人机安全共存是人机共融中最核心的因素,只有在能够保障人机安全的前提下才能够进一步促进人和机器人发挥各自的优势来提高生产效率。然而由于人进入机器人的工作空间中使得该环境具有一定的动态未知性的特点,因此机器人要适应这样的环境就需要配置一定的传感器来感知周围的环境,同时利用实时的算法来对环境的变化做出合理的反应从而保障人和机器人能够安全地共存。为了保证当人进入到机器人的工作空间中时,机器人能够适应这种动态的环境,本文提出了利用深度相机来监控机器人周围的环境从而捕捉环境中的静态或者动态障碍物,同时设计了一种机器人实时避障的控制算法,使得机器人能够实现主动避让进入其工作空间的人或者其他动态障碍物,同时完成给定的任务。本文的主要研究内容由以下几个部分组成:1.利用深度相机实现对机器人周围环境的监控,同时在OpenGL中构建虚拟的机器人从而将动态的机器人本身从相机所获得的深度图中去除,采用背景差分法去除环境中静态的物体从而实时捕捉环境中的由人引入的静态或者动态的障碍物。2.开展动态环境下的机器人实时避障算法的研究,结合人工势场法中的斥力场提出了改进的动态系统调制算法。该算法利用机器人与障碍物点云之间形成的斥力向量以及其之间的距离来构造出调制矩阵,使得机器人能够在趋向目标点运动的同时保持与环境中的障碍物具有一定的安全距离。3.结合冗余自由度机器人零空间的概念进行机器人连杆的避碰研究,通过在机器人连杆上设置虚拟的控制点,利用人工势场法中的斥力向量来使机器人避让靠近连杆的障碍物,然后提出了改进的基于任务切换机制的机器人避碰算法,将主任务和子任务同时考虑到任务权重函数的计算中形成二者相互制约的趋势,提高避碰过程中的安全性。利用深度视觉传感器实现对机器人周围环境的监控,在UR5机械臂和KUKA IIWA机械臂以及ROS软件平台进行了实时避障的算法验证,该实验结果表明所提出的保障人机安全共存的算法具有可行性和鲁棒性,提高了机器人对于动态环境的适应能力。