从大脑到反射：一种适用于具身智能机器人的紧急响应控制架构

《Journal of the Indian Chemical Society》：From brain to reflex: An emergency response control architecture for embodied intelligent robots

提出仿生四层紧急响应控制架构，解决机器人动态环境中的串行延迟问题，通过独立紧急响应层快速处理传感器信号，提升运动安全性和鲁棒性。

　　本研究旨在解决当前嵌入式智能机器人控制架构中存在的一个关键问题，即在动态环境中发生突发干扰时，传统分层控制机制所导致的固有延迟。这种延迟限制了机器人对突然发生的问题，如跌倒和碰撞的快速反应能力。为了解决这一瓶颈，研究团队提出了一种仿生的应急响应控制架构，其灵感来源于人类神经系统中高级中枢控制与脊髓反射机制之间的协作原理。

在传统的控制架构中，机器人通过感知层、控制层和执行层进行分层处理。感知层负责收集多模态环境信息，包括视觉、触觉等，并进行场景理解、目标定位、姿态估计等任务。控制层则利用强化学习、模仿学习等技术，根据人类示范或虚拟环境进行动作规划。执行层负责将控制指令转化为具体的运动行为。这种分层机制虽然在功能上具有良好的模块化设计，便于维护和扩展，但其串行处理过程会导致响应延迟，尤其是在需要快速应对突发状况时。

在动态、非结构化的环境中，如灾难救援和工业协作，各种突发干扰可能随时发生。例如，外部力量冲击或地面塌陷等事件可能对机器人造成严重影响。在这种情况下，机器人的实时响应能力变得尤为重要。如果延迟过高，即使能够正确响应，也可能错过最佳时机，从而导致任务失败。因此，如何在不牺牲准确性的情况下实现快速响应，成为提升机器人控制性能和安全性的关键。

人类神经系统在处理突发干扰时展现出卓越的反应能力。在非紧急情况下，大脑负责感知和规划运动，然后将指令传递给小脑和脑干进行调节和控制，最终通过脊髓将指令传达到身体各部位，实现运动。而在紧急情况下，脊髓可以通过单突触反射弧直接生成应急响应，例如膝跳反射，其反应时间仅为约30毫秒。相比之下，依赖视觉感知的抓取反应则需要大脑参与，反应时间约为200毫秒。这种机制使得人类能够在突发情况下迅速做出反应，保持平衡和安全。

受人类反应机制的启发，本研究将脊髓控制的概念引入机器人系统。通过在传统三层次感知-控制-执行架构的基础上，引入第四层——应急响应层，构建了一个四层异构控制框架。该框架包括感知规划层、运动控制层、应急响应层和物理执行层。感知规划层专注于场景理解、人机交互和长期规划，运动控制层负责整个机体的姿态和运动轨迹控制，应急响应层则在正常情况下传递控制指令，实现精细运动控制；而在突发干扰发生时，应急响应层可以直接接收传感器信号，无需等待感知规划层的决策结果，从而实现快速响应。为了提高应急响应的效率，该层采用了轻量级、可在线学习的反射规则库，例如基于接触力突变阈值的平衡补偿机制。

这种四层架构的设计不仅解决了传统架构中因串行处理导致的延迟问题，还为机器人在高动态、不确定环境中的运动鲁棒性和操作安全性提供了新的解决方案。通过将应急响应机制独立出来，机器人可以在面对突发干扰时迅速调整自身状态，避免因延迟而导致的误操作或任务失败。

在实际应用中，本研究选取了工厂装配线作为人机协作的案例场景，以验证所提出控制架构的有效性。实验中使用的机器人是双臂协作机器人，其在定制化生产工坊中的应用展示了新架构在提升机器人应对突发干扰能力方面的优势。通过在不同任务场景中测试该架构，研究团队能够评估其在实际操作中的表现，并进一步优化其性能。

此外，本研究还总结了当前在感知规划层和运动控制层方面的研究进展，包括感知技术、任务规划方法以及运动技能学习等领域的最新成果。同时，针对应急响应层中反射规则的实现问题和反射触发与高级任务之间的冲突，设计了反射规则库和在线学习机制，以确保在突发情况下机器人能够做出合适的反应，而不影响整体任务的执行。

尽管该架构在提升机器人应急响应能力方面具有显著优势，但在实际应用中仍面临一些挑战。例如，感知与规划层可能会因为计算延迟而影响响应速度，这需要进一步优化算法以提高处理效率。此外，反射规则库的在线学习能力仍需加强，以适应更复杂和多变的环境条件。同时，如何在不同任务场景中合理分配反射响应与高级规划的优先级，也是一个需要深入研究的问题。

综上所述，本研究提出的仿生应急响应控制架构为嵌入式智能机器人在动态环境中的快速反应和操作安全性提供了新的思路。通过借鉴人类神经系统的快速反应机制，该架构能够在突发干扰发生时迅速调整机器人的行为，从而提高其在复杂任务中的鲁棒性。未来的研究方向包括进一步优化感知与规划层的处理效率，增强反射规则库的自适应能力，以及探索更高效的冲突仲裁机制，以实现更智能化和灵活的机器人控制系统。