基于 Kinova Gen3 机械臂的家庭人机交互安全算法研究

随着服务机器人逐步进入家庭场景，人机交互（HRI）的安全性成为影响机器人普及的关键因素。相较于工业环境，家庭空间布局多变、人员活动随机，对机械臂的感知、规划与控制提出了更高要求。

本文以7自由度Kinova Gen3机械臂为实验平台，结合红外传感与快速扩展随机树（RRT）算法，设计一套适用于动态家庭环境的人机交互安全方案，并通过仿真验证其在安全距离保持、避障响应与计算效率等方面的表现，为家用协作机械臂的安全设计提供参考。

图1 人机交互系统总体架构

（一）仿真平台与硬件配置

研究采用Gazebo 开源 3D机器人仿真器搭建家庭环境，模拟客厅等典型场景，设置移动人员、家具等动态与静态障碍。

虚拟Kinova Gen3机械臂搭载红外（IR）距离传感器，采用飞行时间（ToF）原理，通过发射与接收红外脉冲计算障碍物距离，获取范围与视场信息，将人体视为 “虚拟障碍” 进行实时监测。系统分为全局路径规划与本地轨迹修正两层，全局负责任务路径生成，本地根据传感信息动态调整。

图2 Gazebo 仿真环境搭建

（二）安全算法框架

算法以实时危险检测与轨迹自适应为核心，流程包括：

• 初始化：设定安全阈值、机械臂最大运行速度等参数；

• 障碍检测：红外传感器采集距离数据，识别人体与障碍物位置；

• 动态规划：基于开放运动规划库（OMPL）调用RRT算法，在满足运动学约束下随机采样扩展路径，绕开障碍；

• 速度调节：依据人机距离实时调整关节速度，距离低于阈值时减速直至停机；

• 状态确认：完成安全评估后继续执行或保持停机状态。

• 该框架充分利用Kinova Gen3冗余自由度特性，在避障时保持任务连续性，提升家庭场景的适配性。

图3 所提出安全算法的流程

（三）传感与规划协同机制

红外传感器提供近距离距离反馈，RRT算法负责高维空间的动态路径生成。机械臂根据距离分级控制：安全范围内正常运行；接近阈值时平滑减速；低于阈值立即停止，兼顾安全与作业流畅度。这种传感 — 规划 — 执行闭环，可应对家庭中人员突然靠近、位置变动等不确定情况。

PART.02

Kinova Gen 3仿真实验与结果分析

（一）评价指标

实验选取三项指标评估系统性能：安全距离保持能力、避障成功率、轨迹重规划计算效率，并与Sacchi避障算法对比，验证改进效果。

（二）实验结果

在多组动态场景下，Kinova Gen3机械臂的测试数据显示：

• 安全距离保持均值约0.75米，高于对比算法；

• 避障成功率约98%，可有效应对人员移动场景；

• 轨迹重规划耗时约0.2 秒，具备实时响应能力；

• 仿真中碰撞次数较少，姿态稳定，俯仰、滚转与偏航角变化平稳。

• 结果表明，该安全算法可帮助Kinova Gen3 在家庭动态环境中稳定保持安全距离，对人员突发靠近有较快响应，轨迹调整平滑，符合非结构化场景的交互需求。

图4 人机交互仿真效果

（三）场景适配性分析

在不同光照、不同人数、突发障碍等条件下，系统均能完成距离监测与路径修正RViz与Gazebo联合可视化显示，机械臂末端轨迹平滑，关节速度波动小，在靠近人体时可平稳减速并停机，验证了方案在家庭复杂场景下的可靠性。

图5 机械臂在RViz 中的运动显示

图6 分别为机器人在X 方向、Y 方向的角速度与位移曲线图，这些曲线反映了机器人运动控制的精度与稳定性。

研究结论与展望

本研究以Kinova Gen3 7自由度机械臂为对象，融合红外近距离传感与RRT动态规划，形成一套适用于家庭环境的人机交互安全方案。实验表明，该方案可提升安全距离保持水平与避障成功率，计算效率满足实时性要求，符合 ISO/TS 15066:2016 相关安全导向，为家用协作机器人安全设计提供可行思路。

未来可从多方面优化：引入多传感器融合提升鲁棒性；结合人体行为预测进一步提前响应；在真实Kinova Gen3硬件上开展实测，完善长期稳定运行验证。随着安全算法持续迭代，协作机械臂将更安全地融入家庭生活，为人机协同提供稳定支撑。

项目详情：https://www.akademiabaru.com/