吴鸿敏， 张国英，管贻生， JUAN Rojas

(1.广东工业大学 机电工程学院,广州 510006; 2.广东省智能制造研究所 广东省现代控制技术重点实验室， 广州 510070)

随着协作型机器人的广泛应用与发展，未来机器人必将逐渐地由传统封闭的制造业环境向与人交互、共融的共享空间迈进，由半自动的操作任务到更加自主完成的执行任务[1]. 从而，不可避免地存在各类异常发生的情况，例如：出现了人类无意识地与机器人手臂碰撞、视觉传感信息存在偏差造成夹子与物体发生碰撞、夹取的物体在运动过程中滑落及机器人内部传感器的异常发生等等. 另外，伴随着机器人对环境感知能力的改善，机器人在执行过程中更加依赖于多模态的传感信息[2]，比如通过力/力矩传感器能有效地感知所抓取物体的重量及是否与外界发生碰撞、机器人关节编码器能实现对机器人构型的运动控制以及通过触觉传感器判断是否抓取到物体. 近年来，研究表明实现基于多模态时间序列建模的机器人安全监控将有助于人-机安全共融操作及更长期可靠的机器人自主执行[3-5]. 如何有效地解决此问题是目前机器人操作领域的研究重点及难点.

文献[3]基于隐马尔可夫模型(HMM)提出了一种用于机器人装配任务的过程监测器. 该监测器首先对机器人的装配任务通过离散的事件进行描述，然后对装配过程中所产生力/力矩的传感信号进行建模. 最后在给定隐性状态数量的前提下，每……