面向人机协作的增强现实指令理解与机器人轨迹重规划方法

1 引言

工业5.0范式强调以人为中心的价值导向与人机协作的生产模式，这对工业机器人的智能化水平提出了新的要求。机器人的运行遵循“感知—决策—执行”的基本闭环，其中运动规划是决策阶段的关键环节，直接决定工业任务能否被精确而高效地执行。在动态、非结构化的制造环境中，传统运动规划方法——人工势场法、基于采样的方法（如RRT、PRM）以及生物启发式算法——往往受限于局部最优和高计算复杂度等问题，而基于学习的方法则面临泛化能力瓶颈和大规模数据依赖的制约。

与此同时，大语言模型凭借其强大的语言理解和逻辑推理能力，在机器人运动规划领域展现出巨大潜力。然而，现有LLM驱动的规划方法高度依赖模型内生的场景理解能力，而工业制造领域特有的专业知识和空间关系往往超出了预训练模型的知识边界，需要大量的定制化微调，成本高昂且泛化性不足。增强现实技术提供了一个独特的桥梁角色——它不仅能够将人类卓越的空间感知能力转化为可被LLM利用的结构化信息，还能够为操作人员提供直观的规划可视化与交互接口，从而构建起真正高效的人机协同运动规划框架。

2 增强现实支持的机器人指令理解方法

2.1 多模态人机交互中的指令表达范式

在传统的人机交互模式中，操作人员与机器人之间的沟通主要依赖示教器编程或离线编程软件，这不仅需要专业的技术知识，而且难以适应动态变化的生产需求。AR技术为这一困境提供了全新的解决路径：通过将虚拟信息叠加于真实物理空间，AR界面使得操作人员能够以最自然的方式——直接看到机器人将要执行的动作、直接触摸虚拟物体来指定目标位置——来向机器人传达指令。

在多模态AR机器人编程系统中，以自然语言作为主要交互媒介并结合AR可视化反馈的方法正在成为主流范式。典型的系统架构中，大语言模型将用户的自然语言任务描述与环境上下文相结合，生成可执行的机器人程序。例如，当操作人员下达“将桌面上的物料搬运到货架上”这样的自然语言指令时，系统能够自动解析任务中涉及的对象（桌面上的物料、货架）、动作（搬运）以及隐含的空间关系（从桌面到货架），并生成对应的反应式机器人行为规则。AR界面则允许用户在真实工作空间中直接通过数字孪生体来设置约束条件、预览机器人的计划动作。

更进一步的交互范式体现在对虚拟对象的直接操控上。“GhostObjects”方法提出，通过在空间对齐的AR虚拟空间中直接操作真实物体的虚拟孪生体来指示机器人，使得非专业用户也能够以直观的方式进行机器人编程-。这种方法将抽象的指令转化为空间上的操作，极大地降低了人机协作的技术门槛。

2.2 基于LLM的语义理解与任务解析

非标设备的指令理解面临着两个核心挑战：其一，工业场景中的指令往往具有高度的领域特异性，如“轻拿易损件”“将托盘推入烘箱第二层”等表述包含了丰富的物理约束和空间语义；其二，操作人员的指令常常是模糊的、非结构化的，需要系统具备常识推理和上下文消歧的能力。

大语言模型在这一环节中扮演了语义解析器的角色。以MARCER系统为例，LLM将用户输入的自然语言命令与环境上下文相结合，通过触发-动作编程范式生成反应式机器人程序。更为精细的工作则聚焦于将自然语言指令转化为显式的几何约束和运动约束。ZLATTE框架提出，利用视觉语言模型将场景中的物体注册为几何基元（点、线、面、立方体、圆柱体等），并由大语言模型将自然语言指令翻译为明确的几何约束与运动学约束。例如，“从左侧绕过障碍物”这一模糊指令可被解析为“生成一条轨迹，其路径点在障碍物左侧距离d的区域内”这一精确约束。

在机器人任务规划的更高层面上，RoboClaw具身智能操作系统率先构建了“意图理解—任务拆解—状态感知—技能调度—机器人执行—记忆回流”的全闭环执行体系，实现了大模型语义理解、多模态感知与机器人物理执行的深度协同。该系统使得机器人具备了在开放环境下处理不确定性任务和执行长程连续任务的能力，突破了传统方案仅支持单步指令或预设脚本执行的局限。这一架构的关键创新在于：它不仅理解了当前指令的表层语义，还能够在任务的推进过程中保持对整体目标的持续认知，从而做出与长期目标一致的决策。

2.3 从语义到几何的跨模态映射

自然语言指令与机器人底层控制之间存在着显著的语义鸿沟：人类使用高层语义概念进行交流（如“在物体前方抓取”），而机器人运动规划需要的却是明确的几何坐标、速度约束和避障边界。如何实现从语义空间到几何空间的可靠映射，是AR指令理解中最具挑战性的科学问题之一。

当前研究在这一环节呈现出两条技术路线。一条是以视觉-语言-动作为统一表征的端到端方法，如Force-VLA模型，通过构建多模态共享嵌入空间，将视觉场景理解、自然语言指令解析与动作执行策略进行联合建模。该模型采用多模态对齐技术，使语言指令能够实时调制视觉特征与动作参数，其空间拓扑感知能力使机器人能够识别非结构化环境中的动态变化，建立物体间的空间关系图谱，在仓储场景测试中将突发障碍响应速度提升37%，路径规划成功率达到92%。此外，该模型还通过构建包含5000余物理概念的知识图谱，实现了从“易碎品”到“材质属性”再到“操作力度阈值”的多级语义推理。

另一条路线则是采用模块化的约束生成方法。ZLATTE框架不依赖学习模型进行约束推理，而是由LLM直接生成显式的几何和运动学约束表达式，再将约束集成到势场优化过程中，对初始轨迹进行适应性调整。这种方法具有更高的可解释性和安全性保证，避免了端到端黑箱模型在工业安全关键应用中的潜在风险。在需要处理多个指令协同调整的场景中，GELATO框架进一步引入了多智能体反馈编排机制，通过VLM辅助的多视图管道将场景物体自动注册为6D几何基元，再由LLM将多条自由形式指令翻译为可验证的几何约束。

3 动态环境下的机器人轨迹重规划方法

3.1 人机协作场景中轨迹重规划的核心问题

在人机协作场景中，轨迹重规划面临着与传统自主机器人截然不同的挑战。人类工作者的运动模式具有高度的不可预测性——其移动方向、速度和停留时间无法通过确定性的运动模型精确预测，而安全准则要求机器人与人类之间必须保持足够的安全距离。同时，协作任务的动态性体现在两个方面：一是环境中的障碍物可能随时出现或移动（包括人类工作者和其他移动设备），二是操作人员的意图可能随着任务进展而实时调整。这些因素共同要求轨迹重规划算法必须具备实时响应能力和人机双向感知的能力。

从轨迹调整的技术分类来看，语言驱动的轨迹重塑框架主要处理两类调整需求：一类是形状调整，即改变轨迹的空间路径以规避障碍物或满足操作偏好；另一类是速度调整，即改变机器人沿轨迹运动的速度以配合人类工作节奏。这两类调整既相互关联又具有不同的数学表述——形状调整涉及路径的几何变形，速度调整则涉及沿参数化轨迹的时间重分配。

3.2 语言驱动的轨迹约束生成与优化

将自然语言指令转化为可行的轨迹约束，是语言驱动轨迹重规划方法的技术核心。ZLATTE框架展示了这一过程的完整技术路线：首先，通过视觉语言模型对场景进行感知，将人类操作者所提及的物体注册为几何基元；然后，由大语言模型将自然语言指令翻译为显式的几何约束和运动学约束，如“路径必须通过点P附近”“路径不能进入区域R”“在区段S内的速度不得超过v_max”；最后，将这些约束作为势场优化的代价项，对初始轨迹进行迭代调整，同时保持轨迹的运动可行性（速度、加速度、加加速度在限制范围内）和安全边界条件。

这一方法的独特优势在于其“学习无关”（learning-free）的架构。与依赖大量训练数据的学习方法不同，ZLATTE通过几何感知的优化过程实现轨迹调整，其轨迹修改的可解释性强，操作人员能够理解每一步调整的物理原因，这在人机协作的安全关键场景中具有重要价值。仿真和真实实验表明，该方法相比现有最先进基线实现了更平滑、更安全且更可解释的轨迹修改。

当操作人员下达多条指令时，GELATO框架通过多智能体反馈编排来解决指令之间的潜在冲突。例如，“靠近工件表面”和“避开左侧障碍物”这两条指令在几何上可能存在矛盾——靠近工件表面可能与障碍物的避让区域重叠。GELATO通过多智能体协同机制，对不同约束施加优先级权重，在约束违反程度最小化的目标下求解可行轨迹。

3.3 动态避障与实时自适应调整

在动态的人机协作环境中，重规划不仅需要在指令下达时对轨迹进行一次性调整，更需要在机器人执行过程中持续监测环境变化并做出实时响应。这一要求对重规划算法的计算效率提出了极高的要求——轨迹调整必须在毫秒级完成，以避免延迟导致的碰撞风险。

在这一领域，一种有效的技术路径是将全局规划与局部实时调整相结合。在全局层面，采用基于采样的方法（如RRT、PRM）生成满足任务约束的初始路径；在局部层面，当检测到动态障碍物（如接近的人类工作者）时，采用人工势场法或模型预测控制进行实时修正。针对人机共享环境中的安全路径规划问题，MP-RRT方法通过整合多种策略树来应对未知的人类运动模式，在动态环境中实现了可靠的碰撞规避-。

对于多人协作的复杂场景，SICNav-Diffusion方法提出了一种更具前瞻性的思路：利用扩散模型生成场景中所有人类未来的联合轨迹预测，在此基础上采用滚动时域方法规划机器人的运动轨迹-。通过提前预测人类的未来行为，机器人可以在潜在冲突发生之前就主动调整自身的运动策略，而非仅在冲突已经逼近时才做出反应性规避。

XR-DT框架则将AR/VR技术与数字孪生相结合，实现了物理空间与虚拟空间的双向理解。该框架通过构建人类工作者的数字孪生模型，使得机器人能够预测人类的运动意图，并在此基础上进行安全感知的轨迹重规划，实现了从被动避障到主动协同的范式升级-。

3.4 人机协同中的安全约束与性能权衡

人机协作中的轨迹重规划始终面临一个根本性的权衡：在保证绝对安全的前提下，如何最大化机器人的作业效率？过度的安全约束可能导致机器人频繁减速、停驻甚至重新规划路径，严重影响生产节拍；而过于激进的安全策略又可能使人机碰撞风险不可接受。

这一问题的解决需要引入风险感知的规划方法。在数学上，这体现为带有概率约束的轨迹优化问题：机器人的规划需要确保在任何时间点t，人类工作者与机器人之间的距离以高概率（如99.9%）保持在安全阈值之上。由于人类运动的不可预测性，这种概率约束必须基于对人类未来轨迹的不确定性量化来建立。人类数字孪生技术的应用为此提供了可行的工程路径——通过混合现实设备实时捕获操作人员的姿态信息，结合深度强化学习建立人机双向协同的安全交互策略-。

在实际工程应用中，安全约束还体现在多个具体层面。ESD防护：AR设备与机器人控制系统之间的通信链路需要抵御静电放电干扰，确保指令传输的可靠性。实时性保证：从AR指令输入到轨迹重规划完成的端到端延迟必须控制在人类可感知的范围之内（通常小于100ms），以保证交互的自然流畅。轨迹可行性：重规划生成的轨迹必须满足机器人自身的运动学约束和动力学约束，包括关节角极限、速度极限、力矩极限等，这在轨迹优化过程中必须作为硬约束加以强制满足，而非仅在优化后加以检查。

4 结语

面向人机协作的增强现实指令理解与机器人轨迹重规划方法，代表了工业机器人智能化发展的重要方向。这一领域的技术挑战在于跨越三个层面的鸿沟：人类高层语义指令与机器人底层控制之间的语义鸿沟、静态先验规划与动态实时响应之间的时间鸿沟、个体自主优化与双向安全协同之间的交互鸿沟。

当前的研究进展表明，AR技术与LLM/VLM的深度融合正在为这一挑战提供有效的解决方案。在指令理解层面，多模态AR交互与LLM语义解析的结合使得非专业用户也能够以自然的方式驱动机器人完成复杂任务；在轨迹重规划层面，语言驱动的约束生成与几何感知优化框架实现了从模糊指令到精确轨迹的可靠映射，而动态避障算法则保证了机器人在人类实时运动环境中的安全运行。

展望未来，值得关注的发展方向包括：更具上下文感知能力的长期任务理解——使机器人不仅能够执行当前指令，还能理解指令背后的任务目标，在环境变化时自主调整执行策略；人机双向意图的实时估计与融合——通过AR设备捕获操作人员的视线、姿态和生理信号，使机器人能够预测人类的意图并主动调整自身行为；以及面向工业部署的边缘计算架构——将大模型的推理能力部署在车间边缘节点上，以降低云端依赖带来的延迟和隐私风险。这些方向将共同推动人机协作从“人类指挥—机器人执行”的模式，向“人类意图—机器人理解—协同行动”的共生模式演进。