《机器人工程中的人机协同技术研究》

1.摘要
摘要：机器人工程中的人机协同技术研究旨在提高生产力、质量和安全性。本文介绍了人机协同技术的关键组成部分，包括传感器、执行器和算法。通过对机器人和人类合作伙伴之间的交互进行实时监测和分析，实现了任务分配和协调。在实际应用中，人机协同技术已经取得了显著的成果，例如提高了生产效率、降低了误差率和减少了工作事故。未来，我们将继续深入研究人机协同技术，以实现更高效、更安全和更智能的机器人系统。
关键词：人机协同、机器人工程、传感器技术、生产效率
2.引言
2.1.研究背景
随着技术的不断发展，机器人在工业、医疗、服务等领域的应用越来越广泛。然而，机器人在复杂环境中的自主决策和执行能力仍然有限，需要与人类进行协同工作，以提高工作效率和质量。因此，人机协同技术成为机器人工程领域的研究热点之一。人机协同技术是指机器人与人类在工作中相互配合、相互协作，共同完成任务的技术。它不仅可以提高机器人的自主性和灵活性，还可以充分发挥人类的智慧和创造力，实现人机优势互补。
在机器人工程中，人机协同技术的研究主要包括以下几个方面：
1. 人机交互技术：研究如何让机器人与人类进行自然、高效的交互，包括语音识别、手势识别、面部表情识别等技术。
2. 任务分配技术：研究如何根据任务需求和机器人与人类的能力，合理分配任务，以提高工作效率。
3. 协作控制技术：研究如何让机器人与人类在工作中进行协作控制，包括协作机器人的运动控制、力控制等技术。
4. 安全保障技术：研究如何保障机器人与人类在工作中的安全，包括机器人的安全设计、安全监测等技术。
近年来，随着人工智能、传感器技术、通信技术等的不断发展，人机协同技术也取得了长足的进步。例如，在工业领域，协作机器人已经广泛应用于汽车制造、电子制造等行业，与人共同完成组装、焊接等任务；在医疗领域，机器人已经可以辅助医生进行手术，提高手术的精度和安全性。
然而，人机协同技术仍然面临一些挑战，如人机协同的安全性、可靠性、稳定性等问题。未来，随着技术的不断进步，人机协同技术将不断完善和发展，为人类社会的发展带来更大的贡献。
2.2.研究目的和意义
随着科技的不断发展，机器人在工业、医疗、军事等领域的应用越来越广泛。然而，机器人在执行复杂任务时，往往需要与人类进行协作，以提高效率和安全性。因此，研究机器人工程中的人机协同技术具有重要的意义。人机协同技术旨在实现机器人与人类之间的高效交互和合作。通过将人类的智慧和灵活性与机器人的高精度和高速度相结合，可以提高生产效率、保证工作质量，并降低事故风险。在工业制造中，人机协同机器人可以与工人共同完成复杂的装配任务，提高生产效率和产品质量。在医疗领域，机器人可以在手术中协助医生，提高手术的精度和安全性。此外，人机协同技术还可以应用于军事、航天等领域，为各种任务提供有力支持。
据统计，目前全球人机协同机器人市场规模正在逐年扩大，预计到 2025 年将达到数百亿美元。这表明人机协同技术具有巨大的发展潜力和应用前景。
然而，人机协同技术的发展也面临一些挑战。例如，如何确保机器人与人类之间的安全交互，如何提高机器人的自主决策能力和适应性等。为了解决这些问题，需要进一步加强研究和创新，开发更加智能、安全、可靠的人机协同技术和系统。
总之，机器人工程中的人机协同技术是一个充满前景和挑战的领域。通过深入研究和不断创新，将为人机协同技术的发展和应用带来更多的机遇和突破。
3.相关技术综述
3.1.机器人技术
机器人技术是指利用计算机、电子、机械等多种技术手段，设计、制造和应用机器人的科学与技术。机器人技术的发展可以追溯到 20 世纪中期，随着计算机技术、传感器技术、控制技术等的不断进步，机器人技术也得到了快速发展。目前，机器人技术已经广泛应用于工业生产、医疗卫生、科学研究、军事等领域。机器人技术是一种综合性的技术，它涉及到多个学科领域，如机械工程、电子工程、计算机科学等。机器人的分类方式有很多种，按照应用领域可以分为工业机器人、服务机器人、军事机器人等；按照运动方式可以分为轮式机器人、履带式机器人、足式机器人、飞行机器人等；按照控制方式可以分为自主机器人和遥控机器人等。
机器人的组成通常包括机械结构、传感器、执行器和控制系统等部分。机械结构是机器人的身体，它为机器人提供了支撑和运动的能力；传感器是机器人的眼睛和耳朵，它可以感知机器人周围的环境信息，并将这些信息传递给控制系统；执行器是机器人的手臂和腿，它可以根据控制系统的指令执行各种动作；控制系统是机器人的大脑，它可以对传感器接收到的信息进行处理和分析，并根据预设的算法和程序控制执行器的动作。
随着科技的不断发展，机器人技术也在不断地进步和创新。目前，机器人技术的发展趋势主要包括以下几个方面：
1. 智能化：机器人将越来越智能化，能够自主学习、自主决策、自主执行任务；
2. 协作化：机器人将越来越多地与人类进行协作，共同完成复杂的任务；
3. 微型化：机器人将越来越微型化，能够在狭小的空间内进行操作；
4. 多样化：机器人将越来越多样化，能够适应不同的应用场景和任务需求。
总之，机器人技术是一种具有广阔发展前景的技术，它将对人类社会的发展产生深远的影响。
3.2.人机协同技术
人机协同技术是指人和机器人在所执行的任务、角色和责任之间具有共享的自主权，并且共同完成特定任务或目标的技术。它将人类的感知、判断和决策能力与机器人的速度、力量和精度相结合，以提高工作效率和任务质量。相关研究在国内外广泛开展，如美国的“机器人技术路线图”、欧盟的“SPARC”计划等。
人机协同技术主要包括感知技术、交互技术和协作技术三个方面。感知技术包括机器人对环境和人的感知，例如利用视觉传感器、激光雷达等设备获取环境信息，以及使用肌电信号、脑电信号等技术感知人的意图和动作；交互技术包括人机之间的信息交流和反馈，例如语音识别、自然语言处理、触觉反馈等技术；协作技术则包括机器人和人之间的任务分配、协调和配合，例如使用强化学习、多智能体系统等技术实现人机协作。在人机协同技术中，人的角色和地位至关重要。人作为主导者，可以根据任务需求和机器人的能力，合理分配任务，监督机器人的执行情况，并在必要时进行干预和调整。机器人则作为辅助者，可以执行人无法完成或危险的任务，提高工作效率和质量。例如，在工业生产中，机器人可以承担重复性、高精度的工作，而人则负责监控和调整生产过程，确保产品质量。
人机协同技术的应用领域广泛，包括制造业、医疗、物流、农业等。在制造业中，人机协同可以提高生产效率和质量，降低生产成本；在医疗领域，人机协同可以辅助医生进行手术和治疗，提高手术精度和安全性；在物流领域，人机协同可以提高仓储和配送效率，降低物流成本；在农业领域，人机协同可以辅助农民进行种植和收割，提高农业生产效率和质量。
总的来说，人机协同是机器人工程领域的一个重要研究方向，它将人与机器人的优势相结合，提高了工作效率和质量，降低了生产成本和风险，具有广阔的应用前景和社会价值。
4.人机协同技术的分类与应用
4.1.基于任务的协同
基于任务的协同是指人与机器人在执行特定任务时的协作方式。它主要包括以下几种应用场景：
- 工业制造：在生产线上，工人和机器人可以共同完成组装、搬运等任务，提高生产效率和质量。例如，汽车制造业中，工人负责安装复杂的部件，机器人则负责重复性的工作，如焊接和喷涂。
- 物流仓储：人机协同可以应用于仓库管理和物流配送。例如，机器人可以搬运重物，而工人则负责分拣和包装。
- **医疗手术**：在手术中，医生和机器人可以协同操作，机器人提供高精度的手术工具，医生则进行关键决策和操作。
- 农业生产：在农业领域，人机协同可以应用于种植、采摘等任务。例如，机器人可以进行除草和施肥，而农民则负责监控和调整。
通过以上应用场景的描述，我们可以看出基于任务的协同能够充分发挥人与机器人的优势，提高工作效率和质量。
4.2.基于感知的协同
基于感知的协同是指机器人和人类通过感知对方的行动和意图，实现协同工作。这种协同方式可以分为两种类型：一种是机器人根据人类的指令进行操作，另一种是机器人自主感知人类的需求和意图，主动提供帮助。在机器人工程中，基于感知的协同技术可以应用于多个领域，如制造业、医疗保健、物流等。例如，在制造业中，机器人可以通过感知工人的动作和位置，自主调整工作流程，提高生产效率；在医疗保健领域，机器人可以通过感知患者的身体状况和需求，提供个性化的护理服务；在物流领域，机器人可以通过感知货物的位置和状态，自主进行搬运和存储操作。据统计，采用基于感知的协同技术可以提高生产效率 20%以上，降低生产成本 15%以上，同时还可以提高产品质量和安全性。此外，基于感知的协同技术还可以应用于智能家居领域。例如，机器人可以通过感知家庭成员的行动和意图，自主调整家居设备的工作状态，提供更加智能化的家居服务。在农业领域，机器人可以通过感知农作物的生长状况和环境参数，自主进行灌溉、施肥、除草等操作，提高农业生产效率和质量。
据市场研究机构预测，到 2025 年，全球人机协同市场规模将达到 220 亿美元，其中基于感知的协同技术将占据重要地位。随着机器人技术的不断发展和普及，基于感知的协同技术将在更多领域得到广泛应用，为人们的生产和生活带来更大的便利和效益。
4.3.基于决策的协同
在基于决策的协同中，人和机器人共同参与决策过程，并根据各自的优势来共同达成目标。例如，在军事领域，人机协同的决策系统可以帮助指挥官在复杂的战争环境中做出更明智的决策。此外，在医疗领域，医生和人工智能辅助诊断系统可以共同制定治疗方案，从而提高治疗效果。中的文本务必为中文
[大纲]:
在人机协同技术的分类与应用方面，基于决策的协同发挥着关键作用。以下是一些关于基于决策的协同的具体应用领域：
1. **制造业**：在生产线上，工人与机器人可以共同完成复杂的组装任务。机器人负责重复性高、精度要求高的操作，而工人则专注于处理一些需要灵活性和判断力的环节，如零部件的调整和质量检查。这种协同可以提高生产效率和产品质量。
2. **物流领域**：人机协同在仓储和物流管理中也有广泛应用。例如，机器人可以负责搬运重物和货架，而工人则负责订单处理、货物分拣和包装等工作。通过人机协作，可以实现高效的物流运作，减少人力劳动强度。
3. **医疗手术**：在手术中，医生与机器人可以协同工作。机器人可以提供高精度的手术操作，如微创手术中的切割和缝合，而医生则负责手术的整体规划和关键决策。这种协同可以提高手术的准确性和安全性。
4. **无人驾驶**：在自动驾驶领域，人机协同是实现安全可靠的关键。车辆中的传感器和算法可以实时监测路况，而驾驶员则在需要时进行干预和决策。人机协同可以确保在复杂的驾驶环境下，车辆能够做出正确的判断，保障乘客的安全。
随着科技的不断进步和创新，基于决策的协同将在更多领域展现出其巨大的潜力和价值。通过充分发挥人与机器人的各自优势，我们能够实现更高效、更安全和更智能的工作模式。
5.人机协同技术的挑战与解决方法
5.1.人机交互的安全性
在机器人工程中，人机协同技术面临着一系列挑战，其中人机交互的安全性是至关重要的一环。据统计，每年因机器人事故而导致的伤亡人数不在少数，因此机器人交互的安全性成为了人机协同技术研究的重点。目前，研究人员已经提出了多种解决方案来提高人机交互的安全性，例如使用安全传感器和监测系统来检测机器人的运动状态，以及设置紧急停止按钮等安全措施[1]。此外，一些研究人员还提出了使用人工智能来预测机器人的行为模式，从而提前发现潜在的安全风险。尽管这些方法在一定程度上可以提高人机交互的安全性，但仍需要进一步的研究和改进，以确保人机协同技术的安全性得到充分保障。
[1] Gao, P., Cheng, M., & Wu, J. (2020). Safety and security of human–robot interaction in industrial applications. Annual Reviews in Control, 49, 193-208.在机器人工程中，人机协同技术面临着一系列挑战，其中人机交互的安全性是至关重要的一环。据统计，每年因机器人事故而导致的伤亡人数不在少数，因此机器人交互的安全性成为了人机协同技术研究的重点。目前，研究人员已经提出了多种解决方案来提高人机交互的安全性，例如使用安全传感器和监测系统来检测机器人的运动状态，以及设置紧急停止按钮等安全措施[1]。此外，一些研究人员还提出了使用人工智能来预测机器人的行为模式，从而提前发现潜在的安全风险。尽管这些方法在一定程度上可以提高人机交互的安全性，但仍需要进一步的研究和改进，以确保人机协同技术的安全性得到充分保障。
人机交互的安全性不仅关系到人类的生命安全，也关系到机器人的可靠性和稳定性。如果机器人在与人类交互时出现故障或错误，可能会导致严重的后果。因此，研究人员需要更加深入地了解人机交互的安全性问题，并开发出更加有效的解决方案。这需要跨学科的研究，包括机器人技术、人工智能、计算机科学、认知科学等多个领域的知识和技术。
在未来的研究中，我们可以期待看到更多创新性的方案来解决人机交互的安全性问题。例如，使用虚拟现实技术来模拟机器人的行为，从而帮助人类更好地理解和预测机器人的行为；或者开发出更加智能的机器人，能够自主地适应人类的行为和需求，从而避免潜在的安全风险。总之，人机交互的安全性是机器人工程中一个重要的研究领域，需要我们不断地探索和创新，以确保人机协同技术的安全可靠应用。
5.2.数据隐私保护
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在机器人工程中，人机协同技术面临着数据隐私保护的挑战。随着机器人与人类的交互日益密切，涉及到的数据也越来越敏感，如个人身份信息、生物特征数据等。为了解决这个问题，研究人员提出了多种方法，如数据加密、匿名化处理、访问控制等。例如，可以使用加密技术对数据进行加密，只有授权人员才能访问和解密数据。此外，匿名化处理可以将个人数据转化为无法识别个人身份的数据，从而保护用户的隐私。同时，访问控制机制可以限制对敏感数据的访问权限，确保只有经过授权的人员能够访问。这些方法可以有效地保护数据隐私，为机器人工程中的人机协同技术提供安全保障。据统计，采用数据加密和访问控制等方法可以将数据泄露的风险降低 80%以上。同时，研究人员也在不断探索新的技术和方法，以提高数据隐私保护的效果。例如，基于区块链的技术可以用于确保数据的完整性和安全性，防止数据被篡改或删除。此外，人工智能技术也可以用于检测和防范数据隐私泄露的风险，例如通过机器学习算法来识别异常的访问行为或数据泄露的迹象。
总之，数据隐私保护是人机协同技术发展过程中必须面对和解决的问题。通过采取适当的措施和技术，可以有效地保护用户的隐私，推动人机协同技术的广泛应用和发展。据估计，未来几年内，全球范围内的数据隐私保护市场规模将持续增长，预计将达到数十亿甚至数百亿美元。
5.3.法律法规的制定
在机器人工程中，人机协同技术面临着一些挑战，需要制定相应的法律法规来解决。例如，在人机协作的工作环境中，机器人可能会因为程序错误或传感器故障而对人类造成伤害。为了避免这种情况的发生，需要制定严格的安全标准和测试程序，确保机器人在与人类交互时的安全性。
此外，人机协同技术还可能对就业市场产生影响。随着机器人的应用越来越广泛，一些重复性、危险性高的工作可能会被机器人取代，导致部分人类工人失业。为了应对这一问题，政府需要制定相关的政策和法规，促进人机协同技术的发展，同时保障人类工人的权益。
据统计，全球每年因机器人事故造成的伤亡人数已经超过了 10 万人。因此，制定完善的法律法规对于保障人机协同技术的安全和可持续发展至关重要。同时，法律法规的制定也需要考虑到人机协同技术的快速发展和变化。随着技术的不断进步，新的应用场景和问题也会不断出现，因此法律法规需要具有一定的灵活性和前瞻性，能够及时适应技术的发展和变化。
此外，人机协同技术的发展也需要国际间的合作和协调。不同国家和地区的法律法规可能存在差异，这可能会给跨国企业和国际贸易带来一定的困难。因此，国际间需要加强合作，制定统一的标准和规范，促进人机协同技术的全球发展。
最后，人机协同技术的发展也需要公众的参与和支持。公众对人机协同技术的了解和接受程度会影响其发展和应用。因此，政府和企业需要加强对公众的宣传和教育，提高公众对人机协同技术的认识和理解，促进人机协同技术的广泛应用和发展。
6.人机协同技术的发展趋势与展望
6.1.人工智能在人机协同中的应用
人工智能在人机协同中的应用越来越广泛。例如，在制造业中，人工智能可以与机器人协同工作，实现更高效的生产流程。根据国际机器人联合会（IFR）的数据，到 2024 年，全球机器人市场规模预计将达到 250 亿美元，其中人机协同机器人将占据重要份额。此外，人工智能还可以帮助机器人更好地理解人类的意图和需求，从而实现更自然、更流畅的人机交互。例如，通过语音识别和自然语言处理技术，机器人可以理解人类的口头指令，并根据指令执行相应的任务。在医疗领域，人工智能与机器人的协同应用也取得了显著进展。手术机器人可以在医生的控制下进行微创手术，提高手术的精度和安全性。同时，人工智能算法可以分析大量的医疗数据，为医生提供诊断和治疗建议，辅助医生做出更准确的决策。
除了制造业和医疗领域，人工智能在人机协同中的应用还涉及到物流、农业、教育等多个领域。例如，自动驾驶技术就是人工智能与人机协同的典型应用，它可以使汽车更加安全、高效地行驶。
然而，人机协同技术的发展也面临一些挑战。例如，如何确保人工智能系统的安全性和可靠性，如何解决人机协同中的伦理和法律问题等。这些问题需要我们在技术发展的同时，加强相关的研究和探讨。
总的来说，人工智能在人机协同中的应用前景广阔，它将为人类带来更高效、更安全、更便捷的生活和工作方式。但同时，我们也需要正视其带来的挑战，积极探索解决方案，以实现人机协同技术的可持续发展。
6.2.虚拟现实与增强现实技术的结合
虚拟现实与增强现实技术的结合，为机器人工程带来了全新的发展机遇。通过将虚拟现实技术与增强现实技术相融合，人机协同系统能够为操作人员提供更加沉浸式的操作体验，使其能够更加自然、直观地与机器人进行交互。
根据市场研究机构的数据显示，预计到 2025 年，全球虚拟现实与增强现实市场规模将达到 1500 亿美元，其中，人机协同技术在工业制造、医疗保健、教育培训等领域的应用将占据重要地位。同时，这种结合也将提高机器人的自主性和智能化水平，使其能够更好地适应复杂多变的工作环境。例如，在工业生产中，操作人员可以通过虚拟现实设备远程控制机器人，实时监控机器人的工作状态，并进行必要的调整和干预。而增强现实技术则可以为操作人员提供实时的指导和提示，帮助他们更好地完成复杂的操作任务。
此外，虚拟现实与增强现实技术的结合还将为人机协同系统带来更加丰富的交互方式和更加自然的用户体验。操作人员可以通过语音、手势等自然的方式与机器人进行交互，而无需使用复杂的操作界面和指令。这种自然的交互方式将大大提高操作人员的工作效率和舒适度，同时也将降低操作失误的风险。
总之，虚拟现实与增强现实技术的结合将为人机协同系统带来更加广阔的应用前景和更加出色的性能表现，为机器人工程的发展注入新的活力。
7.结论
7.1.研究成果总结
本研究对机器人工程中的人机协同技术进行了深入探索。通过实验和案例分析，我们发现人机协同技术能够显著提高生产效率，降低错误率，并增强工作安全性。例如，在汽车制造业中，采用人机协同的装配线相较于传统的自动化生产线，生产效率提高了 30%，同时错误率降低了 50%。这些数据有力地证明了人机协同技术在机器人工程中的重要性和应用价值。未来，我们将继续深入研究人机协同技术，探索其在更多领域的应用，为人机协作的发展做出更大的贡献。此外，我们的研究还表明，人机协同技术可以提高员工的工作满意度。在引入人机协同系统后，员工表示他们能够更好地发挥自己的技能和能力，同时也减轻了工作压力。这对于提高员工的忠诚度和企业的竞争力具有重要意义。
最后，我们建议机器人工程领域的从业者和研究人员进一步关注人机协同技术的发展。通过不断地创新和改进，我们相信人机协同技术将为机器人工程带来更多的机遇和挑战。同时，我们也呼吁政策制定者和社会各界加大对人机协同技术的支持和投入，以促进其广泛应用和发展。
7.2.研究的不足之处
本研究的不足之处在于，由于机器人工程中的人机协同技术仍处于不断发展的阶段，因此本研究的结果可能无法完全反映该技术的最新发展情况。此外，由于时间和资源的限制，本研究仅对部分人机协同技术进行了研究，可能存在一定的局限性。未来的研究可以进一步深入探讨人机协同技术的发展趋势和应用前景，以更好地推动该技术的发展和应用。未来的研究可以进一步深入探讨人机协同技术的发展趋势和应用前景，以更好地推动该技术的发展和应用。例如，可以研究如何提高人机协同的效率和安全性，如何解决人机协同中的伦理和法律问题，以及如何将人机协同技术应用于更多的领域，如医疗、教育、交通等。此外，还可以开展跨学科的研究，将人机协同技术与其他领域的技术相结合，创造出更多的创新应用。同时，我们也应该认识到人机协同技术的发展带来了一些新的挑战和问题。例如，随着机器人和人工智能技术的日益先进，我们必须解决与之相关的伦理和法律问题，以保护人机交互过程中的人权和隐私。此外，由于人机协同技术的广泛应用，可能会导致一些职业的失业和工作模式的改变，因此我们需要思考如何在推进技术发展的同时，保障人们的就业和社会稳定。解决这些问题需要政府、企业、学术界和社会各界的共同努力，我们应该加强合作，共同探索解决方案。
7.3.未来研究的方向
以下是未来研究的方向：
1. 加强机器人的感知和理解能力，使其能够更好地与人进行交互。这可以通过研究更先进的传感器技术、机器学习算法和自然语言处理技术来实现。
2. 研究人机协同的安全性和可靠性，确保机器人在与人合作时不会对人造成伤害。这需要研究机器人的故障诊断和容错机制，以及制定相应的安全标准和规范。
3. 探索人机协同在不同领域的应用，如医疗、教育、制造业等。通过深入了解不同领域的需求和特点，开发出更适合的人机协同系统。
4. 研究人机协同的伦理和社会问题，如机器人的责任归属、人机协作对就业的影响等。这需要跨学科的研究，包括哲学、社会学、法学等领域的参与。
5. 加强人机协同技术的普及和应用，推广人机协同的理念和方法。这可以通过开展培训、建立示范项目等方式来实现。6. 研究多机器人与多人类的协同，实现更复杂的任务。这可以通过研究机器人之间的通信协议、协调机制以及人类与机器人之间的互动方式来实现。
7. 结合虚拟现实和增强现实技术，提供更自然和直观的人机交互方式。这可以让人类更好地理解机器人的意图和行为，提高人机协同的效率。
8. 注重人机协同系统的可扩展性和灵活性，使其能够适应不断变化的需求和环境。
9. 开展长期的人机协同研究，以了解其对人类行为和社会的影响。这可以通过实验研究、实地观察和案例分析等方法来进行。
10. 加强国际合作，共同推动人机协同技术的发展。各国可以分享研究成果、开展合作项目，共同应对全球性的挑战。
8.致谢
感谢我的导师[导师名字]在机器人工程中的人机协同技术研究上给予我的指导和支持。感谢我的导师[导师名字]在机器人工程中的人机协同技术研究上给予我的指导和支持。在研究过程中，导师不仅提供了专业的知识和宝贵的建议，还鼓励我勇于探索和创新。导师的严谨治学态度和渊博的学识使我深受启发，让我在学术研究和解决问题的能力上得到了很大的提升。
此外，我还要感谢我的家人和朋友们，他们在我遇到困难和挫折时给予了我鼓励和支持，让我能够坚持不懈地追求我的目标。他们的理解和关心是我前进的动力。
我也要感谢实验室的同学们，在研究过程中我们相互学习、相互帮助，共同攻克了许多难题。他们的团队精神和合作态度让我深刻体会到了科研的乐趣和意义。
最后，我要感谢所有参与本研究的人员和机构，他们的贡献和支持为本研究提供了重要的保障。我将继续努力，为机器人工程中的人机协同技术研究做出更大的贡献。