機器人的部署越來越多，其中許多情況涉及人與機器人之間的協作，例如，減輕人們在工作場所中的繁重任務。最大的挑戰在于如何將機器人集成到工作環境中以及如何對其進行操作。

在與大眾汽車股份公司的聯合項目中，HHI的弗勞恩霍夫電信研究所和Heinrich Hertz研究所展示了人機協作以檢查汽車工業中的焊縫，從而證明了HRC的使用可以帶來的優勢。

完美的焊縫是汽車工程中至關重要的質量標準。在手勢和語音命令的控制下，機器人將固定并操縱特定的組件，而員工則標記并記錄焊接質量中的任何缺陷。將來，大眾汽車的焊縫將由人機團隊進行檢查，每個人都將貢獻其特定的技能和專業知識，從而實現真正的完美人機協作融合。

聯合研究項目EASY COHMO（用于非接觸式人機操作的人體工程學輔助系統）借鑒了Fraunhofer HHI在3D捕獲、3D信息處理和3D可視化領域積累多年的經驗。該系統用于視覺檢查汽車生產中關鍵部件上的焊縫，為HRC如何在行業中發揮作用提供了一個很好的例子。在未來幾年中，這項技術將為大眾汽車的檢查程序提供具體幫助。

從人工檢查到工業4.0

幾十年來，汽車流水線的檢查程序一直保持不變。在產線上首先必須手動將每個組件固定在旋轉定位器中，以便可以從各個角度對其進行檢查。但不可避免地，這涉及員工不得不擔任不符合人體工程學的職位，這可能導致重復性勞損。此外，對于這種復雜的程序，給員工僅留出了很短的時間，這可能會對檢查質量產生負面影響。

基于增強手勢的用戶界面被投影到組件和工作臺上，用于控制機器人和檢查程序。

目前，員工可以自行進行糾察，這不可避免地導致了非標準化的程序，使得根據不同檢查員的觀察結果來識別系統缺陷更加困難。此外，任何此類缺陷通常都不會記錄下來，或者必須通過鍵盤和鼠標費力地輸入到單獨的系統中。

將來，這種檢查過程將是交互式的，使用機器人來固定重零件并將其操縱到一個位置，使員工可以按照人體工程學的方式對其進行檢查。這樣的機器人將具有至少六個軸，因此將能夠在每個可能的方向上移動，旋轉和傾斜組件。機械手將自動從生產線上移除組件并將其提交進行檢查。員工將通過顯式和隱式手勢與機器人進行交互，從而將組件操縱到所需位置。員工可以將精力集中在識別缺陷上，從而可以忽略較少的缺陷。

多模式控制

Fraunhofer HHI開發的軟件可協調用于捕獲總體工作情況的各種傳感器，根據員工的位置和手勢，該軟件將計算所需的機械臂移動，這也確保了用戶安全。例如，每當員工停止直接看組件時，該軟件就會停止機械臂，以防萬一。

Fraunhofer HHI項目經理Paul Chojecki解釋說：“ 機器人也可以設置為響應個性化指令。” “我們新的感知界面能夠處理用戶的各個手勢和語音命令。這意味著可以根據工作站的特定要求快速定制該系統。”

手勢用于標記，分類和確認組件上的缺陷。通過精確的對象跟蹤和基于投影儀的擴充，員工可以在其工作空間區域的組件上直接找到接口。這提供了一種有效而直觀的方式來生成焊縫中任何缺陷的數字3-D記錄。相比之下，當前的檢查程序缺乏任何系統的缺陷記錄，因為不同員工之間很少有正式的信息交換。使用新程序，任何缺陷都可以立即輸入系統，然后進行統計評估。這意味著可以更快地發現系統缺陷，從而可以在焊接階段將其消除。

用戶識別的焊縫缺陷的位置可以通過手指跟蹤和3D焊縫跟蹤的組合來確定，并精確記錄。

可擴展到所有人機工作站

該系統具有大量傳感器，并結合了基于增強型中間件的多模式控制以及自定義的操作說明和機器學習功能。這種方法很可能會為進一步的HRC應用帶來突破，并擴大人與機器人之間的協作和交互范圍。其他應用領域包括銑床或非工業環境（例如醫療保健或服務業）中的交互式機器人助手。
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