Interactive Motion Planning for Human-Robot Collaboration Based on Human-Centric Configuration Space Ergonomic Field

📄 arXiv: 2512.14111v1 📥 PDF

作者: Chenzui Li, Yiming Chen, Xi Wu, Tao Teng, Sylvain Calinon, Darwin Caldwell, Fei Chen

分类: cs.RO

发布日期: 2025-12-16

备注: 10 pages, 9 figures

💡 一句话要点

提出基于人机协作构型空间人体工学场的交互式运动规划方法

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 人机协作 运动规划 人体工学 构型空间 梯度优化

📋 核心要点

  1. 现有的人机协作运动规划方法难以兼顾安全性、响应速度和人体工学，导致工人疲劳和肌肉骨骼损伤风险。
  2. 论文提出构型空间人体工学场（CSEF），通过量化人体工学质量并提供梯度，实现实时人体工学感知规划。
  3. 实验结果表明，CSEF方法在降低人体工学成本、提高规划成功率和减少肌肉激活方面优于现有方法。

📝 摘要（中文）

本文针对工业人机协作中运动规划的需求，即无碰撞、响应迅速且符合人体工学安全，以减少疲劳和肌肉骨骼风险，提出了构型空间人体工学场（CSEF）。CSEF是人体关节空间上的连续可微场，量化了人体工学质量，并为实时人体工学感知规划提供梯度。该算法通过结合关节权重和任务条件，从已建立的指标中高效构建CSEF，并将其集成到与阻抗控制机器人兼容的基于梯度的规划器中。在2自由度基准测试中，基于CSEF的规划比基于任务空间人体工学的规划实现了更高的成功率、更低的人体工学成本和更快的计算速度。在双臂机器人上的单手动引导、协同钻孔和双手协同搬运的硬件实验表明，与点对点基线相比，CSEF能更快地降低人体工学成本，更紧密地跟踪优化后的关节目标，并降低肌肉激活。基于CSEF的规划方法在协同钻孔任务中平均人体工学得分降低高达10.31%，在双手协同搬运任务中降低5.60%，同时降低了关键肌肉群的激活，表明了在实际部署中的益处。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决工业人机协作中，机器人运动规划如何同时保证安全性、响应速度和人体工学舒适性的问题。现有方法通常只关注碰撞避免和任务完成，忽略了人体工学因素，导致工人长时间工作容易疲劳和受伤。现有基于任务空间人体工学的规划方法计算效率较低，难以满足实时性要求。

核心思路：论文的核心思路是将人体工学因素融入到机器人的构型空间中，构建一个连续可微的构型空间人体工学场（CSEF）。CSEF能够量化每个关节配置的人体工学质量，并提供梯度信息，引导机器人规划出符合人体工学要求的运动轨迹。通过在构型空间中进行规划，可以避免任务空间规划的复杂性，提高规划效率。

技术框架：整体框架包括以下几个主要模块：1) 人体工学指标选择与加权：选择合适的人体工学指标（例如关节角度、力矩等），并根据任务的重要性进行加权。2) CSEF构建：基于选定的人体工学指标和权重，在机器人的构型空间中构建CSEF。3) 梯度优化：利用CSEF提供的梯度信息，使用梯度下降等优化算法，规划出符合人体工学要求的运动轨迹。4) 机器人控制：将规划好的运动轨迹发送给机器人控制器，实现人机协作。

关键创新：论文最重要的技术创新点在于提出了构型空间人体工学场（CSEF）的概念，并将人体工学因素融入到机器人的构型空间中。与传统的基于任务空间的人体工学规划方法相比，CSEF方法具有更高的计算效率和更好的实时性。此外，CSEF的连续可微性使得可以使用梯度优化算法进行运动规划，进一步提高了规划效率。

关键设计：CSEF的构建需要选择合适的人体工学指标和权重。论文中使用了关节角度、力矩等常用的人体工学指标，并根据任务的重要性对这些指标进行加权。CSEF的具体形式可以根据实际情况进行选择，例如可以使用高斯混合模型等方法进行建模。在梯度优化方面，可以使用不同的优化算法，例如梯度下降、共轭梯度等。论文中还考虑了任务的约束条件，例如机器人的运动范围、速度限制等。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，基于CSEF的规划方法在2自由度基准测试中，比基于任务空间人体工学的规划实现了更高的成功率、更低的人体工学成本和更快的计算速度。在双臂机器人上的硬件实验中，协同钻孔任务的人体工学得分降低高达10.31%，双手协同搬运任务降低5.60%，同时降低了关键肌肉群的激活，验证了该方法在实际应用中的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种工业人机协作场景，例如汽车制造、电子装配、医疗康复等。通过优化机器人的运动轨迹，降低工人疲劳和受伤风险，提高生产效率和产品质量。未来，该方法可以扩展到更复杂的机器人系统和更广泛的人机交互场景，例如服务机器人、智能家居等。

📄 摘要（原文）

Industrial human-robot collaboration requires motion planning that is collision-free, responsive, and ergonomically safe to reduce fatigue and musculoskeletal risk. We propose the Configuration Space Ergonomic Field (CSEF), a continuous and differentiable field over the human joint space that quantifies ergonomic quality and provides gradients for real-time ergonomics-aware planning. An efficient algorithm constructs CSEF from established metrics with joint-wise weighting and task conditioning, and we integrate it into a gradient-based planner compatible with impedance-controlled robots. In a 2-DoF benchmark, CSEF-based planning achieves higher success rates, lower ergonomic cost, and faster computation than a task-space ergonomic planner. Hardware experiments with a dual-arm robot in unimanual guidance, collaborative drilling, and bimanual cocarrying show faster ergonomic cost reduction, closer tracking to optimized joint targets, and lower muscle activation than a point-to-point baseline. CSEF-based planning method reduces average ergonomic scores by up to 10.31% for collaborative drilling tasks and 5.60% for bimanual co-carrying tasks while decreasing activation in key muscle groups, indicating practical benefits for real-world deployment.