Towards Shared Embodied Intelligence in Humanoid Robots through Optimization Development and Testing of the Human Aware ergoCub Robot
作者: Carlotta Sartore, Mohamed Elobaid, Lorenzo Rapetti, Giulio Romualdi, Stefano Dafarra, Nicola A. Piga, Ines Sorrentino, Paolo Maria Vicecone, Silvio Traversaro, Ugo Pattacini, Luca Fiorio, Francesco Draicchio, Giovanna Tranfo, Lorenzo Natale, Marco Maggiali, Daniele Pucci
分类: cs.RO
发布日期: 2026-05-26
💡 一句话要点
提出一种人机协作的具身智能架构，优化人机交互中人机工效学指标。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 人机协作 具身智能 人形机器人 工效学优化 共享智能
📋 核心要点
- 现有的人形机器人设计缺乏对人机协作中人类工效学的充分考虑，导致协作效率和安全性受限。
- 该论文提出了一种融合共享智能和具身认知的架构，通过优化机器人硬件和控制参数来提升人机协作的工效学。
- 论文通过具体实现人形机器人ergoCub，验证了所提出架构的有效性，为工业和辅助机器人领域的人机协作设计提供了新思路。
📝 摘要（中文）
人机协作是人类行为的核心，它使我们能够完成超出个体能力的任务。这种能力源于通过对他人的内在表征来协调行动，即共享智能。此外，人类的身体和认知能力会根据环境进行优化，这被称为具身认知。设计能够安全有效地与人协作的人形机器人需要统一这些原则。本文提出了一种融合共享智能和具身认知的架构，使机器人能够与人类进行物理协作，其中机器人硬件和控制针对人类指标进行了优化，使用了人体和运动智能的表征。最终目标是实现一种共享的具身智能。具体来说，我们的架构根据人类工效学指标优化了机器人硬件和物理智能参数。这是通过将人机交互建模为硬件配置的函数，并将人类模型嵌入到机器人的物理智能中来实现的。作为一个具体的实现，我们展示了人形机器人ergoCub，其形态和控制已经针对与人类的协作任务进行了优化。我们的方法提供了一个框架，用于设计在硬件和物理智能层面都优先考虑人类工效学的人形机器人，适用于工业和辅助机器人领域。
🔬 方法详解
问题定义：现有的人形机器人设计在人机协作场景中，往往忽略了人类的工效学需求，导致协作过程不够自然、高效，甚至可能存在安全隐患。传统的机器人设计更多关注机器人自身的性能指标，而缺乏对人类舒适度和工作效率的考量。因此，如何设计出更符合人类工效学的人形机器人，使其能够安全、高效地与人类协同工作，是本文要解决的核心问题。
核心思路：本文的核心思路是将共享智能和具身认知相结合，构建一种人机协作的具身智能架构。通过将人类模型嵌入到机器人的物理智能中，使机器人能够理解人类的意图和行为，并根据人类的工效学需求优化自身的硬件和控制参数。这种设计使得机器人能够更好地适应人机协作环境，提高协作效率和安全性。
技术框架：该架构包含以下主要模块：1) 人体建模模块，用于建立人类的运动学和动力学模型；2) 机器人硬件优化模块，根据人类工效学指标优化机器人的形态和关节设计；3) 物理智能控制模块，利用人类模型和优化后的硬件参数，实现机器人对人类行为的预测和适应；4) 人机交互模块，负责机器人与人类之间的信息交流和协作控制。整体流程是，首先通过人体建模模块获取人类的运动信息，然后利用机器人硬件优化模块和物理智能控制模块，使机器人能够根据人类的运动进行自适应调整，最终通过人机交互模块实现高效的人机协作。
关键创新：该论文最重要的技术创新点在于将人类工效学指标融入到机器人硬件和控制系统的设计中。传统的机器人设计往往只关注机器人自身的性能指标，而忽略了人类的舒适度和工作效率。本文通过将人类模型嵌入到机器人的物理智能中，使机器人能够理解人类的意图和行为，并根据人类的工效学需求优化自身的硬件和控制参数。这种设计使得机器人能够更好地适应人机协作环境，提高协作效率和安全性。
关键设计：在硬件优化方面，论文考虑了机器人的关节活动范围、力矩输出能力以及整体的形态设计，以确保机器人能够舒适地与人类进行物理交互。在物理智能控制方面，论文设计了一种基于模型的预测控制算法，该算法能够根据人类的运动预测机器人的最优运动轨迹，并根据人类的反馈进行实时调整。此外，论文还设计了一种损失函数，该函数综合考虑了机器人的能量消耗、运动平滑度和与人类的距离，以确保机器人能够在保证安全性的前提下，高效地完成协作任务。
📊 实验亮点
论文通过在人形机器人ergoCub上的实验验证了所提出架构的有效性。实验结果表明，经过优化后的ergoCub在人机协作任务中，能够更好地适应人类的运动，降低人类的体力消耗，提高协作效率。具体来说，与未优化的机器人相比，ergoCub在协作搬运重物时，能够显著降低人类的背部肌肉负担，并提高搬运速度。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于工业机器人、辅助机器人、医疗康复等领域。在工业领域，可以设计出更符合人体工效学的协作机器人，提高生产效率和安全性。在辅助机器人领域，可以开发出能够更好地帮助老年人和残疾人的智能辅助设备。在医疗康复领域，可以设计出能够辅助医生进行手术操作的机器人系统，提高手术精度和效率。未来，随着技术的不断发展，这种人机协作的具身智能架构将在更多领域发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
Collaboration is central to human behavior, enabling tasks beyond individual capability. This ability arises from coordinating actions through internal representations of others, a concept known as shared intelligence. Additionally, humans are characterized by physical bodies and cognitive abilities that are optimized in response to their environment, a phenomenon referred to as embodied cognition. Designing humanoid robots that collaborate safely and effectively with people requires unifying these principles. Here we propose an architecture that integrates shared intelligence and embodied cognition to enable robots to physically collaborate with humans, where robot hardware and control are optimized for human metrics, using representations of the human body and motion intelligence. The ultimate goal is to achieve a form of shared embodied intelligence. Specifically, our architecture optimizes robot hardware and physical intelligence parameters with respect to human ergonomic metrics. This is accomplished by modeling human-robot interaction as a function of hardware configurations and embedding human models into the robot's physical intelligence. As a concrete implementation, we present the humanoid robot ergoCub, whose morphology and control have been optimized for collaborative tasks with humans. Our approach provides a framework for designing humanoid robots that prioritize human ergonomics at both the hardware and physical intelligence levels, with applications in industrial and assistive robotics.