目前常用的协作机器人安全控制技术主要包括速度和距离监控、行为预测和碰撞处理等方法。这些技术在提高协作机器人安全性的同时，也提升了协作效率。
速度和距离监控
速度和距离监控是协作机器人安全协作的关键方法之一。研究人员提出了求解机器人极限速度的方法，该方法可以与传统的设置围栏方法进行比较，并证明其提高了任务效率。此外，利用深度相机等传感器获取机器人工作空间的深度信息，计算机器人与动态障碍物之间的距离，并设计不同的排斥力，实现平滑可行的关节速度指令，从而避开障碍物。人机距离模型构建方法和最小距离迭代算法也被提出，实现了动态的人机协作距离监控。
行为预测
人类操作员的行为往往遵循特定的模式，因此，通过对操作员进行实时检测并建立运动模型，可以预测其下一步行为，以避免潜在的碰撞。研究人员提出了一种识别和预测人体运动的框架，生成的预测结果可用于机器人设备的控制器，实现直观和可预测的人机交互。另外，基于LSTM网络的动作终点预测方法可以实现对装配任务中抓取动作的预测，达到安全避撞等效果。这些行为预测方法为协作机器人的安全性和效率提供了有效的手段。
碰撞处理方法
在人机协作应用中，不可避免地会发生一些必要的碰撞情况。因此，研究人员提出了碰撞处理方法，以减少碰撞后的冲击和伤害。首先，通过机器人本体感受传感器（编码器和扭矩传感器）可以检测碰撞力的大小和方向信息。此外，利用深度学习的碰撞检测框架可以学习机器人的碰撞信号，并识别任何发生的碰撞，具有良好的检测性能和泛化能力。还有一些研究将人的疼痛耐受力作为标准，测定了人类身体部位的疼痛阈值，为协作机器人的施力上限提供参考。另外，机器人的主动柔顺控制方法可以精确控制力矩，以满足安全标准。这些碰撞处理方法为减少碰撞造成的伤害提供了解决方案。
挑战
尽管在协作机器人安全协作方面取得了一些进展，仍然存在一些挑战需要克服。首先，准确监测和识别人机协作中的速度、距离和碰撞等关键信息仍然是一个技术难题，需要更高效和准确的传感器和算法来实现。其次，不同应用场景的安全标准和要求各不相同，需要根据实际情况设计相应的控制方案和策略。此外，人机协作中的环境复杂性和实时性也带来了挑战，需要在复杂环境下实现快速响应和决策。最后，人机协作的社会接受度和法律法规等方面也需要进一步研究和探索，以促进协作机器人的广泛应用。
结论
协作机器人安全协作是实现人机协作的关键要素之一。速度和距离监控、行为预测和碰撞处理等方法为实现安全协作提供了有效的手段。然而，仍然存在挑战需要克服，包括准确监测和识别关键信息、根据不同应用场景设计控制方案、应对复杂环境和实时性等。未来的研究应着重解决这些挑战，以推动协作机器人安全协作的发展和应用。
