協作機器人（collaborative robot）簡稱cobot或co-robot，是設計和人類在共同工作空間中有近距離互動的機器人，是人類和電腦控制的通用機器人之間的直接物理互動的設備。

協作機器人的機能包括了和人類近距離互動合作、對周圍人類進行安全保護。

今天，給大家推薦一些協作機器人的論文，這些論文均來自國內外各所知名高校，這8篇論文資料，主要使用的產品是桌面六軸協作機器人mycobot系列，建議收藏學習。

① 使用SVM、Haar Cascade分類器和機械臂檢測使用口罩防止COVID-19傳播的情況

作者：Andini Pratiwi, Erna Budhiarti Nababan , Amalia

大學：蘇門答臘大學計算機科學和信息技術學院，印度尼西亞

摘要：需要進行監測，通過實施使用口罩等衛生協議，特別是對那些不戴口罩或仍有問題的人，保持COVID-19病例的傳播率。在這項研究中，系統利用機器人的力量來識別訪客是否戴口罩，如果檢測到用戶沒有戴口罩，則自動分發口罩。用戶臉部檢測過程中使用Haar Cascade分類器算法來裁剪圖像，聚焦于臉部區域，并使用SVM（支持向量機）對是否戴口罩的用戶進行分類。對于被檢測為不戴口罩的用戶，myCobot Pi在吸氣泵的支持下，將向用戶分發口罩。使用myCobot-Pi作為基于樹莓派的機械臂，可以在最小規格和尺寸的設備上應用該系統。通過采取41個檢測案例的試驗，發現有29個案例成功地檢測到口罩的正確使用。此外，在這項研究中，我們使用PP片狀塑料保護器來代替口罩包裝，因為它可以由吸氣泵正常攜帶。

②基于眼動追蹤的非侵入式機械臂控制系統

作者：Zichen Kong, Shuying Rao, Hui Yang, Wenli Lan, Yue Leng, Sheng Ge

大學：東南大學

摘要：有嚴重語言和運動障礙的人，由于無法有效的控制肌肉的移動，可能存在與外部世界溝通困難的情況。在本研究中，開發了一種基于眼動追蹤的非侵入式機械臂控制系統。在充分考慮機械臂的空間特性后，進行了以用戶為中心的設計過程，其中包含八個命令和一個中間實時視頻傳輸用戶界面。此外，評估了三種眼動注視點處理算法。其中，基于密度的空間聚類和噪聲算法的平均準確率達到了 99.3%。在此基礎上，設計并進行了離線實驗，5名被試都能夠發送準確率高于 99% 的命令。

③ 考慮到身體時空變化的低剛度機器人視覺伺服的自我監督學習

作者：Kento Kawaharazuka, IEEE會員

大學：澳大利亞莫納什大學

摘要：在這項研究中，我們研究了在低剛度機器人中通過視覺伺服來抓取物體。與剛性機器人相比，低剛度機器人很難按預期處理自己的身體，視覺和身體之間的校準需要一些時間。此外，機器人必須不斷適應其身體的變化，如相機位置的變化和因老化而導致的關節變化。因此，我們開發了一種方法，讓低硬度機器人自主地學習其身體的視覺伺服。我們還開發了一種機制，可以根據時間上的身體變化來適應性地改變其視覺伺服狀態。我們將方法應用于一個低剛度的6軸機械臂-MyCobot，并通過進行基于視覺伺服的物體抓取實驗確認其有效性。

④機器人觸摸發送慰問：發送者和接收者的不同觀點

作者：Rachel H. Y. Au、Katrina Ling、Marlena R. Fraune

大學：新墨西哥州立大學、豐田研究院

摘要：為了減少社會孤立感，人們越來越嚴重地依賴在線社會交流方法。然而，這種交流方式缺乏表達情感安慰人的最關鍵因素之一：身體接觸。在目前的工作中，我們研究了人們對具有情感觸摸功能的機器人的看法，對具有情感觸摸功能的機器人傳達來自另一個人的同情心的看法。

我們在美國和日本進行了兩項在線研究，調查個人如何評價由他們發送給朋友的想象中的機器人觸摸手勢（研究1）和由他們從朋友那里收到的機器人觸摸手勢（研究2）。我們發現，與其他類型的觸摸相比，同情的發送者喜歡機器人拍打或摩擦肩膀，但更愿意通過文字或GIF來表達同情，而不是通過機器人介導的觸摸。相反，與其他一些表達同情的方式，特別是短文相比，接受者在收到機器人觸摸手勢表示同情時，會感受到更多的同情和社會支持。目前的研究結果強調了發送者和接受者對機器人情感觸摸的不同觀點，以及對機器人情感觸摸評價的潛在文化和個體差異。

⑤ 機械手臂的抓取狀態的可視化

作者：Haruka Hyodo和Yasuyuki Yamada，IEEE會員

大學：澳大利亞莫納什大學

摘要：當機器或機器人在位置控制下工作時，根據機器人外觀的視覺變化，很難直觀地確認機器人對施加在物體上的力的反應，或要互動的物體的硬度或質量。當人類和機器人在同一空間內合作或工作時，如果我們能從視覺上理解機器人，了解機器人的狀態，互動將更加順利和安全。

此外，目前正在研究能夠靈活地適應人和各種外部環境的軟體機器人技術。在本研究中，我們的目標是開發一種技術，可以傳達軟體機器人的狀態，該機器人可以根據目標物體的變形情況，明確地改變其外觀。我們試圖通過放大由光彈性效應引起的顏色變化，使軟體機器人的內部壓力可視化。放大由光彈性效應引起的顏色變化使用折紙和kirigami結構。此外，作為一項可行性研究，我們開發了一個軟體機器人手，可以直觀地表明被抓取物體的質量和硬度。

⑥人機協作! 關于人類和機器人之間的物理合作所產生的統一感

作者：住田拓郎、 上村綜次郎、長谷川孔明、 岡田美智男、大島直樹

大學：日本豐橋技術科學大學

摘要：人與人之間共同實現某種目標需要合作。人和機器人，或者機器人之間，有沒有可能按照對方的 "我希望你這樣做 "的感覺來行動？

人類和機器人，或者機器人和人類以及機器人，是否有可能對對方的 "我希望你這樣做 "的感覺做出反應？在這個演講中，我們將討論人類與機器人通過物理合作為實現目標作出貢獻的可能性。

我們提出了一個機器人，通過使人和機器人為實現一個目標而互相幫助，并伴隨著身體的協調，創造一種團結的感覺。

⑦ 軟體機器人的觸覺傳感系統

作者：Taiki Majima1 和Kazunori Takashio2

大學：澳大利亞莫納什大學

摘要：在這項研究中，我們提出了一個名為SoftTactile skIn (STI) 的系統，它由一個人造外皮和細胞組成。STI可以連接到現有的機器人上，使其具有靈活性和觸覺。人工外皮采用海綿結構，易于獲得和加工，而光學傳感器是一個小型的光反射器。為了處理多個細胞作為一個表面的信息，我們的系統根據傳感器的數值生成圖像，并使用卷積神經網絡估計狀態，該網絡在圖像識別領域表現出良好的性能。

該系統的觸覺傳感器能夠在特定條件下以91.4%的準確率估計接觸位置，并以81.0%的準確率估計五個接觸動作。STI有望在未來擴大軟體機器人的人機交瓦(HRI)的范圍。本文的貢獻在于提出了一種為基于傳統機器人的軟體機器人提供觸覺傳感器的方法，該方法結合了細胞-皮膚和光學傳感器的特點，能夠在不把細胞鋪滿整個表面的情況下進行大范圍的表面感應。

⑧ 協作機器人智能控制與人機交互研究綜述

作者：黃海豐，劉培森，李擎苣，于欣波

大學：北京科技大學

摘 要：協作機器人是一類能夠在共享空間中與人類交互或在人類附近安全工作的新型工業機器人，由于其輕質、安全的特點，在柔性制造、社會服務、醫療健康、防災抗疫等多個領域展現出了良好的應用前景，受到工業界和學術界的廣泛關注，成為當前機器人領域的研究熱點之一。

協作機器人需要具備良好的控制性能確保與人交互的安全性，集成多種傳感器感知外 部環境并應用智能控制理論與方法來確保高效的協作行為。

在我國，人機協作已列入《智能制造 2025》和《新一代人工智能發 展規劃》重點支持研究計劃。

本文主要介紹了國內外幾款常見的協作機器人，機器人基于感知信息的控制、高精度跟蹤控 制、交互控制等智能控制方法，并圍繞機器人與人執行協作任務的高效性，對機器人的人類意圖估計和技能學習方法進行了討論。最終對協作機器人未來的發展方向進行了展望.