人机协作水平对站立工作姿势稳定性的影响：基于COP参数的系统性实验研究

本研究通过分析四种人机协作模式（Fu/HRT/HRb/FRb）下14名受试者的压力中心（CoP）轨迹，发现全机器人辅助（FRb）显著改善姿势稳定性（MDIST降低62%，MVELO降低52%），但可能限制自然姿势调节。为解决协作机器人（cobot）应用中生物力学风险与操作自主性的平衡问题，该研究为工业4.0时代优化人机协作提供了量化依据。

　　

在工业4.0浪潮下，协作机器人（cobot）正逐步取代传统工业机器人，成为提升生产效率的关键工具。然而，这种变革带来一个核心矛盾：机器人辅助虽能减轻人体负荷，但过度干预可能抑制操作者的自然运动模式，反而增加肌肉骨骼疾病（MSDs）风险。现有研究多聚焦于机器人性能优化，却忽视了人机协作（HRC）中微妙的生物力学平衡问题——这正是罗马第三大学团队在《JMIR Human Factors》发表这项研究的突破点。

研究团队设计了一个精妙的超市收银模拟实验：14名健康男性受试者在四种递增协作模式（完全自主Fu、半触控HRT、半自动HRb、全自动FRb）下完成包裹扫码任务。通过双测力台（BTS P-6000）捕捉足底压力中心（CoP）轨迹，结合运动捕捉系统（SMART DX 6000）同步动作分段，量化了MDIST（平均位移）、MVELO（平均速度）等四项关键姿势参数。

【主要技术方法】

1. 多模态协作设计：构建Fu（无辅助）、HRT（触控激活）、HRb（半自动）、FRb（全自动）四种递进协作场景；
2. 生物力学采集：采用500Hz采样频率的测力台获取CoP数据，250Hz光学运动捕捉系统标记任务周期；
3. 参数化分析：计算CoP轨迹的MDIST、MVELO、AREA-CE（95%置信椭圆面积）、AREA-SW（摆动面积）；
4. 非参数统计：Shapiro-Wilk检验数据正态性后，采用Kruskal-Wallis分析协作模式效应。

【研究结果】
CoP轨迹分析显示，FRb模式使姿势稳定性参数产生戏剧性改善：MDIST从Fu的4.2cm锐减至1.6cm，MVELO从16.3cm/s降至7.9cm/s。更重要的是，这种"机器人主导"模式使个体间变异系数降低40-60%，暗示协作机器人可能重塑了人体的自然平衡策略。

在HRT与HRb的比较中发现有趣现象：尽管HRT需要受试者主动伸手触发机器人，但两种模式的CoP参数无显著差异。这提示上肢运动可能通过神经前馈机制（anticipatory postural adjustments）被中枢神经系统补偿，使得表观姿势变化被"隐藏"在肌肉协同激活中。

讨论部分尖锐指出：FRb模式虽能最大程度降低即时生物力学风险（AREA-SW降低75%），但其对姿势变异性的压制可能适得其反。就像长期穿石膏会导致肌肉萎缩，过度依赖机器人设定的工作节奏可能削弱人体姿势自适应能力——这为"中等辅助最优"理论提供了实验支撑：HRb模式既能减少62%的AREA-CE，又保留30%的自然姿势波动空间。

这项研究的深远意义在于首次量化了"协作梯度"对人体姿势控制的双刃剑效应。它既为ISO/TS 15066标准提供了生物力学补充数据，又启示未来协作机器人开发需在"辅助强度"与"人体自主性"间寻找黄金平衡点。正如作者Gualtieri团队强调的：真正的智能协作不应追求绝对稳定，而要像探戈舞伴那样——既有引导，又保留即兴发挥的空间。