迈向认知型协作机器人：面向人本协作的语义级集成与可解释控制

这是一篇尚未经过同行评审的综述文章预印本。内容旨在进行早期传播和学术讨论。最终版本在正式出版时可能有所不同。随着第四次工业革命重塑工业范式，人机协作（HRC）已从一种理想能力转变为一种操作必需。作为回应，协作机器人（Cobots）正从重复性任务向与人和环境进行自适应、语义知情的交互演进。本文综述了促成这一转变的五个基础支柱：语义级感知、认知行动规划、可解释学习与控制、安全感知的运动设计以及多模态人类意图识别。我们考察了语义映射在将空间数据转化为有意义上下文中的作用，并探索了利用此上下文进行目标驱动决策的认知规划框架。此外，我们分析了可解释强化学习方法，包括策略蒸馏和注意力机制，这些方法增强了可解释性和信任度。安全性通过力自适应控制和风险感知轨迹规划来解决，而无缝人机交互则通过基于凝视和手势的意图识别来支持。尽管取得了这些进展，但感知-行动脱节、实时可解释性限制以及不完全的人类信任等挑战依然存在。为解决这些问题，我们提出了一种统一的认知协同架构，将所有模块整合到一个内聚框架中，以实现真正以人为中心的协作机器人协作。