机器人系统不提升力矩并实现减低电机的转速可能吗

首先要判断是否有人或者物体在附近

获取的方式有两种：一种是主动的通过摄像头、红外、超声波或者激光灯传感器判断附近是否有障碍物或者人。另一种则是被动的，当人或者物体接触到机器人后，通过感知接触的力来判断。

第一种通过摄像头：比如Baxter头顶的摄像头检测是否有人靠近，ABB也在N年前就推出了safemove的option，当然目的不是为了人机协作，而是为了在去掉围栏的情况下还能保证安全，机器人与人能在一个房间里工作。

图一红外和超声波属于比较便宜的传感器，移动平台比如AGV，扫地机器人用的比较多。一方面可以用来检测前方障碍物，另一方面布置在机器人底端还能判断是否会从高台跌落。激光是一种比较靠谱的测障碍工具了，像Neato用的旋转式的激光头，不仅能发现障碍物，还能实时的根据所测距离构建室内的地图。

图1 自左向右分别为Baxter robot；Neato扫地机器人，激光传感器在顶部；DLR LWR内部结构，包括齿轮箱，力矩传感器，驱动等。

而被动的判断人也有不止一种方式。对于KUKA的LWR系列，以及SCHUNK（雄客）的关节球，他们的做法则是在关节的内部加上力传感器，通过检测力矩来判断是否有接触。Baxter手臂内也有检测力的功能，方法和精度则不如上面这种。另一种被动的方式则是通过电机电流的变化来判断是否遇到了阻碍，典型的代表有ABB今年推出的YuMi，以及Universal的UR系列。

这两种方式各有优劣，采用内置多自由度力传感器的形式能掌握每一个关节的手里的方向和角度，对于某些应用会有帮助，但是成本会比较高，KUKA的一台IIWA从我了解的价格来看还是比较昂贵的。而对于第二种方式而言，价格则亲民多了，UR系列和YuMi的价格从我了解来看并没有比普通的工业机器人要高（YuMi得算两条臂），而且尺寸上更加紧凑。

对于人机协作的安全性方面，采用何种方式最为稳妥，目前并没有一个明确的规定，还处于探索的阶段。像ABB这样的公司则会采取最稳妥最安全的方式，除了电流检测意外，轻量化的设计，软性材料包裹机械臂，轻负载设计，最高运动速度限制，以及还有很多软件，电机，控制等方面的设计和想法，保证了出错误判以及安全故障的概率非常低，甚至及时出了故障机械臂砸到人也不会产生较大的伤害。

图二图2 ABB YuMi机器人，双臂14自由度，表面包裹软性塑料，内置控制柜，总重38kg。

另一方面，能够对外界的力矩进行感知也是leadthrough编程的基础，虽然ABB很早很早以前就做过Leadthrough方式的编程：在机器人的末端装个工具，然后用手拽着工具进行示教编程，但是当时一方面都是大机器人，要考控制柜去主动适合人太难了，另一面当时的技术也不够好，因此没有推广开来。这么多年过去了，对于桌面级别的小机器人，人工示教的方式又开始热炒起来。

在获取机器人外界的信息后，机器人则需要根据不同情况作出动作

如题主所说机器人关节末端的减速器是用来减速增距，机器人的关节不可能像汽车一样装个变速箱来适应不同的速度和应用场景，通常减速器的减速比从一开始就是固定的。

与人握手这种应用，应该是低转速低扭矩。转速的控制是由控制柜的开关频率所来控制，墙上来的交流电先通过整流桥编程直流，然后再通过开关管再变成交流，而这个交流的频率则控制了机器人关节的转速。

而对于机器人力矩的控制，上一张电机转速与扭矩之间关系的示意图

图三图3，电机转速与扭矩关系图，下面平的线为电机可提供的连续转矩，上面的曲线为短时间可提供的转矩。

可以看出当电机处于连续转矩和最大转速所覆盖的范围内时，电机可以提供任何一种扭矩和转速，这个区域的大小主要受限于电机的最大额定温度以及驱动器能够持续提供的电流大小，当然环境温度也重要，电机的能力取决于工作时的温升，出色的冷却系统能提高电机的能力。

对于短时间大扭矩的状况，则主要受限于系统的峰值扭矩和电压，峰值扭矩与驱动和电机的耐操程度相关。

因此这个问题可以回答为，先通过主动或被动的方式监测到附件是否有人或物体，然后通过控制电流值和频率来改变力矩的大小和运动的速度。

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