Xsens动作捕捉系统推进更安全、流畅的人机协作任务流程

意大利理工学院（IIT）的研究人员正致力于通过自适应界面革新人机协作方式，旨在实现机器人的实时调整及与人类的安全、流畅互动。

研究核心包括：

人机协作的历史悠久，但随着机器人技术的飞速发展，这种合作正变得日益平等。西林图纳和厄兹达马尔引领这一变革，探索机器人在物品搬运等任务中如何有效与人类协同。

新挑战与解决方案

IIT长期致力于人机协作研究，从辅助钻孔到递送咖啡，展示了机器人的多功能性。西林图纳和厄兹达马尔开发的ACI框架，结合触觉反馈与动作捕捉，使机器人能灵活调整，更好地配合人类。他们的研究还探讨了人类与多个机器人使用柔性绳索搬运大型物体的场景，以及物体形变对协作方式的影响。

为何选择Xsens

西林图纳和厄兹达马尔选择Xsens运动捕捉系统，因其能提供精确、连续的数据，且成本效益高，非常适合实验室环境。Xsens的数据连续性对于人机紧密协作至关重要，相比光学传感器，它避免了位置跳变，保证了框架性能。

人类意图解读

研究团队利用Xsens提供的详细运动学数据，对静止、推拉等动作进行分类，并通过训练，在三个月内实现了98%的人类动作预测准确率。他们还开发算法，通过分析身体姿态预测旋转意图，旨在创造能在搬运中辅助转向的机器人。

研究成果

采用ACI的机器人能更精确地执行任务，实时预测人类动作，并根据微小数据调整行为。在搬运不同形变物体的实验中，参与者完成任务更快、更省力、效率更高。在双机器人协助单人使用绳索搬运大件物品的研究中，ACI机器人响应更快、动作调整更佳，减少了人力需求。

未来展望与挑战

西林图纳和厄兹达马尔预见，他们的研究将支持医疗、应急响应和家庭辅助等领域，使机器人在公共场所和工作场所更加普及。然而，实现这一愿景需克服人机合作中的安全问题，特别是人类行为的不确定性。尽管机器人已配备扭矩限制和软关节，避免对意外冲击做出过度反应，但人类行为的不可预测性仍是主要挑战。

西林图纳和厄兹达马尔的工作为构建能与人类安全、直观合作的机器人奠定了基础，向机器人无缝融入人类日常生活的未来迈进了一步。