對座標。換言之，將此相對距離取得後，換算為機器人本身所使用的絕對座標(取得的精度視本新型的不同實施例而可取得不同的精度)，也就是，物件/人體的絕對座標，其成為機器人可資運用的距離參數。

在取得熱影像矩陣的熱影像矩陣訊號後，控制單元21判斷該物件是否為人體的方式，係將熱感測矩陣22A-1所感測的熱源所對應之熱影像矩陣訊號建立一感知範圍空間模型，並比對記憶體26中預先儲存之複數個人體空間模型，當即時建立的感知範圍空間模型符合人體空間模型其中之一時，即可判斷該物件為人體。在本新型中，記憶體26可以運用各種不同的記憶體，例如，動態隨機存取記憶體(DRAM)、快閃記憶體(Flash Memory)、固態硬碟(SSD)、靜態隨機存取記憶體(SRAM)不等。此外，本新型可以記憶體26中預先規劃記憶體空間，讓記憶體26工作更有效率。例如，未處理的熱影像資料、已處理的熱影像資料(感知範圍空間模型)、比對用的熱影像資料(人體空間模型)、比對後簡化之熱影像資料等不同的區塊。

其中，計算人體與機器人之相對距離的方式，可將數次的感知範圍空間模型與人體空間模型進行比對，依據感知範圍空間模型與人體空間模型之比例及相對位置，估算相對距離。另外，則可透過陀螺儀27等元件來協助計算相對距離。

在第2A圖的實施例中，配置了一個陀螺儀27的元件。此元件即為速度參數取得單元，其功用在於擷取速度參數，以產生本新型想要獲取的第三軸參數數據，也就是，除了熱影像矩陣22A-1(兩平面軸)之外的第三軸參數數據。藉由此第三軸參數數據，本新型即可準確地透過熱影像矩陣22A-1所擷取到的熱影像矩陣訊號的變化(感知範圍空間模型的變化)以及第三軸參數數據的變化來共同計算得物件與機器人的相對速度，進而協助運算得出較為精準的機器人與物件的相對距離。

其中，除了陀螺儀27外，速度參數取得單元也可以是一加速度計、一霍爾感測器，或者機器人之手臂角速度、加速度感測元件等，其目的皆在於產生一角速度值或一加速度值，藉以作為第三軸參數數據。其中，霍爾感測器可配置於機器人手臂的關節兩端，靠感應上下臂的開角速度變化的來得知速度變化。機器人手臂之角速度、加速度感測元件可運用機器人本身的伺服馬達電流，換言之，每顆伺服馬達於運作時的電流感測元件所取得的電流值，即可掌握到目前機器人手臂運動的速度、角速度等參數。

若不運用陀螺儀27等速度參數取得元件，本新型的另一種計算得相對距離的方式為占比法。請參考第8圖，本新型之相對距離計算，運用熱影像模型之面積占比法示意圖。其中，計算人體與機器人之相對距離，係將數次感知範圍空間模型與人體空間模型進行比對，依據感知範圍空 間模型佔據熱感測矩陣之比例大小，估算相對距離。此法係依據經驗法則，換言之，記憶體26當中的人體空間模型對熱感測距陣22A-1的占比與相對距離，可製作為一對照表，控制單元21即可以查表法得知不同的人體空間模型與熱影像矩陣22A-1占比的相對距離關係，進而推斷，符合特定人體空間模型的感知範圍空間模型，其與熱影像矩陣22A-1的占比所對應的相對距離。

接下來，請參考第2B圖，本新型的機器人防撞裝置20B，同樣可配置於機器人上並與機器人進行通訊以協助機器人之防撞工作，包含：控制單元21、熱感測單元採用了熱影像矩陣22A-1與熱影像矩陣22A-2，鏡頭組24A-1與鏡頭組24A-2，第一類比數位轉換器28A-1與第一類比數位轉換器28A-2，第一雜訊處理電路23A-1與第一雜訊處理電路23A-1、傳輸單元25、記憶體26與陀螺儀27等。其中，第2B圖的實施例採用了兩個熱影像矩陣，熱影像矩陣22A-1與熱影像矩陣22A-2。運用這兩個熱影像矩陣的絕對距離(於電路板上的距離)，以及其同時產生兩組即時的感知範圍空間模型，比對兩組感知範圍空間模型的差異，即可準確地計算機器人與人體的相對距離。具體的做法，係透過兩組感知範圍空間模型的疊合後所產生的一個疊合後的感知範圍空間模型，即可透過此疊合後的感知範圍空間模型，取得兩個不同感知範圍空間模型的像素差，再輔以兩個熱影像矩陣的絕對距離，即可以三角測量法計算得人體與機器人的眼睛(也就是機器人防撞裝置20B)的相對距離。其餘與第2A圖的實施例說明相同，不再贅述。

除了透過熱影像矩陣進行人體的識別與判斷外，本新型亦可透過影像擷取單元來擷取影像，來輔助判斷是否為人體與計算人體與機器人的相對距離。

請參考第3A-3C圖，本新型的機器人防撞裝置之另三個具體實施例功能方塊圖。請參考第3A圖，本新型的機器人防撞裝置20C，同樣可配置於機器人上並與機器人進行通訊以協助機器人之防撞工作，包含：控制單元21、影像感測矩陣22B-1，鏡頭組24B-1，第二類比數位轉換器28B-1，第二雜訊處理電路23B-1、傳輸單元25、記憶體26與陀螺儀27等。與第2A圖的實施例不同的是，第3A圖採用了影像感測矩陣22B-1及與其對應的鏡頭組24B-1、第二類比數位轉換器28B-1與第二雜訊處理電路23B-1。影像感測矩陣22B-1連接控制單元21，產生影像數據，使控制單元21藉以經由連續計算產生的多個影像數據轉換為多個第二感知範圍空間模型。將第二感知範圍空間模型與影像的人體空間模型比對後，即可計算出人體與機器人的相對距離。

接著，請參考第3B圖，本新型的機器人防撞裝置20D同樣可配置於機器人上並與機器人進行通訊以協助機器人之防撞工作，包含：控制單元21、影像感測矩陣22B-1、影像感測矩陣22B-2，鏡頭組24B-1、鏡頭組24B-2，第二類比數位轉換器28B-1、第二類比數位轉換器28B-2，第二雜訊處理電路23B-1、第二雜訊處理電路23B-2、傳輸單元25、記憶體26與陀螺儀27等。與第2B圖的實施例不同的是，第3B圖採用了兩個影像感測矩陣22B-1、22B-2。藉由兩個不同的影像數據的像差，本新型即可達到有效的人體與機器人的相對距離計算。具體的計算方法，同第2B圖的說明，不再贅述。

接著，請參考第3C圖，本新型的機器人防撞裝置20E，同樣可配置於機器人上並與機器人進行通訊以協助機器人之防撞工作，包含：控制單元21、熱影像矩陣22A-1、影像感測矩陣22B-1，鏡頭組24A-1、鏡頭組 24B-1，第一類比數位轉換器28A-1、第二類比數位轉換器28B-1，第一雜訊處理電路23A-1、第二雜訊處理電路23B-1、傳輸單元25、記憶體26與陀螺儀27等。與第2C圖的實施例不同的是，第3C圖採用了一個影像感測矩陣22B-1與一個熱影像矩陣22A-1。藉由熱影像矩陣訊號所建立的第一感知範圍空間模型與影像矩陣訊號所建立的第二感知範圍空間模型的比對，本新型即可達到有效的人體判斷與人體與機器人的相對距離計算。

其中，第3A-3C圖的影像感測矩陣22B-1、22B-2可以是CMOS影像擷取單元、CCD影像擷取單元。

請參考第4A-4E圖，本新型的機器人防撞裝置之另五個具體實施例功能方塊圖。請參考第4A圖，本新型的機器人防撞裝置20F，同樣可配置於機器人上並與機器人進行通訊以協助機器人之防撞工作，包含：控制單元21、超音波影像感測矩陣22C-1，鏡頭組24C-1，第三類比數位轉換器28C-1，第三雜訊處理電路23C-1、傳輸單元25、記憶體26與陀螺儀27等。與第2A、3A圖的實施例不同的是，第4A圖的實施例採用了超音波影像感測矩陣22C-1及與其對應的鏡頭組24C-1、第三類比數位轉換器28C-1與第三雜訊處理電路23C-1。超音波影像感測矩陣22C-1連接控制單元21，產生超音波影像矩陣訊號，使控制單元21藉以經由連續計算產生的多個超音波影像矩陣訊號轉換為多個第二感知範圍空間模型。將第二感知範圍空間模型與影像的人體空間模型比對後，即可計算出人體與機器人的相對距離。

接著，請參考第4B圖，本新型的機器人防撞裝置20G，同樣可配置於機器人上並與機器人進行通訊以協助機器人之防撞工作，包含：控制單元21、超音波影像感測矩陣22C-1、超音波影像感測矩陣22C-2，鏡頭組 24C-1、鏡頭組24C-2，第三類比數位轉換器28C-1、第三類比數位轉換器28C-2，第三雜訊處理電路23C-1、第三雜訊處理電路23C-2、傳輸單元25、記憶體26與陀螺儀27等。與第2B、3B圖的實施例不同的是，第4B圖採用了兩個超音波影像感測矩陣22C-1、22C-2。藉由兩個不同的超音波影像矩陣訊號的像差，本新型即可達到有效的人體與機器人的相對距離計算。更甚者，超音波影像矩陣訊號，可藉由超音波影像矩陣訊號的深度計算，直接得出是否為人體判斷。

接著，請參考第4C圖，本新型的機器人防撞裝置20H，同樣可配置於機器人上並與機器人進行通訊以協助機器人之防撞工作，包含：控制單元21、熱影像矩陣22A-1、超音波影像感測矩陣22C-1，鏡頭組24A-1、鏡頭組24C-1，第一類比數位轉換器28A-1、第三類比數位轉換器28C-1，第一雜訊處理電路23A-1、第三雜訊處理電路23C-1、傳輸單元25、記憶體26與陀螺儀27等。與第2C、3C圖的實施例不同的是，第4C圖採用了一個超音波影像感測矩陣22C-1與一個熱影像矩陣22A-1。藉由熱影像矩陣訊號所建立的第一感知範圍空間模型與超音波影像矩陣訊號所建立的第二感知範圍空間模型的比對，本新型即可達到有效的人體判斷與人體與機器人的相對距離計算。

接著，請參考第4D圖，本新型的機器人防撞裝置20I，同樣可配置於機器人上並與機器人進行通訊以協助機器人之防撞工作，包含：控制單元21、影像感測矩陣22B-1、超音波影像感測矩陣22C-1，鏡頭組24B-1、鏡頭組24C-1，第二類比數位轉換器28B-1、第三類比數位轉換器28C-1，第二雜訊處理電路23B-1、第三雜訊處理電路23C-1、傳輸單元25、記憶體26與陀螺儀27等。與其他的實施例不同的是，第4D圖採用了一個超音波影像感測 矩陣22C-1與一個影像感測矩陣22B-1。藉由影像感測矩陣訊號與超音波影像感測矩陣所建立的不同的感知範圍空間模型的比對，本新型即可達到有效的人體判斷與人體與機器人的相對距離計算。

接著，請參考第4E圖，本新型的機器人防撞裝置20J，同樣可配置於機器人上並與機器人進行通訊以協助機器人之防撞工作，包含：控制單元21、熱影像矩陣22A-1、影像感測矩陣22B-1、超音波影像感測矩陣22C-1，鏡頭組24A-1、鏡頭組24B-1、鏡頭組24C-1，第一類比數位轉換器28A-1、第二類比數位轉換器28B-1、第三類比數位轉換器28C-1，第一雜訊處理電路23A-1、第二雜訊處理電路23B-1、第三雜訊處理電路23C-1、傳輸單元25、記憶體26與陀螺儀27等。與其他的實施例不同的是，第4E圖採用了一個熱感測矩陣22A-1、一個超音波影像感測矩陣22C-1與一個影像感測矩陣22B-1。藉由熱影像矩陣訊號所建立的第一感知範圍空間模型與影像感測矩陣、超音波影像矩陣訊號所建立的兩個第二感知範圍空間模型的比對，本新型即可達到更精準而有效的人體判斷與人體與機器人的相對距離計算。

其中，以上的影像感測矩陣、超音波矩陣等統稱為影像擷取單元。

由第1A-4E圖的實施例可知，本新型可透過多種不同的機器人防撞裝置的配置，包括於機器人的不同位置，讓機器人擁有多個”不同的眼睛”，再藉由多個不同的眼睛看到的不同的物件大小，並藉由以預先掌握到的不同眼睛之間的絕對距離(機器人的各機器人防撞裝置之空間配置的距離)，不同眼睛與物件的速度等，即可準確地計算出物件是否為人體，其與 機器人各部件之間的相對距離，甚至是絕對距離。掌握了機器人各部件與人體的相對距離或絕對距離後，即可進行各種的機器人防撞控制。

接著，請參考第7圖，本新型將機器人防撞裝置配置於機器人的手臂部位之主動防撞動作示意圖。在此實施例中，人體99已經進入了機器人10的機器人防撞裝置20-5的”視覺範圍”，並且，持續往機器人一動中。在此實施例中，本新型界定了幾種預設距離，距離D3為機器人偵測範圍之距離，距離D2為警示距離，距離D1為危險距離。由於本新型的機器人防撞裝置20-5可提供手臂與人體99的相對距離，因此，當人體99逐漸往警示距離D2時，機器人10已然知道人體99進入警示距離D2內。當人體99超過警示距離D2而達危險距離時D1時，機器人10即可控制第一旋轉部13旋轉，以閃避人體，讓其不會超過危險距離D1。如此，即可達到主動防撞的目的。在此，無論是機器人10原先的手臂動作為接近或遠離人體，皆可於達到危險距離時進行閃避，而閃避的方法可以是上、下、左、右、旋轉、退後等動作。

由於本新型可掌握機器人與人體的相對距離，本新型的機器人防撞裝置可執行以下的動作，來協助機器人，或者直接給機器人對應的動作指令。

控制單元21於判斷物件為該人體時，產生一人體進入警示訊號。控制單元21產生人體進入警示訊號後，機器人10於接收人體警示訊號後，進入一人機協作模式或一人員進入警戒模式。控制單元21於計算相對距離後，依據相對距離達一警戒距離時，產生一人體進入警戒範圍訊號。控制單元21產生人體進入警戒範圍訊號後，機器人10接收該人體進入警戒範圍訊號後，進入一機器人停止動作模式。控制單元21產生人體進入警戒範圍訊號 後，產生一機器人停止動作模式指令給機器人10。控制單元21於計算相對距離後，依據相對距離達一危險距離時，產生一人體進入危險範圍訊號。控制單元21產生人體進入警戒範圍訊號後，產生一迴避動作模式指令給機器人10。控制單元21產生人體進入危險範圍訊號後，機器人10接收人體進入危險範圍訊號後，進入一迴避動作模式。

除了以上的動作外，還有更多的機器人協作模式可執行。其係因為本新型提供了機器人”視覺”，而讓機器人掌握了其與人體的相對距離，而可以主動地執行各項的防撞功能。

接下來，本新型將詳述各種本新型的多種機器人防撞方法的動作流程。

請參考第9圖，本新型之機器人防撞方法之一具體實施例流程圖，本實施例即為第2A圖的實施例的操作流程說明。本新型的機器人防撞方法，運用於一機器人上以協助該機器人之防撞工作，包含：

步驟S101：擷取一熱影像矩陣訊號。

步驟S102：建立一熱源於該熱影像矩陣訊號中的一感知範圍空間模型，並判斷該感知範圍空間模型是否符合複數個預設的人體空間模型其中之一。

步驟S103：判斷該熱影像矩陣的該熱源是否落於一人體溫度範圍內。一般而言，此處的人體溫度範圍為人體的體表溫度，非人體的核心溫度，約在大於攝氏28度至34度的範圍。

步驟S104：當該熱源落入該人體溫度範圍內且符合預設的人體空間模型，計算與該熱源的相對距離。在機器人工廠內，有許多熱源， 其皆有可能達到人體溫度範圍。本新型藉由同時滿足人體溫度範圍與人體空間模型兩者，來鑑別是否為人體，可避免掉僅用人體溫度範圍可能造成的誤判。

步驟S105：當該熱源落入該人體溫度範圍內且符合預設的人體空間模型，產生一人體進入訊號。

步驟S106：當該相對距離達一警示距離時，產生一人體進入警示範圍訊號。

步驟S107：當該相對距離達一危險距離時，產生一人體進入危險範圍訊號。

步驟S108：當接收該人體進入警示範圍訊號時，產生一機器人停止動作指令。

步驟S109：當接收人體進入危險範圍訊號時，產生一機器人遠離動作指令。

此外，更包含了以下的步驟：該機器人接收該人體進入訊號後，進入一人機協作模式或一人員進入警戒模式。該機器人接收該人體進入警戒範圍訊號後，進入一機器人停止動作模式。該機器人接收一人體進入危險範圍訊號後，進入一迴避動作模式。其中，該迴避動作模式包含：一閃避動作、一倒退動作或一旋轉動作。

接著，請參考第10圖，本新型之機器人防撞方法之又一具體實施例流程圖，本實施例即為第2A圖的實施例的操作流程說明。一種機器人防撞方法，運用於一機器人上以協助該機器人之防撞工作，包含：

步驟S111：擷取一熱影像矩陣訊號。

步驟S112：建立一熱源於該熱影像矩陣訊號中的一感知範圍空間模型，並判斷該感知範圍空間模型是否符合複數個預設的人體空間模型其中之一

步驟S113：判斷該熱影像矩陣的該熱源是否落於一人體溫度範圍內。

步驟S114：當該熱源落入該人體溫度範圍內且符合預設的人體空間模型，計算出於該熱影像矩陣之一熱影像占比。

步驟S115：當該熱源落入該人體溫度範圍內且符合預設的人體空間模型，產生一人體進入訊號。

步驟S116：當該熱影像占比達一警示占比時，產生一人體進入警示範圍訊號。

步驟S117：當該熱影像占比達一危險占比時，產生一人體進入危險範圍訊號。

步驟S118：當接收該人體進入警示範圍訊號後，產生一機器人停止動作指令。

步驟S119：當接收該人體進入危險範圍訊號後，產生一機器人遠離動作指令。

此外，更包含了以下的步驟：該機器人接收該人體進入訊號後，進入一人機協作模式或一人員進入警戒模式。該機器人接收該人體進入警戒範圍訊號後，進入一機器人停止動作模式。該機器人接收一人體進入危險範圍訊號後，進入一迴避動作模式。其中，該迴避動作模式包含：一閃避動作、一倒退動作或一旋轉動作。

接著，請參考第11圖，本新型之機器人防撞方法之再一具體實施例流程圖，本實施例即為第3C、4C圖的實施例的操作流程說明。一種機器人防撞方法，運用於一機器人上以協助該機器人之防撞工作，包含：

步驟S121：擷取一熱影像矩陣訊號。

步驟S122：建立一熱源於該熱影像矩陣訊號中的一感知範圍空間模型，並判斷該感知範圍空間模型是否符合複數個預設的人體空間模型其中之一。

步驟S123：判斷該熱影像矩陣的該熱源是否落於一人體溫度範圍內。

步驟S124：當該熱源落入該人體溫度範圍內且符合預設的人體空間模型，產生一人體進入訊號。

步驟S125：啟動一第二感測器以擷取一第二影像訊號。其中該第二感測器係選自CMOS影像擷取單元、CCD影像擷取單元、超音波矩陣影像擷取單元。

步驟S126：依照該第二影像訊號，建立一第二感知範圍空間模型以貼合該第一感知範圍空間模型。

步驟S127：當該熱源落入該人體溫度範圍內且符合預設的人體空間模型，依照該第一感知範圍空間模型與該第二感知範圍空間模型計算並產生該相對距離。相對距離的產生方式，同樣可採用將第一感知範圍空間模型與該第二感知範圍空間模型所貼合後的疊合的感知範圍空間模型所產生的像差數據，以及熱影像感測矩陣與第二感測器的絕對距離共同計算出相對距離。

步驟S128：當該相對距離達一警示距離時，產生一人體進入警示範圍訊號。

步驟S129：當該相對距離達一危險距離時，產生一人體進入危險範圍訊號。

步驟S130：當接收該人體進入警示範圍訊號時，產生一機器人停止動作指令。

步驟S131：當接收人體進入危險範圍訊號時，產生一機器人遠離動作指令。

此外，更包含了以下的步驟：該機器人接收該人體進入訊號後，進入一人機協作模式或一人員進入警戒模式。該機器人接收該人體進入警戒範圍訊號後，進入一機器人停止動作模式。該機器人接收一人體進入危險範圍訊號後，進入一迴避動作模式。其中，該迴避動作模式包含：一閃避動作、一倒退動作或一旋轉動作。

接著，請參考第12圖，本新型之機器人防撞方法之另一具體實施例流程圖，本實施例即為第2A圖的另一實施例的操作流程說明。一種機器人防撞方法，運用於一機器人上以協助該機器人之防撞工作，包含：

步驟S141：擷取一熱影像矩陣訊號。

步驟S142：建立一熱源於該熱影像矩陣訊號中的一感知範圍空間模型，並判斷該感知範圍空間模型是否符合複數個預設的人體空間模型其中之一。

步驟S143：判斷該熱影像矩陣的該熱源是否落於一人體溫度範圍內。

步驟S144：當該熱源落入該人體溫度範圍內且符合預設的人體空間模型，產生一人體進入訊號。

步驟S145：擷取一速度參數，以建立一第三軸空間參數。其中該速度參數係由一陀螺儀、一加速度計、一霍爾感測器或該機器人之手臂角速度與加速度感測元件所取得，產生一角速度值或一加速度值，藉以作為該第三軸空間參數。

步驟S146：當該熱源落入該人體溫度範圍內且符合預設的人體空間模型，計算與熱源所對應的人體的相對運對速度。

步驟S147：依據該第一感知範圍空間模型與該相對運動速度，將落入該人體溫度範圍內的該熱源，計算出該相對距離。

步驟S148：當該相對距離達一警示距離時，產生一人體進入警示範圍訊號。

步驟S150：當該相對距離達一危險距離時，產生一人體進入危險範圍訊號。

步驟S150：當接收該人體進入警示範圍訊號時，產生一機器人停止動作指令。

步驟S151：當接收人體進入危險範圍訊號時，產生一機器人遠離動作指令。

此外，更包含了以下的步驟：該機器人接收該人體進入訊號後，進入一人機協作模式或一人員進入警戒模式。該機器人接收該人體進入警戒範圍訊號後，進入一機器人停止動作模式。該機器人接收一人體進入危 險範圍訊號後，進入一迴避動作模式。其中，該迴避動作模式包含：一閃避動作、一倒退動作或一旋轉動作。

接著，請參考第13圖，本新型之機器人防撞方法之另一具體實施例流程圖，本實施例即為第3C、4C圖的另一實施例的操作流程說明。一種機器人防撞方法，運用於一機器人上以協助該機器人之防撞工作，包含：

步驟S201：擷取一熱影像矩陣訊號。

步驟S202：建立一熱源於該熱影像矩陣訊號中的一感知範圍空間模型，並判斷該感知範圍空間模型是否符合複數個預設的人體空間模型其中之一。

步驟S203：判斷該熱影像矩陣的該熱源是否落於一人體溫度範圍內。

步驟S204：當該熱源落入該人體溫度範圍內且符合預設的人體空間模型，產生一人體進入訊號。

步驟S205：擷取一速度參數，以建立一第三軸空間參數。

步驟S206：當該熱源落入該人體溫度範圍內且符合預設的人體空間模型，計算與熱源所對應的人體的相對運對速度。

步驟S207：啟動一第二感測器以擷取一第二影像訊號。

步驟S208：依照該第二影像訊號，建立一第二感知範圍空間模型以貼合該第一感知範圍空間模型。

步驟S209：依照第一感知範圍空間模型與第二感知範圍空間模型、該相對運動速度計算並產生一相對距離。

步驟S210：當該相對距離達一警示距離時，產生一人體進入警示範圍訊號。

步驟S211：當該相對距離達一危險距離時，產生一人體進入危險範圍訊號。

步驟S212：當接收該人體進入警示範圍訊號時，產生一機器人停止動作指令。

步驟S213：當接收人體進入危險範圍訊號時，產生一機器人遠離動作指令。

此外，更包含了以下的步驟：該機器人接收該人體進入訊號後，進入一人機協作模式或一人員進入警戒模式。該機器人接收該人體進入警戒範圍訊號後，進入一機器人停止動作模式。該機器人接收一人體進入危險範圍訊號後，進入一迴避動作模式。其中，該迴避動作模式包含：一閃避動作、一倒退動作或一旋轉動作。

接著，請參考第14圖，本新型之機器人防撞方法之另一具體實施例流程圖，本實施例即為第2B圖的實施例的操作流程說明。一種機器人防撞方法，運用於一機器人上以協助該機器人之防撞工作，包含：

步驟S301：擷取第一熱影像矩陣與第二熱影像矩陣訊號。

步驟S302：建立一熱源於第一、第二熱影像矩陣訊號中的兩個感知範圍空間模型，並判斷感知範圍空間模型是否符合複數個預設的人體空間模型其中之一。此步驟主要是要判斷是否有人，具體做法可以是，只要其中一個感知範圍空間模型符合人體空間模型其中之一，即可判斷為該物件為人。另一種狀況為，同時有多人進入第一熱影像矩陣與第二熱影像矩 陣。若人體空間模型有此種多人的人體空間模型，同樣地，只要兩個感知範圍空間模型其中之一符合人體空間模型，即可判斷有人進入。

步驟S303：判斷該第一熱影像矩陣、第二熱影像矩陣的第一熱源與第二熱源是否落於人體溫度範圍內。

步驟S304：當第一熱源、第二熱源落入人體溫度範圍且符合預設的人體空間模型時，計算得出相對距離。在此步驟中，控制單元會將兩個感知範圍空間模型重建為一個疊合的感知範圍空間模型，再藉由此疊合的感知範圍空間模型與兩個熱影像矩陣本身的電路板的距離計算，即可取得人體與電路板(也就是本新型的機器人防撞裝置)的相對距離。

步驟S305：當該第一熱源、該第二熱源落入人體溫度範圍內時且符合預設的人體空間模型，產生一人體進入訊號。

步驟S306：當該相對距離達一警示距離時，產生一人體進入警示範圍訊號。

步驟S307：當該相對距離達一危險距離時，產生一人體進入危險範圍訊號。

步驟S308：當接收該人體進入警示範圍訊號時，產生一機器人停止動作指令。

步驟S309：當接收人體進入危險範圍訊號時，產生一機器人遠離動作指令。

此外，更包含了以下的步驟：該機器人接收該人體進入訊號後，進入一人機協作模式或一人員進入警戒模式。該機器人接收該人體進入警戒範圍訊號後，進入一機器人停止動作模式。該機器人接收一人體進入危 險範圍訊號後，進入一迴避動作模式。其中，該迴避動作模式包含：一閃避動作、一倒退動作或一旋轉動作。

接著，請參考第15圖，本新型之機器人防撞方法之另一具體實施例流程圖，本實施例即為第2B圖的實施例的操作流程說明。一種機器人防撞方法，運用於一機器人上以協助該機器人之防撞工作，包含：

步驟S311：擷取第一熱影像矩陣與第二熱影像矩陣訊號。

步驟S312：建立各熱源於該第一、第二熱影像矩陣訊號中的兩個感知範圍空間模型，並判斷這兩個感知範圍空間模型是否符合複數個預設的人體空間模型其中之一。

步驟S313：判斷該第一熱影像矩陣、第二熱影像矩陣的第一熱源與第二熱源是否落於人體溫度範圍內。

步驟S314：當第一熱源、第二熱源落入人體溫度範圍且符合預設的人體空間模型時，計算出其於熱影像矩陣之第一熱影像占比與第二熱影像占比。

步驟S315：當第一熱源、第二熱源落入人體溫度範圍且符合預設的人體空間模型，產生一人體進入訊號。

步驟S316：當該熱影像占比達一警示占比時，產生一人體進入警示範圍訊號。

步驟S317：當該熱影像占比達一危險占比時，產生一人體進入危險範圍訊號。

步驟S318：當接收該人體進入警示範圍訊號後，產生一機器人停止動作指令。

步驟S319：當接收該人體進入危險範圍訊號後，產生一機器人遠離動作指令。

此外，更包含了以下的步驟：該機器人接收該人體進入訊號後，進入一人機協作模式或一人員進入警戒模式。該機器人接收該人體進入警戒範圍訊號後，進入一機器人停止動作模式。該機器人接收一人體進入危險範圍訊號後，進入一迴避動作模式。其中，該迴避動作模式包含：一閃避動作、一倒退動作或一旋轉動作。

雖然本新型的技術內容已經以較佳實施例揭露如上，然其並非用以限定本新型，任何熟習此技藝者，在不脫離本新型之精神所作些許之更動與潤飾，皆應涵蓋於本新型的範疇內，因此本新型之保護範圍當視後附之申請專利範圍所界定者為準。

Claims (37)

1. 一種機器人防撞裝置，配置於一機器人上並與該機器人進行通訊以協助該機器人之防撞工作，包含：一熱感測單元，用於偵測一物件所產生的一熱源；一記憶體，連接該熱感測單元；一傳輸單元，連接該記憶體；及一控制單元，連接該熱感測單元、該記憶體與該傳輸單元，控制該熱感測單元對該熱源所產生之一熱影像矩陣訊號以儲存於該記憶體中，並對該熱影像矩陣訊號進行處理，以判斷該物件是否為一人體，當判斷該物件為該人體時，計算該人體與該機器人之一相對距離，經由該傳輸單元傳送至該機器人，以協助該機器人進行防撞準備。
2. 如請求項1的機器人防撞裝置，其中該熱感測單元係為一熱感測矩陣。
3. 如請求項2的機器人防撞裝置，其中判斷該物件是否為該人體，係將該熱感測矩陣所感測的該熱源所對應之該熱影像矩陣訊號建立一感知範圍空間模型，並比對該記憶體中預先儲存之複數個人體空間模型，當該感知範圍空間模型符合該些人體空間模型其中之一時，判斷該物件為該人體。
4. 如請求項3的機器人防撞裝置，其中計算該人體與該機器人之該相對距離，係將數次該感知範圍空間模型與該些人體空間模型進行比對，依據該感知範圍空間模型與該人體空間模型之比例及相對位置，估算該相對距離。
5. 如請求項3的機器人防撞裝置，其中計算該人體與該機器人之該相對距離，係將數次該感知範圍空間模型與該些人體空間模型進行比對，依據該感知範圍空間模型佔據該熱感測矩陣之比例大小，估算該相對距離。
6. 如請求項3的機器人防撞裝置，更包含：一速度參數取得單元，連接該控制單元產生一第三軸參數數據，使該控制單元藉以經由連續計算產生的多個該感知範圍空間模型與該第三軸參數數據混和計算出該相對距離。
7. 如請求項6的機器人防撞裝置，其中該速度參數取得單元係為一陀螺儀、一加速度計或一霍爾感測器，用以產生一角速度值或一加速度值，藉以作為該第三軸參數數據。
8. 如請求項6的機器人防撞裝置，其中該速度參數取得單元係為該機器人之手臂角速度、加速度感測元件或一伺服馬達，用以產生一角速度值或一加速度值或一電流值，藉以作為該第三軸參數數據。
9. 如請求項3的機器人防撞裝置，更包含：一影像擷取單元，連接該控制單元，產生一影像數據，使該控制單元藉以經由連續計算產生的多個該感知範圍空間模型與多個該影像數據進行比對計算後，計算出該相對距離。
10. 如請求項9的機器人防撞裝置，其中該影像擷取單元係選自CMOS影像擷取單元、CCD影像擷取單元、超音波矩陣影像擷取單元。
11. 如請求項9的機器人防撞裝置，其中該影像擷取單元係包含至少兩個CMOS影像擷取單元、CCD影像擷取單元或超音波矩陣影像擷取單元。
12. 如請求項11的機器人防撞裝置，其中計算該人體與該機器人之該相對距離，係將數次該至少兩個該CMOS影像擷取單元、該CCD影像擷取單元或該超音波矩陣影像擷取單元所產生之至少兩個該影像數據之像差與至少 兩個該CMOS影像擷取單元、該CCD影像擷取單元或該超音波矩陣影像擷取單元其中之一的距離進行計算，估算該相對距離。
13. 如請求項3的機器人防撞裝置，更包含：一速度參數取得單元，連接該控制單元，產生一第三軸參數數據；及一影像擷取單元，連接該控制單元，產生一影像數據，使該控制單元藉以經由連續計算產生的多個該感知範圍空間模型、該第三軸參數數據與多個該影像數據進行比對計算後，計算出該相對距離。
14. 如請求項13的機器人防撞裝置，其中該速度參數取得單元係為一陀螺儀、一加速度計或一霍爾感測器，用以產生一角速度值或一加速度值，藉以作為該第三軸參數數據。
15. 如請求項13的機器人防撞裝置，其中該速度參數取得單元係為該機器人之手臂角速度與加速度感測元件、或一伺服馬達，用以產生一角速度值與一加速度值或一電流值，藉由該傳輸單元傳送至該控制單元。
16. 如請求項13的機器人防撞裝置，其中該影像擷取單元係選自CMOS影像擷取單元、CCD影像擷取單元、超音波矩陣影像擷取單元。
17. 如請求項1的機器人防撞裝置，其中該控制單元係為該機器人當中之一機器人處理器。
18. 如請求項1的機器人防撞裝置，其中該熱感測單元、該記憶體、該控制單元與該傳輸單元係整合為一模組，藉由一連接線將該傳輸單元連接至該機器人之一連接介面而連接至該機器人之一機器人處理器。
19. 如請求項1、6、9或13的機器人防撞裝置，其中該控制單元於判斷該物件為該人體時，產生一人體進入警示訊號。
20. 如請求項19的機器人防撞裝置，其中該控制單元產生該人體進入警示訊號後，該機器人進入一人機協作模式或一人員進入警戒模式。
21. 如請求項1、6、9或13的機器人防撞裝置，其中該控制單元於計算該相對距離後，依據該相對距離達一警戒距離時，產生一人體進入警戒範圍訊號。
22. 如請求項21的機器人防撞裝置，其中該控制單元產生該人體進入警戒範圍訊號後，該機器人接收該人體進入警戒範圍訊號後，進入一機器人停止動作模式。
23. 如請求項21的機器人防撞裝置，其中該控制單元產生該人體進入警戒範圍訊號後，產生一機器人停止動作模式指令給該機器人。
24. 如請求項1、6、9或13的機器人防撞裝置，其中該控制單元於計算該相對距離後，依據該相對距離達一危險距離時，產生一人體進入危險範圍訊號。
25. 如請求項24的機器人防撞裝置，其中該控制單元產生該人體進人警戒範圍訊號後，產生一迴避動作模式指令給該機器人。
26. 如請求項24的機器人防撞裝置，其中該控制單元產生該人體進入危險範圍訊號後，該機器人接收該人體進入危險範圍訊號後，進入一迴避動作模式。
27. 如請求項1的機器人防撞裝置，其中該熱感測單元係為至少兩個熱感測矩陣。
28. 如請求項27的機器人防撞裝置，其中判斷該物件是否為該人體，係將該至少兩個熱感測矩陣所感測的該熱源所對應之該熱影像矩陣訊號建立至 少兩個感知範圍空間模型，並比對該記憶體中預先儲存之複數個人體空間模型，當該至少兩個感知範圍空間模型其中之一符合該感知範圍空間模型時，判斷該物件為該人體。
29. 如請求項28的機器人防撞裝置，其中計算該人體與該機器人之該相對距離，係將數次該至少兩個感知範圍空間模型與該些人體空間模型進行比對，依據該至少感知範圍空間模型與該人體空間模型之比例及相對位置，估算該相對距離。
30. 如請求項28的機器人防撞裝置，其中計算該人體與該機器人之該相對距離，係將數次該至少兩個感知範圍空間模型與該些人體空間模型進行比對，依據該至少兩個感知範圍空間模型分別佔據該熱感測矩陣之比例大小之平均值，估算該相對距離。
31. 如請求項28的機器人防撞裝置，其中計算該人體與該機器人之該相對距離，係將該至少兩個感知範圍空間模型之像差與該至少兩個熱感測矩陣之距離進行計算，估算該相對距離。
32. 一種機器人，運用請求項1之機器人防撞視覺裝置，包含：一機器人處理器，經由一連接介面而連接至該傳輸單元與該控制單元，接收該控制單元所產生的該相對距離，藉以進行防碰撞準備。
33. 如請求項32的機器人，其中該控制單元於判斷該物件為該人體時，產生一人體進入警示訊號，該機器人處理器接收該人體進入警示訊號後，進入一人機協作模式或一人員進入警戒模式。
34. 如請求項32的機器人，其中該控制單元於計算該相對距離後，依據該相對距離達一警戒距離時，產生一人體進入警戒範圍訊號，該機器人接收該人體進入警戒範圍訊號後，進入一機器人停止動作模式。
35. 如請求項32的機器人，其中該控制單元於計算該相對距離後，依據該相對距離達一警戒距離時，產生一人體進入警戒範圍訊號，並產生一機器人停止動作模式指令給該機器人處理器。
36. 如請求項32的機器人，其中該控制單元於計算該相對距離後，依據該相對距離達一危險距離時，產生一人體進入危險範圍訊號，該機器人接收該人體進入危險範圍訊號後，進入一迴避動作模式。
37. 如請求項32的機器人，其中該控制單元於計算該相對距離後，依據該相對距離達一危險距離時，該控制單元產生該人體進入警戒範圍訊號，並產生一迴避動作模式指令給該機器人，該機器人接收該人體進入危險範圍訊號後，進入一迴避動作模式。