协作机器人接触安全新框架

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#协作机器人 #PFL #生物力学 #安全框架 #接触危险

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协作机器人中接触危险复杂性管理的改进框架

摘要

ISO/TS 15066 中的功率和力限制（PFL）规定了协作机器人在靠近人类时安全运行的要求。处于 PFL 模式下的机器人在与人类发生意外接触时，不得超出生物力学限值，以防止造成严重损伤。越来越多的机器人用户意识到，PFL 背后的框架过于严格，最终限制了机器人在协作应用中的效率。例如，该框架未提供任何将接触危险的后果及其发生概率纳入风险评估的选项。本文提出对 PFL 框架进行修订。基于文献调研的结果，我们引入新的严重度S0，旨在彻底消除协作机器人中的任何形式的损伤。S0 不再仅以疼痛开始作为唯一的可容忍应力水平，而是定义了三种可容忍应力子等级，这些子等级还对应不同的风险等级。每个应力子等级分别针对两种应用领域和两组不同构成的人群组设定了独立的限值。该框架包含一个基于研究发现的限值组织结构，并整合了影响意外人机接触强度和对人体的影响的最关键载荷因素。

一、引言

协作机器人自十多年前进入市场以来，已被证明是先进生产线上的得力助手。它们将机器人的精确性和高性能与人类工人的经验及灵巧性相结合。自2016年起，ISO/TS 15066规定了四种安全模式，可在工作场景中实现人与机器人之间的各种形式的交互[1]。其中，功率和力限制（PFL）模式对机器人制造商和用户尤为重要，因为它能最大程度地发挥协作机器人在效率和灵活性方面的优势。

在制定ISO/TS 15066时，为了建立一个用于PFL模式的一致性框架并确保一定程度的安全性，提出了多个假设。然而，越来越多的机器人用户意识到，当前PFL背后的框架过于严格且部分不完整，最终限制了机器人的效率。由于ISO/TS 15066的规定未能将接触危险的概率纳入风险评估，该标准仅针对一种最大允许应力形式——疼痛开始——提供了生物力学限值。

修订当前的功率和力限制框架并非易事，因为这需要对人体生物力学以及机器人碰撞中作用于人体的负载最具影响力的参数有深入的理解。人体这种载荷引起的生理反应称为生物力学应力，根据载荷的强度不同，表现为疼痛或损伤。疼痛是一种主观感觉，当可能有害的刺激影响人体组织时会发出警告。其激活过程受空间和时间两个因素影响。空间因素基于接触力与接触面积之间的相互作用，随着接触面积的增加，引起疼痛的接触力幅值降低[2–4]。而时间因素则表明，随着接触时间的减少，允许的接触力增加[3, 5]。与疼痛不同，损伤会在解剖和功能上对人体组织造成损害。损伤的发生及其严重程度取决于冲击人体物体的能量量及其几何形状。

除了人体生物力学外，人机接触还有三种主要特征会影响所产生的生物力学应力。其中之一是载荷分布，根据接触过程中惯性效应的强度，载荷分布可分为准静态或动态。当惯性力对两个系统的响应影响较小时，接触为准静态，接触力通常随时间缓慢变化。当惯性力主导系统响应时，接触称为动态，接触力通常在不同的峰值之间变化。空间条件分为受限或非受限[6]。在受限条件下，与机器人接触的人体部位被障碍物阻挡，从而被夹紧；在非受限条件下，不存在障碍物，身体部位可自由移动。最后一个特征是机器人表面与人体接触的接触面积形状，可分为尖锐、半尖锐1,或钝形。人与机器人之间的尖锐表面接触绝不允许[7, 8]，因为其受伤风险无法通过技术手段可靠地降低。然而，半尖锐和钝性接触是允许的。

本文在接下来的章节中基于人体生物力学和人机接触的主要特征，提出了一种修订和扩展当前用于允许或要求物理接触（即PFL模式）机器人应用框架的方案。本文结构如下：第二节探讨了在机器人领域用于确定和建立可容忍生物力学应力水平的各种方法。第三节构建了设想的框架。本节的关键在于新增严重度S0的定义，该定义包含多个可容忍应力的子级别。然后，根据疼痛开始和损伤情况，将每个子级别分配给与风险相关的限值。第四节简要总结了本文，并展望了为验证框架修订过程中所作特定假设而必须开展的研究。

II. 机器人学中的生物力学应力

机器人研究文献中广泛讨论了各种最大允许应力水平，通常采用严重程度等级和应力标准来衡量应力形式。以下综述了最相关的概念，这些概念是下一节修订当前框架的重要起点。

A. 严重程度等级

严重程度量表有助于定义不同严重程度的应力水平，并将其与特定类型的组织损伤或疼痛强度相关联。已有多种严重程度等级被提出，以保护人类免受与机器人碰撞带来的严重后果。视觉模拟评分法（VAS）是一种图形化评分方法，用于评估个体在实验加载测试中所经历的疼痛强度[9–11]。它也被用于评估人机碰撞的强度[12]，并为协作机器人设定限值[13, 14]。简明损伤分级（AIS）根据个体损伤情况评估事故受害者的生存概率[15]。迄今为止，AIS是用于分类碰撞损伤最常用的量表[6, 16–18]。AO分类是一种字母数字系统，用于描述骨骨折[19]，同时包括伴随的软组织损伤，并已被用于定义机器人技术中的可容忍应力水平[20, 21]。ISO 13849定义了一个严重程度量表，必须用于确定任何机械（包括协作机器人）中所有与安全相关的部件所需的性能等级[1, 22]。与其他量表不同，ISO 13849量表仅区分两种严重程度类别：S1（轻微、可逆的伤害）和S2（严重、不可逆的伤害或死亡）[22]。

B. 可容忍的应力水平

可承受的应力水平范围从疼痛开始到严重和致命伤害。在一项使用轻型机器人的研究中，根据5% AIS ≥ 3（例如伴有大量失血的撕裂伤[15]）所定义的严重损伤起始被标记为碰撞测试[17]中可接受的最大后果。同一批作者随后开展了一项后续研究，测试工业机器人可能产生的最大碰撞载荷是否超过人类颅骨的骨折强度[23]，该强度位于AIS值1与 ≥ 3[15]之间。在一项较近的研究中，他们提出可接受在AO分类[20]中被归类为IC2的轻微损伤，即无皮肤撕裂的挫伤[19]。早期针对协作机器人的指南建议避免发生AIS1范围内的损伤，包括由 ICD‐10[24]定义的表浅损伤。钝性人机碰撞过程中损伤起始已通过人类受试者[25]进行了测试。受试者实验记录的数据使得设定损伤起始的初始限值。研究结果证实，损伤起始的力明显高于疼痛开始的力（大约高出3倍）。疼痛强度也被用于定义不同级别的应力。一些研究采用疼痛耐受阈值（相当于视觉模拟评分值5）作为可容忍应力水平[12, 26, 27]。其他研究则关注疼痛开始[13, 14]，这是所有可测量应力水平中最低的（相当于视觉模拟评分值 1）。

C. 统计因素

人类承受力的能力因身体区域而异。软组织层较薄且覆盖骨骼的区域比软组织层较厚的区域更易受损（例如腹部）[28]。人体的解剖学差异要求针对每个独立的身体区域设定不同的限值，无论该限值对应的应力水平如何（例如损伤起始）。

除了解剖学因素外，性别也显著影响人类对碰撞和夹紧力的耐受性。多项研究证实，女性的疼痛阈值[29–36]显著低于男性，且比男性更容易受到损伤[37]。年龄是影响人类脆弱性的另一个重要因素。随着年龄增长，个体承受外部力量的能力逐渐下降。年龄越大，越可能因与机器人发生意外接触而遭受疼痛或损伤[38, 39]。

关键因素以及固有的个体间差异不可避免地将限值与确定这些限值所依据的数据的统计分布联系在一起。每个限值都将目标人群划分为两个群体：在第一组中，当载荷强度达到该限值时，个体所承受的应力达到或超过定义的阈值；而在第二组中则不会。

III. 修订的PFL框架

该框架的修订仅适用于拟用于商业用途的协作机器人。此外，该框架仅关注以碰撞或夹持形式发生的人与机器人之间的危险接触。在我们修订的第一步中，引入了新的严重程度类别S0，并将其细分为可容忍的生物力学应力子级别。随后，我们建立了一个结构，为最相关载荷因素的任意组合提供适当的限值。此举旨在简化生物力学限值的使用，使其能够轻松纳入未来标准，同时不损害其保护人类的可靠性。

A. 严重度S0

在协作机器人研究的第一个十年之后，普遍共识是必须绝对避免损伤。深入分析损伤的意义可以证明这一预防措施的合理性。从法律上讲，损伤的特征是受损身体组织，代表一种病理状况或机体功能紊乱（例如，见[40]§ 1960.2）。

损伤的严重性不仅取决于组织损伤的程度或应力的类型，还取决于所需的医疗处理以及所产生的经济损失[41,42]。除了任何经济影响之外，损伤会使个人处于不利地位，从而侵犯其个人利益[41]。而疼痛并不构成经济上的损失意义上的损害[41, 43]。相反，它是一种刺激反应，并不被视为实际损伤的指标。

由于职业保险机构通常因损伤而赔偿医疗处理费用和劳动力损失，因此他们有正当理由规定协作机器人不得对工人造成任何受伤风险。在此背景下，视觉模拟评分法（VAS）仍然是唯一可用于定义无伤害的应力水平的严重程度量表（见第二节-IIA）。所有其他量表，特别是简明损伤分级（AIS）、AO分类和ISO 13849，均包含明显超过损伤起始的应力形式。

由于疼痛是一种主观感觉，因此视觉模拟评分法（VAS）不适合用于定义一个清晰且合理的阈值，以将可接受的生物力学应力范围划分为损伤性和非损伤性区域。因此，我们建议将损伤起始纳入ISO 13849量表中，作为新的严重度等级S0。这使得钝性创伤（如挫伤或肿胀）以及浅表穿透（如轻微裂伤或擦伤）成为超过S0后首次可察觉的损伤。

B. 可容忍的风险相关应力水平

风险是指特定危险（此处为碰撞或夹持）发生并造成预期损害量的估计概率。由于S0按定义不允许损伤，因此机器人需要采用技术手段（例如碰撞检测）来防止任何超过损伤起始点的应力。这就需要将S0划分为不同强度的疼痛形式，并将其与特定意外接触的发生概率相关联。根据ISO 13849，概率由危险的频率或暴露时间以及受威胁个体的避免能力决定[22]。这两个因素各自可取两个值，因此可能的组合总数为四种概率，其中仅三种可明确区分（路径S0-P1-F2和S0-P2-F1；见图1）。

个人的知识和经验水平构成另一个风险因素。在私人工作环境（例如工厂）中，我们可以假设只有员工能够接触机器人，并且存在受训员工和未受训员工两类人员。受训员工应充分了解人与机器人之间的接触所带来的危险。然而，未受训员工则不具备这种危害意识，预期其危害意识较低。因此，相关的危险发生概率显著更高，从而证明有必要采用较轻的应力子级别。同样的应力子级别也适用于在公共环境中遇到协作机器人的个体，他们同样预期具有较低的危害意识。

来自人体对碰撞和夹紧载荷耐受性研究的数据通常呈现具有以下形式的对数逻辑累积分布函数（CDF）[44]
$$
F(x)= \frac{1}{1+(x/x_0)^{-a}}
$$
其中 $x_0$是期望值，$a$是形状参数。这两个参数必须根据实验获得的数据进行估计，最好来源于对人类受试者进行的加载测试。$F(x)$的反函数是四分位函数$Q(q)$，它为给定的四分位数值$q$提供$x$。我们可以从[45]推导出，对于上肢的疼痛开始$x_{P0}$和损伤起始$x_{I0}$的期望值，在不同变量（例如最大接触力）下平均相差3倍。
$$
x_{I0} \approx 3x_{P0}
$$
当疼痛开始和损伤起始的累积分布函数（CDF）在$a(a_P = a_I)$处的估计值相近时，由于公式(2)，两条CDF曲线形状相同但存在偏移。[28]提供了证据，表明针对$a$所做的假设在损伤起始以下的各种应力情况下均成立。然而，仍需要进一步研究来证实这一点。

与ISO 13849中的风险树类似，我们的框架为图1中的每条风险路径设定了特定的限值。这些限值由疼痛和损伤发生累积分布函数的分位数表示。由于该框架还应为具有不同机器人操作经验水平的个体提供限值，因此为每条风险路径分配了两个限值。第一个限值适用于具有强危害意识的个体，第二个限值适用于具有弱危害意识的个体。鉴于疼痛和损伤发生的曲线具有相同的形状但存在偏移

和 aP= aI计算得出。)

在使用疼痛发生累积分布函数的第一和第三分位数（Q1和 Q3）以及损伤发生累积分布函数的第一和第二分位数（Q1 和 Q2）时，我们得到每条风险路径的几乎均匀的限值分布，如图?? 所示。其他分位数将无法产生均匀的限值分布。从技术上讲，均匀的限值分布适用于所有变量，而不仅仅是图中使用的接触力。下一节将确定哪些准则和变量最适合用于定义累积分布函数以及上述分位数的限值。

C. 基于接触力的阈值准则

由于由限值表示的阈值准则在机械安全标准中是最常见的准则，因此在框架中纳入阈值准则是合乎逻辑的。首先，必须确定适用于定义阈值准则的变量。先前的研究表明，能量仅能在有限程度上用作表示运动物体损害潜力的变量[46, 47]。接触力及其变化率则更为合适[37]。鉴于这些发现，该框架采用力作为基本变量。

如第I节中列举的初步考虑所示，人体对疼痛的敏感性在很大程度上取决于载荷的时间与空间分量。这两个分量与人类和机器人接触的主要特征 loosely 相关（参见第 I节）。多项关于接触面积ˆ影响的研究结果证实，引发疼痛的力 $F$ 作为接触面积 $A$ 的函数，呈现出递减指数函数[2, 27, 48, 49, 49–51]。另一方面，$F$ 与接触时间 $\tau$ 的关系则相反。此处，$F$ 随着$\tau$的减小而增大。疼痛实验的结果表明，$F$ 作为 $\tau$函数的曲线类似于递减指数函数的倒数[26]。将 $A$ 和 $\tau$ 的影响结合到一个模型中，可得到以下表达式
$$
F(A, \tau) \approx F_0\left( \frac{1 - \exp{-A/A_0}}{1 - \exp{-\tau/\tau_0}} \right)
$$
其中，$F_0$ 是人体在特定身体部位能够承受的最小夹紧力，即使接触面积较大且接触时间较长时也是如此。关于夹紧载荷的研究为 $F_0$[14, 26, 52] 提供了合理的取值。公式(3)的其他参数是接触面积和接触时间的衰减常数 $A_0$ 和 $\tau_0$。回到人与机器人意外接触的主要特征，$A$ 显然与接触表面的形状相关，而$\tau$则与接触过程中的惯性效应和空间条件的组合有关。

在修订的框架中，$F_0$ 是风险水平的函数，因此必须根据与相应分位数相关的疼痛发生 $Q_P(q)$ 或损伤发生 $Q_I(q)$ 的四分位函数进行计算
$$
F_0(q, S) = Q_S(q)
$$
其中 $q \in {Q1, Q2, Q3}$ 满足 $Q_n = n/4$ 和 $S \in {P, I}$。

绘制的接触力ˆF随接触面积 A变化的精确与简化曲线，接触时间为 τ → ∞。标记点A0将ˆF–A平面划分为半尖锐接触和钝性接触区域。压力限值适用于半尖锐接触，而力限值适用于钝性接触。这些数值并不代表实际限值。)

图3 显示，可接受峰值压力 $\psi$ 对应于公式(3)在 $A= 0$ 处的斜率。此外，$F$ 曲线表明，对于小接触面积 $A \ll A_0$，压力是一个相关变量，而对于大接触面积 $A \gg A_0$，力更为相关。该框架通过将 $A_0$ 视为从半尖锐到钝形接触的过渡点，简化了 $\psi_C$ 与 $F$ 之间的复杂关系。当机器人上的接触面积为半尖锐 $A \leq A_0$ 时，必须采用基于 $\psi$ 的限值。因此，具有 $A > A_0$ 的较大接触面积可被解释为钝形，对此必须采用力限值。如第I节所述，绝不允许存在尖锐轮廓，因为它们只需很小的力即可穿透皮肤。0.5 cm²的接触面积似乎是区分尖锐与半尖锐轮廓[4, 53]的一个合适阈值。

。标记点 τ= 0.5 s将ˆF–τ平面划分为瞬态接触和稳态接触区域。瞬态接触的限值是稳态接触限值的 β倍。这些数值不代表实际限值）)

图4 显示了接触时间 $\tau$ 的影响。$F$ 在 $\tau \gg \tau_0$ 时趋近于 $F_0$。因此，人体暴露于稳态载荷的时间越长，其对外部力量的耐受性就越低。相应地，接触时间较短的载荷对人体的影响较小。这种关系可以通过引入一个设定时间来简化，该时间将 $F–\tau$ 平面划分为瞬态和稳态区域。随后，瞬态区域中的力限值 $F$ 比稳态区域中的力限值 $F_0$ 高出 $\beta$ 倍（当 $\tau > 0.5$ s）。0.5秒的过渡点取自 ISO/TS 15066，其作为合理过渡点的适用性尚需确认。一旦研究证实曲线 $F$ 在 $\beta F_0$ 处与瞬态区域相交，则可继续将0.5秒用作过渡点。

由于该框架旨在支持在公共和私人环境中使用机器人，因此必须提供针对与机器人交互的个体个性化设置的限值。劳动力群体，即所有适龄健康个体，是需要分析的第一类群体。第二类群体则在劳动力群体基础上增加了其他更为脆弱的亚群体，例如儿童、老年人甚至残疾人。这两类群体不同的脆弱性要求从能够有效代表各自群体脆弱性的数据中推导出相应的限值。图1已经区分了针对劳动力的限值和针对所有个体（包括劳动力）的限值。

D. 生物力学响应

除了限值外，该框架还必须指明限值所适用的身体部位的生物力学响应。生物力学响应通常是一条曲线，显示身体部位在外力作用下的变形情况。图5展示了这样一条曲线，该曲线是利用[45]的数据通过归一化力法计算生物力学通道[37, 54]得到的。

曲线以下的区域对应于能量。可以传递到身体部位而不会超过相应的应力水平。以这种方式提供生物力学响应具有两个目的。首先，这些曲线表明了相关身体部位的自然响应特性，在使用模型或仪器验证机器人在意外接触期间降低风险的技术措施的有效性时，必须对其进行模拟。其次，曲线以下的区域可用于估算机器人在接触期间不应超过的能量量。该能量量可作为根据脆弱性区分两个不同身体部位的指标。因此，小面积的身体部位比大面积的身体部位对外部载荷更敏感，尽管力或压力限值呈现出不同的情况（见图5）。

鉴于人体软组织的非线性材料特性，响应曲线是用于记录接触体尺寸的函数。因此，在解释响应曲线时必须考虑接触体的形状。如果生成响应曲线所用的接触体与机器人接触点处的几何形状不同，则无法使用这些响应曲线来评估该接触点的危害潜力。这也适用于任何将变量相互绘制的曲线，当这些曲线未包含关于接触面积的信息时（例如，如ISO/TS 15066中所示，将速度限制作为有效机器人质量的函数绘图）。