目前常用的協作機器人安全控製技術主要包括速度和距離監控、行為預（yù）測（cè）和碰撞處理等方法。這些技術在（zài）提高協作機器人安全性的同（tóng）時，也提升了協作效率。
速度和距離監控
速度和距離監控是協作機器人安全協作的關鍵方法之一。研究（jiū）人員提出了求解機（jī）器人極限速度的方法（fǎ），該方法可（kě）以與傳統（tǒng）的設置圍欄方法進行比較，並證（zhèng）明其提高了任務效率。此外，利用深度相機等傳（chuán）感器獲取機器（qì）人工作空間的深度信息，計算機器人與動態障礙物之（zhī）間的距離，並設計不同的排斥力，實現（xiàn）平滑可行的關節速度（dù）指令（lìng），從而避開障礙物。人機（jī）距離模型構建方法（fǎ）和最小距離迭代算法也被提出（chū），實現了動態的人機協作距離監控。
行為預測（cè）
人類操作員的（de）行為（wéi）往往遵循特定的模式，因此，通過對操作員進行實時檢測並建立運動模型，可以預測（cè）其（qí）下一步行為，以避免潛在的碰撞。研究人員提出了一種識（shí）別和預測人體運動的框架，生（shēng）成（chéng）的預測結果可用於機器人設備的控（kòng）製器，實現直（zhí）觀和可預測的人機交互。另外，基於LSTM網絡的動作終點預（yù）測方法（fǎ）可以實現對裝配任務中抓取（qǔ）動作的預（yù）測，達到安全避撞等效果。這些行為預測方（fāng）法（fǎ）為協作機器人（rén）的安全性和效率提供了有效的手段（duàn）。
碰撞處理方法
在人機協（xié）作應（yīng）用中，不可（kě）避免地會發生一些必要的碰撞情況。因此，研究人員提出了碰撞處理方法，以減少碰撞後的衝擊和傷害。首先，通過機器人本體感受傳感器（編碼器和扭矩傳感器（qì））可以（yǐ）檢測碰撞（zhuàng）力的大（dà）小和方向信息。此外，利用深（shēn）度學習的碰撞檢測框架可以學（xué）習機器人的碰撞信號，並識別任何發生的碰撞，具有良好的檢測性能和泛化能力。還（hái）有一些研究將人的疼痛耐受力（lì）作為標準，測定了人類（lèi）身體部（bù）位的疼痛閾值，為協作機器人的施力上（shàng）限提供參考。另（lìng）外，機器人的主動柔順控製（zhì）方法可以精（jīng）確控製力矩，以滿足安全標準。這些碰撞處理方法為減少碰撞（zhuàng）造成的傷害提供了解決方案。
挑戰
盡管在協作機器人安全協作方麵取得（dé）了（le）一些進展，仍然存在一些挑戰（zhàn）需要（yào）克服。首先（xiān），準確監測和（hé）識別人機協作中的速度、距離和碰撞等關鍵信息仍然是一個技術難題，需要更高效和（hé）準確的傳感器和算法來實現。其次，不（bú）同應用場景的安全標準和要求各（gè）不（bú）相同，需要根據實（shí）際情況設計相應的控製方案和策略。此外，人（rén）機協作中的環境複雜性和（hé）實時性也帶來了挑戰，需要在複雜環境下實現快速響應和決策。最後，人機協（xié）作的社會（huì）接受度和法律法規等方（fāng）麵也需要進一步研究和探索，以促進協作機器（qì）人的廣泛（fàn）應用。
結論
協作機（jī）器人安全協作是實現人（rén）機協作的關鍵要素之（zhī）一。速度和距（jù）離監控、行為預測和碰撞處理（lǐ）等方法為實現安全協作提供（gòng）了有效的手（shǒu）段。然而，仍然存（cún）在（zài）挑戰需要克服，包（bāo）括準確（què）監測和識別關鍵信息、根（gēn）據不同應用場景設計控製方案、應（yīng）對複雜環境和實時性等。未來的研究應著重（chóng）解（jiě）決這些挑戰，以推動（dòng）協作（zuò）機器人安全協作的發展（zhǎn）和應用。
