窄空间人工装配姿态与臂运动路径的混合建模优化方法及实验验证

为解决窄空间人工装配效率低、操作难度大的问题，研究人员开展基于多目标遗传算法(NSGA-III)的躯干-下肢姿态优化与神经网络引导的臂运动路径规划研究。通过建立15自由度人体运动模型，结合碰撞检测与逆运动学求解，实现了装配姿态自动筛选和无碰撞路径快速生成。实验验证表明该方法显著提升狭窄工况下的装配舒适性与操作效率，为智能制造中的人机协同提供了新思路。

　　

在高端装备制造领域，人工装配仍是不可替代的关键环节。然而当操作者面对装配件、工具与目标位置共存的窄空间时，视线遮挡、活动受限和碰撞风险等问题接踵而至。研究表明，装配难度与空间阻碍度呈正相关，复杂体位要求更会加剧操作疲劳。传统方法依赖人工试错调整姿态，效率低下且易出错。如何通过智能化手段规划符合人体工学的装配姿态与运动轨迹，成为提升制造效能的重要突破口。

针对这一挑战，国内某高校研究团队在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》发表研究，提出窄空间人工装配的混合建模方法。该方法创新性地将规划过程解耦为躯干-下肢姿态优化和臂运动路径规划两个阶段。关键技术包括：建立15自由度的简化人体运动模型；采用NSGA-III算法处理高维强耦合的多目标优化问题；构建装配空间神经网络指导采样；结合逆运动学进行碰撞检测。实验采用木制测试箱模拟窄空间环境，通过Unreal Engine虚拟场景验证规划效果。

人体运动建模
研究将人体简化为15个刚性连杆和14个关节的链式结构，详细定义各关节自由度（如肩关节3自由度）。通过Denavit-Hartenberg(D-H)参数法建立运动学模型，为后续优化提供数学基础。

多目标遗传算法
针对姿态优化中的多目标耦合问题，建立包含平衡性、舒适度和任务可达性的子目标函数体系。采用NSGA-III算法处理高维参数空间，通过非支配排序和参考点机制实现帕累托最优解筛选。

姿态求解实验
虚拟场景对比显示，优化后的姿态使操作者躯干倾角减少38%，下肢关节负荷降低42%。实际装配测试中，规划姿态组的平均任务完成时间比传统方法缩短27%。

臂运动路径规划
通过卷积神经网络学习窄空间特征分布，引导RRT^*算法采样。结合逆运动学进行实时碰撞检测，规划出无碰撞的7自由度臂运动轨迹，路径求解效率提升5.6倍。

实验验证
搭建真实窄空间装配场景，12名操作者使用规划系统后，装配失误率下降63%，肌肉疲劳指数改善31%。运动捕捉数据显示，规划轨迹与实际操作轨迹的吻合度达89%。

该研究通过智能算法与人体工学的深度融合，突破了窄空间装配规划的技术瓶颈。提出的混合建模方法既保证了任务可达性，又优化了人机状态，为智能制造中的人机协同作业提供了新范式。未来研究可进一步融合视觉反馈和实时调整机制，提升系统在动态环境中的适应性。作者团队特别指出，该方法在航天器舱内维修、核电设备检修等极端窄空间场景具有广阔应用前景。