个性化消费促使生产模式转变人机协作HRC与数字孪生DT结合形成的人机协作数字孪生系统HRCDTS )成为研究热点但 HRCDTS 在数据管理方面存在诸多问题如数据模型构建困难、数据共享和存储缺乏有效方法。本文旨在通过引入区块链和云边协同技术解决这些问题为 DT 在 HRC 领域的应用提供数据管理参考。本文介绍的研究基于HRCDTS设计了复杂产品装配任务场景采用 ErgoLAB 人机环同步平台V3.0同步采集并分析被试的多模态生理数据心率、呼吸等进一步探索能够有效表征人机协作过程中工作效率与安全性的多种指标。01引言随着制造业向智能化方向迈进以及数字孪生技术的兴起和人机协作模式的广泛应用特别是区块链与云技术的融合发展使得传统的数据管理面临了新的复杂性和挑战。数字孪生技术构建出物理实体的虚拟映射区块链技术保障数据安全共享云技术提供高效存储这些技术的结合改变了数据的产生、传输和存储方式使得数据管理变得更加复杂和多元化。所以在HRCDTS中数据管理不再局限于传统的存储和传输而是涉及多源异构数据的高效分类、安全共享与智能存储。传统的数据管理方法已逐渐不能满足 HRCDTS 的需求因此基于区块链和云边协同的数据管理技术成为当前研究的重点之一。基于数字孪生和人机协作技术的快速发展制造业正逐步向定制化、柔性化生产转型。在这种趋势下HRCDTS 通过模拟和优化人机协作过程实现定制化生产任务的高效执行。在复杂的生产任务中多个 HRCDTS 需要协同工作它们之间的数据交互和共享变得至关重要。同时不同协作者在参与 HRCDTS 时也需要安全、便捷地获取和传递数据以确保生产任务的连续性和准确性。而传感器技术和数据采集设备的不断进步使得我们能够实时收集机器人的运行数据、人类的生理和行为数据、协作对象及环境数据等。通过对这些多源异构数据的整合与分析能够全面了解人机协作的状态为优化协作过程提供依据。在数据管理方面借助区块链的去中心化、防篡改特性和云技术的低成本、高扩展性能够实现 HRCDTS 数据的安全共享和高效存储。例如利用区块链技术建立数据共享机制结合云存储技术存储大量数据能够满足 HRCDTS 对数据管理的严格要求。下面请阅读基于ErgoLAB 人机环境同步平台V3.0的 HRCDTS 数据管理方法的研究。02研究案例题目Blockchain-based cloud-edge collaborative data management for human-robot collaboration digital twin system作者Xin Liu , Gongfa Li , Feng Xiang , Bo Tao , Guozhang Jiang期刊Journal of Manufacturing SystemsDOIhttps://doi.org/10.1016/j.jmsy.2024.09.006研究背景在全球化市场背景下个性化消费需求增长传统以工业机器人为中心的大规模生产模式难以满足需求制造模式逐渐向多品种、小批量生产转变HRC制造模式应运而生。DT技术的出现为构建最优 HRC 环境提供了思路其与 HRC 物理环境结合形成的HRCDTS能自主执行定制生产任务。然而目前针对 HRCDTS 数据的研究有限存在数据类型、内容和格式缺乏标准化定义数据共享和存储方法不完善等问题。图1 HRCDTS的结构图研究目的本研究旨在提出一种基于区块链的云边协同数据管理框架用于 HRCDTS 的数据管理。具体包括对 HRCDTS 中的数据进行分类和定义研究 HRCDTS 之间以及同一 HRCDTS 不同协作者之间的数据共享方法探索基于区块链和云的 HRCDTS 数据存储方法从而为基于 DT 的 HRC 应用在数据方面提供参考方法填补 HRC 领域中 DT 数据管理的研究空白。案例研究实验设计与任务以搬运机器人装配为例进行案例研究该机器人由整体框架、抓爪和提升机构三个主要部件构成。依据文中确定 HRCDTS 数量的方法将装配任务细分为三个子任务分别由 3 个 HRCDTS 协同完成。其中HRCDTS 1 负责抓爪装配涵盖抓取左右叶片、堆叠叶片并拧装等具体操作HRCDTS 2 承担提升机构装配包括拾取提升臂、组装滑块和电动执行器、安装抓爪等步骤HRCDTS 3 负责整体框架装配涉及拾取铝型材、组装框架各部分结构等任务。各 HRCDTS 中的人机任务分配明确如在 HRCDTS 1 中机器人负责拾取部分零件被试负责堆叠和拧装等操作。三个工作场景的配置一致均包含 5 自由度可软件操作的机器人、具有标准物理特征的人员、用于捕捉位置数据的深度摄像头、采集人员心率和血压等生理参数的设备以及装配所需的其他工具。物理场景保持一致虚拟场景借助 Unity 软件构建这种统一配置有助于提升协同装配效率。图2 搬运机器人的三视图图3 搬运机器人的装配过程设备与流程通过北京津发科技股份有限公司自主研发的ErgoLAB人机环境同步平台V3.0实时同步记录生理信号该平台支持多种智能可穿戴设备同步采集以实时收集被试在装配过程中的多维度信号。本研究结合ErgoLAB可穿戴脑电设备采集了参与者的EEG信号通过ErgoLAB Bio智能可穿戴生理传感器采集心电ECG、肌电EMG、体温SKT、血压BP等信号。图4 实验现场图正式实验时依据搬运机器人结构特点其装配任务被分为三个子任务由 3 个 HRCDTS 协作完成 各任务持续时间依实际装配所需时间确定。完成装配后各 HRCDTS 将装配时间、精度、异常情况等详细数据上传至基于区块链和云搭建的平台用于评估任务完成质量。数据分类与建模HRCDTS 数据模型DMHRCDTS是一个五元组由机器人数据DMR、人类数据DMH、协作对象数据DMO、协作工具数据DMT和协作环境数据DME构成。该模型采用树状分层结构支持多种数据格式具有面向对象、可定制和可扩展的特点。机器人数据DMR包含机器人几何数据、物理数据、行为数据和规则数据这些数据是机器人 DT 模型的重要组成部分对机器人工作状态的确定和工作行为的体现至关重要。人类数据DMH由人类生理数据、行为数据和规则数据组成反映了人类参与者在协作过程中的生理状态、工作状态等信息对评估舒适度和保障人员安全具有重要意义。协作对象数据DMO包括协作对象的基本参数和任务信息任务分解和分配有助于明确任务执行细节和各方责任提高任务执行效率。协作工具数据DMT涵盖协作过程中使用的各类辅助工具数据如手动工具、电动工具、检测工具和采集工具等不同工具在协作中发挥着不同的作用。协作环境数据DME包含协作环境的静态属性和动态变化数据静态属性如环境布局等相对稳定动态变化数据如机器人故障等反映了协作过程中的实时情况。图5 DMHRCDTS的树形结构数据共享在 HRCDTS 数据共享中采用许可区块链其仅允许授权用户访问数据处理速度快且对共识机制要求低。数据共享分为 HRCDTS 间共享和同一 HRCDTS 不同协作者间共享。图6 HRCDTSs之间基于区块链的数据共享结构HRCDTS 间数据共享每个 HRCDTS 包含共识节点、验证节点和存储节点负责处理交易、验证区块和存储数据。数据共享过程包括交易提议、身份验证、所有者查询、网络状态查询和传输确认等步骤确保数据准确、安全地传输。图7 HRCDTSA和HRCDTSB之间数据共享步骤同一 HRCDTS 不同协作者间数据共享原协作者将工作数据加密上传至云新协作者通过云下载数据。数据共享过程涉及所有权确认、数据上传、数据查询和数据下载等操作并采用代理重加密PRE技术确保数据安全。图8 合作者A和合作者B之间的数据共享步骤数据存储考虑到 HRCDTS 产生的数据量庞大采用本地和云存储相结合的方式。HRCDTS 本地数据存储采用基于区块链的周期性本地存储系统定期生成新交易记录传感器数据。原始数据存储在本地数据库数据哈希值存储在区块链以证明数据的存在和有效性减少数据库占用和存储成本。图9 基于区块链的HRCDTS本地数据存储HRCDTS云数据存储HRC 虚拟场景数据和物理场景异常数据存储在云系统中便于调整协作策略、监督和改进 HRC 物理场景同时方便其他人员查看和下载数据。图10 HRCDTS的云边缘协同数据管理架构研究结果数据交互有效通过搬运机器人装配案例可知基于区块链的云边协同数据管理方法实现了多个 HRCDTS 之间的数据交互。如 HRCDTS1 完成 gripper 装配后其装配细节数据能顺利上传至云并被 HRCDTS2 获取用于 lifting mechanism 装配确保装配工作有序进行提高了协作效率 。数据共享安全区块链技术的应用保障了数据共享安全。在数据共享过程中交易信息被安全记录在区块链网络如数据所有权确认、数据上传下载等交易都有详细记录便于监督和追溯数据修改增强了数据交换安全性。存储成本降低与传统存储方法对比新的数据存储策略降低了成本。在搬运机器人装配案例中采用区块链和云结合的存储方式减少了数据存储和传输费用。如 HRCDTS1 的存储成本从传统方法的 73 美元降至 34 美元传输成本从 10 美元降至 6 美元。研究结论本研究将区块链和云边技术引入 HRCDTS 数据管理领域提出了数据模型并研究了数据共享和存储技术。主要贡献包括标准化描述 HRCDTS为 DT 在 HRC 领域的应用提供统一框架提出数据模型明确数据类型、内容和格式验证了基于区块链的数据交互机制和区块链与云结合的存储方法的有效性。然而该方法仍存在可优化之处如数据共享过程中的安全风险和区块链数据查询效率问题需进一步研究解决。部分参考文献[1]Zhou, J., Li, P., Zhou, Y., Wang, B., Zang, J., amp; Meng, L. 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A consistency method for digital twin model of human-robot collaboration. Journal of Manufacturing Systems, 65, 550-563.03研究拓展本文通过构建基于区块链的云边协同架构对HRCDTS的数据管理进行了研究。随着工业 4.0 和智能制造的深入发展人机协作场景日益复杂多样对数据管理的实时性、安全性和高效性提出了更高要求。HRCDTS 在应对更复杂的任务和更多样化的协作场景时需要不断优化数据管理策略。融合人工智能技术如机器学习算法对海量数据的深度分析能力能够挖掘数据间潜在关系为优化人机协作流程、预测系统故障提供有力支持可进一步探索其在 HRCDTS 数据管理中的应用。04引申阅读图1 HRCDTS的结构图【1】 题目Perceptual design method for smart industrial robots based on virtual reality and synchronous quantitative physiological signals作者Wangqun Xiao, Jianxin Cheng期刊International Journal of Distributed Sensor NetworksDOI10.1177/1550147720917646【2】题目Prediction of product design decision Making: An investigation of eye movements and EEG features作者Yahui Wang, Suihuai Yu, Ning Ma, Jinlei Wang, Zhigang Hu, Zhuo Liu, Jibo He期刊Advanced Engineering InformaticsDOI10.1016/j.aei.2020.101095【3】题目Mining Potential Requirements by Calculation of User Operations作者Yanqun Huang, Gaofeng Pan, Xu Li, Zhe Sun, Shinichi Koyama, and Yanqun Yang期刊Journal of Organizational and End User ComputingDOI10.4018/JOEUC.293289tip本文仅用于学术交流原文版权归原作者和原发刊所有。