摘要
人机协作是未来智能制造的关键技术之一，而准确识别合作者的意图是实现高效、安全协作的前提。
本文针对人机协作中合作者意图识别问题，综述了相关理论技术和研究现状。
首先介绍了人机协作系统架构、交互模式以及意图识别的概念和意义；其次，重点阐述了现有合作者意图识别方法，包括基于表面特征、基于运动特征、基于生理信号以及多模态融合等方法，并分析了各自的优缺点；接着，详细介绍了高斯过程的基本原理、回归与分类方法，以及其在人机协作意图识别中的应用；最后，探讨了该领域存在的挑战和未来发展趋势。
关键词：人机协作；意图识别；高斯过程；多模态融合；机器学习
随着智能制造的快速发展，人机协作（Human-RobotCollaboration,HRC）作为一种新型的生产模式，正逐渐改变着传统的工业生产方式[1]。
在人机协作场景中，人类和机器人不再是孤立的个体，而是共同完成任务的合作伙伴。
不同于传统的工业机器人，协作机器人需要具备更高的安全性、灵活性以及智能性，以适应与人类共同工作复杂多变的环境[2]。
在人机协作过程中，准确识别合作者的意图是实现自然、高效、安全协作的关键。
例如，在协作装配任务中，机器人需要根据人类的動作和姿态，及时预测人类的下一步操作意图，从而选择合适的动作策略，避免发生碰撞或误操作，提高协作效率[3]。
意图识别是指通过对观测数据（如语音、动作、表情、生理信号等）进行分析，推断出人类内心想要表达的目的或目标的过程[4]。
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