[发明专利]一种基于数字孪生平台的人机协作疲劳检测系统

说明书

本发明公开了一种基于数字孪生平台的人机协作人员疲劳检测系统，将物理实体空间的数据实时映射到数字孪生空间，基于数字孪生空间的物理引擎和数字化模型实现对人机协作中操作人员的运动姿态、肌肉负荷强度、关节力矩进行工作负荷和人体疲劳程度评价，并综合工作负荷分析、疲劳程度评价、健康状态监测进行任务动态分配，以实现精细自动化和智能人机协作。

技术领域

本发明涉及人机协作生产领域，尤其涉及一种基于数字孪生平台的人机协作疲劳检测系统。

背景技术

随着协作自动化技术的进步，工业目标是用人类机器人团队取代全手工流程，从而以较低的成本增加产量，同时保持产品的多样性。人机协作系统旨在通过根据所需的复杂性，重复性和智能在人与机器人之间分配任务来实现精益自动化。

操作人员疲劳程度与各种人类工作状态有关，包括工作姿势，负载过程中人体的负担和任务频率等。人体多个肌肉的协同作用使人们较省力的完成动作。研究表明，随着肌肉负荷的增加，不舒适感越发明显，增加了发生肌肉负荷损伤风险和安全事故的可能性，进而影响操纵者的身体健康和安全作业。

数字孪生(Digital Twin)是指充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。数字孪生可以被视为一个或多个重要的、彼此依赖的装备系统的数字映射系统，可广泛应用于工业制造、建筑运维、智慧城市等多个领域。

发明内容

本发明的目的是针对现有技术的缺陷，提供了一种基于数字孪生平台的人机协作疲劳检测系统，通过数字孪生平台，基于人体作业疲劳量化模型对人机协作中操作人员的运动姿态、肌肉负荷强度、关节力矩进行人体疲劳程度评价，并进行任务动态分配。

为了实现以上目的，本发明采用以下技术方案：

一种基于数字孪生平台的人机协作疲劳检测系统，包括物理实体空间及数字孪生空间，所述物理实体空间与数字孪生空间通过通信接口连通；

所述物理实体空间包括总控制器、协作机器人、工作环境以及状态监测传感器设备；所述数字孪生空间包括控制器模块、数字化模型模块、物理驱动引擎模块、工作状态分析评价模块，通过模块化数字孪生空间实现对物理空间机理映射，实时状态数据共享，分析预测；所述操作人员作业疲劳量化评价基于实时共享监测数据，在数字孪生空间中对操作人员的工作疲劳程度做出预测和评价。

进一步的，所述状态监测传感器包括安装在作业现场的用于人体运动学数据实时捕获的光学运动捕捉系统，用于定位及人机交互关系监测的深度相机，用于监测工作人员健康状态、工作强度和疲劳程度的搭载关键肌肉群表面的生物肌电传感器、心率信号传感器可穿戴设备以及集成在机器人关节和末端的运动数据传感器和力矩传感器。上述系统和设备均为现有数据采集设备。

进一步的，数所述字化模型模块包括人体三维运动学模型、人体生物力学模型、机器人运动学和动力学模型、工作环境模型、人-机-环境三元交互耦合模型。

进一步的，所述工作状态评价模块包括人类作业疲劳量化评价、工作状态评价、健康指数评价等。

进一步的，控制模块包括工作效率和成果预测及任务动态分配。

进一步的，人机协同作业过程中，物理实体空间通过运动捕捉系统、生物肌电信号监测系统、机器人集成传感器向数字孪生空间实时共享操作人员工作状态及人机交互信息；在数字孪生空间中建立操作人员数字化人体模型和作业环境模型，基于实时工作状态数据对操作人员进行工程学和生物力学分析和预测，综合关键肌肉群负荷强度和关键关节力矩，通过综合作业疲劳量化指标进行工作状态评价。

进一步的，所述关键肌肉群负荷强度通过实时采集的关键肌群生物肌电信号进行时频域分析，结合运动学数据和数字化人体模型对工作人员关键肌肉群进行激活程度和负荷强度分析，具体步骤如下：