義大利理工學院（IIT）的研究員正在利用自適應界面改變人與機器人的協作方式，實現機器人的實時調整和安全無縫的互動。
關鍵信息
實時適應協作：IIT的兩名研究員開發了一種自適應協作界面 (ACI)，使機器人能夠根據人類的運動意圖實時調整自己的動作，從而提高團隊協作能力和效率。
安全性和可預測性：安全協議和扭矩控制機器人降低了人機交互的風險，但人類行為的不可預測性仍是一個挑戰。
Xsens動作捕捉：研究員通過使用Xsens獲得精確、連續的動作數據，這對解讀人類意圖和實現機器人與人類的無縫協作非常重要。
未來的應用：這項研究有望應用於醫療保健、應急響應和家庭輔助領域，目標是讓機器人能夠在現實生活中的非結構化環境中進行直觀適應。 幾個世紀以來人類一直在與機器合作，而隨著機器人革命的不斷推進，這種合作正變得越來越平等。義大利理工學院的研究人員Doganay Sirintuna和Idil Ozdamar走在了這一變革的前沿，他們正在研究機器人如何在搬運和運送物品等任務中有效地與人類合作。
新的挑戰
近年來義大利理工學院一直積極研究人與機器人的協作，展示了可以執行各種任務的機器人，從協助鑽孔到端起咖啡杯。 人機界面與交互實驗室的研究員Doganay Sirintuna和Idil Ozdamar正在開發一種框架，使機器人能夠協助運輸物體。他們的框架被稱為自適應協作界面（ACI），利用觸覺反饋和動作捕捉數據，使機器人能夠調整速度和位置，從而更好地與人類協同工作。
Ozdamar有一項名為「Carrying the Uncarriable」的研究：使用多個機器人搬運笨重物體的變形診斷和人機協作框架，提出一個一人和兩個機器人使用柔性帶搬運大型可變形物體的框架。在Sirintuna和Ozdamar的相關研究「人機協作搬運具有未知變形特徵的物體 」中，他們探討了如何搬運從柔性繩索到剛性桿等物品。通過分析人類的動作和力反饋，機器人可以檢測搬運物體的變形性，並調整自己的行動。
Sirintuna和Ozdamar的研究重點是一個由帶輪子的底座（移動機械手）和一個帶有多關節的機械臂（協作機器人）組成的機器人。他們解釋說：「在設置中，我們有9°的靈活度，帶輪子的機器人可以進行快速運動，因此我們選擇了一個工業機器人來專註於協作任務。」
為什麼選擇Xsens
在他們的工作中，Sirintuna和Ozdamar主要依靠Xsens動捕來收集精確的動作數據，從而為機器人提供指導。Xsens使研究人員能夠以最少的設置進行實驗，因此是實驗室環境中的實用選擇。Sirintuna和Ozdamar強調與人類密切合作時精確、連續數據的重要性。他們對Xsens的可靠性非常滿意並表示：「我們使用Xsens是因為它的數據非常連續，這使我們能夠為人機協作提供可靠的數據流。我們嘗試過光學感測器。它會出現位置跳躍，影響我們框架的性能。」
他們的研究重點是通過動作數據解讀人類意圖。Xsens提供了詳細的運動學數據，使他們能夠對站立不動、推或拉等動作進行分類。通過反覆訓練，他們在短短三個月內預測人類動作的準確率就達到了98%。「我們將特定的關節位置和角度標記為推或拉，並將其輸入系統」，Ozdamar解釋到。Sirintuna和Ozdamar還開發了一種演算法，通過分析軀幹和手部動作來解讀人類的旋轉動作，目的是製造出能在搬運物體時有效協助轉彎等任務的機器人。
研究成果
由於應用了自適應協作界面，Sirintuna和Ozdamar發現，協作機器人能夠以更高的精度處理任務，實時預測人類動作，並根據細微數據調整動作。在對不同的可變形物體進行研究時，通過在ACI下操作的機器人的幫助，實驗者完成任務的速度更快、工作量更小、效率更高。在用兩個機器人協助一個人使用可變形帶子搬運大件物品的研究中，ACI使機器人能夠更快地做出反應，更好地調整動作，並且需要人使力的部分更少，從而使搬運任務變得更容易。
人機協作和人形機器人的未來
展望未來，Sirintuna和Ozdamar認為他們的研究有助於醫療保健、應急響應和家庭援助等領域的應用，還能使機器人在公共場合和工作場所普及，以滿足受氣候變化影響的農業等方面的需求。
然而要實現機器人化的未來，就必須解決人機協作中的安全問題。研究中的機器人採用扭矩控制，配備軟關節，程序設計可避免對突如其來的高速撞擊或強衝擊力做出反應。但正如研究人員所指出的，對於真實世界的應用場景而言，人類行為的不可預測性仍然是最大的挑戰。Sirintuna表示：「我們根據預期動作設計演算法，但人類的行為往往出人意料。」Ozdamar補充道：「我們可以確保機器人的安全性略高於人類，因為我們可以預測機器人的行為。「
最終，Sirintuna和Ozdamar的研究為未來機器人能夠安全直觀地與人類協作奠定了基礎，使我們離機器人無縫協助人類日常生活的世界更近一步。
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