技術內容
透過主動視覺估算之人機相對位置之空間模型，偵測碰撞的位置，並利用寬度學習系統(Broad learning system, BLS)即時估測機器手臂之動態模型的各個參數與各軸馬達對應力矩。無碰撞發生時，機器手臂將維持既有位置路徑，當有碰撞力產生時，機器手臂為了維持原有位置路徑，各軸力矩將會隨之提升而產生差異量，能藉此差異量估算等效碰撞力道。並藉此估測碰撞是否產生並估測碰撞力量值。
此外，透過影像深度(RGB-D)攝影機與人體骨架偵測技術，提前預知碰撞，進行減速控制，降低急遽碰撞的可能。經由機器手臂控制器得知機器手臂各軸之位置與角度計算手臂各軸相對位置形成之連桿軸，並以橢球體表示；接著取得作業員上半身身體各部位關節點位置，估算各骨架軸並同樣表示成橢球體，藉此建立人機相對位置之空間模型並計算危機指數。
當危險指數接近安全門檻值，可透過外部視覺預估碰撞的位置靠所研發的重力補償+摩擦力補償+inward dynamics，隨時進行計算與比對，進而發現異常值，達成無力感測器之碰撞偵測目標（位置與力道）技術之實現。
廠商資格
1、廠商業別：使用多軸機械手臂之自動化控制（現階段以六軸為主）
2、應具備之專門技術：多軸手臂之運動控制、EtherCAT工業網路通訊
3、應有之機具設備：多軸工業手臂、EtherCAT Master模組與Slave驅動器
4、應有之研究或技術人員人數：2~5人
5、其他：無
預期利用範圍
協作型工業手臂、工業型多軸機械手臂之人機安全控制器、人機安全控制模組、關節馬達驅動器……。