18、叉车安全与虚拟现实在事故研究中的应用

最新推荐文章于 2025-09-27 11:50:04 发布

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分类专栏：虚拟现实赋能职业安全文章标签：叉车安全虚拟现实事故研究

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叉车安全与虚拟现实在事故研究中的应用

在工业生产和物流运输中，叉车的安全问题一直是备受关注的焦点。同时，虚拟现实（VR）技术在研究人们在事故发生前的行为数据方面也展现出了巨大的潜力。本文将深入探讨叉车不同安全元素的有效性以及VR技术在收集事故前人员行为数据中的应用。

叉车安全元素模拟测试

为了比较各种叉车安全元素的有效性，研究人员准备了一个模拟环境，其中包括叉车的数值模型、人体的主动数值模型以及地面模型。模拟环境的基础模型是针对三种速度（0、13.5和23 km/h）准备的，同时考虑了人员的反应以及他们在叉车驾驶室内的位置。

研究重点关注叉车翻倒且操作员在车内的事故情况。总共进行了168次模拟，重建了不同的事故变体。以下是对不同安全元素测试结果的详细分析：

安全元素	平均AIS	死亡概率 [%]
座椅侧翼 + 安全带	3	8 - 10
三点式安全带（向左翻倒）	3.67	8 - 10
座椅侧翼	3.67	5 - 50
腰部安全带	3.83	5 - 50
较长座椅侧翼 + 安全带	3.83	5 - 50
较短座椅侧翼 + 安全带	3.83	5 - 50
附加门（PilotProtector）	4.17	5 - 50
三点式安全带（向右翻倒）	4.33	5 - 50
附加门（PilotProtector） + 安全带	4.33	5 - 50
较短座椅侧翼	4.33	5 - 50
扶手	4.5	5 - 50
较长座椅侧翼	4.5	5 - 50
扶手 + 安全带	5	5 - 50

从测试结果来看，最常用的腰部安全带在叉车翻倒且操作员在车内的情况下，并不能有效保护操作员免受危及生命的伤害。不过，对于那些设计上能防止头部接触地面的叉车，安全带这一安全功能还是有效的。

添加门（或类似的安全网等解决方案）的结构能有效防止操作员从叉车驾驶室掉落。当叉车不发生翻倒，而导致操作员被抛出驾驶室的力是由过度转弯速度（不失稳定性）、驾驶室被障碍物撞击或叉车被其他车辆撞击等原因引起时，这种解决方案非常有效。若再加上安全带的使用，将进一步提高操作员的安全性。然而，如果叉车翻倒，操作员仍可能遭受非常严重和致命的伤害。

最后测试的是有助于将操作员固定在座椅上的结构，其中最有效的是安装在座椅上的框架，即座椅侧翼。只要操作员系好安全带，这类解决方案非常有效，操作员遭受非致命伤害的概率较高。但这类解决方案并非总能确保操作员的安全，如果支撑框架的扶手过短，或者操作员靠近边缘就座，头部可能会接触地面，从而导致危及生命的伤害。

VR技术助力事故前人员行为数据收集

利用数值方法重建事故的基本假设是通过计算机模拟重现事故发生的真实情况。借助物理现象的数值建模，可以基于物理定律重建事件的真实过程，包括其影响和原因。在模拟事故时，最常使用人体的数值模型，这些模型能忠实地再现人体的运动学特征，并能对伤害进行评估。

目前，在与坠落相关事故的计算机重建和模拟中，使用的是人体的被动计算机模型，即这些模型能维持一般的运动学特征，但不考虑因肌肉紧张而产生的身体运动。这意味着在模拟坠落时，人体的计算机模型会惰性地落到地面。然而，影响人体坠落轨迹的一个重要因素是人体在失去平衡时的反应。此时，人体会确定作为数值模拟坠落起始输入数据的基线条件。

在分析道路事故时也发现了类似问题，事实证明，人在车祸中的反应对伤者的运动轨迹也有非常显著的影响。因此，开发所谓的主动人体模型的需求应运而生，即能够模拟因肌肉紧张而产生运动的模型。其中最先进的是TASS - Safe开发的主动人体模型，它能够模拟翻车时的反应。该团队开发的模型采用了Net - torque技术，通过“虚拟伺服电机”激活，在模拟关节和各个脊椎椎骨时产生适当的旋转力矩。为了开发这个模型，需要进行有志愿者参与的研究，以确定参与这类事故的人的典型反应。

除了上述整体的人体主动模型，汽车行业也为各个身体部位创建了主动模型。例如，由数值肌肉控制的上肢模型，以及拉夫堡大学开发的用于研究颈部挥鞭伤（通常由后部撞击导致的颈部突然前后快速移动造成的损伤）的头部和颈部模型，这些模型也是由数值肌肉控制的。

为了开发这些模型，需要进行有志愿者参与的研究，以确定人体对某些类型外部刺激的反应。对人体反应的研究不仅是为了创建这些数值模型的需要，也是医学研究的需要。沉浸式VR技术越来越多地用于这类研究，因为在实际条件下进行测试可能过于危险，或者由于场景众多而无法在实验室条件下进行测试。

例如，VR技术已成功用于恐高症治疗的研究。为了验证这类研究是否能可靠反映真实情况，进行了一项实验，比较了受试者在真实高度和使用头戴式显示器（HMD）呈现的合成环境中（实际高度为0米）的感受。虽然真实条件下的恐惧程度和临场感高于使用VR技术时，但结果确实证实了使用VR测试的受试者有身处一定高度的感觉。

此外，还有为了神经学研究而在模拟环境中进行的保持平衡的研究。其中一项由Hsiao - Yu Lee领导的团队进行的研究很有趣，研究中展示了一个房间的图像，该图像在某一时刻倾斜以模拟人体头部的旋转。研究表明，一些受试者会通过紧张肌肉甚至改变身体位置来对图像变化做出反应。在接下来的测试场景中，受试者站立的平台也会倾斜，结果显示肌肉紧张程度显著增加，成功使受试者失去平衡。

为了拓宽对高处坠落原因和动态的认识，以及开发一个能考虑人体在失去平衡瞬间和坠落初始阶段反应的数值人体模型，CIOP - PIB团队进行了有志愿者参与的研究，并使用了VR技术和基于视觉的运动捕捉系统。使用VR技术让受试者“沉浸”在一个从几米或几十米高处俯瞰的虚拟环境中，使他们有身处一定高度的感觉。这种解决方案既能在仅几厘米高的安全水平上进行研究，又能根据研究需要使用不同的场景。同时，还计划使用一个倾斜平台，测试站将放置在该平台上，这将增强空间临场感，并能在受试者身上诱发可控的平衡丧失。测试结果包括各个身体部位的轨迹以及人体各个关节的弯曲角度。

VR研究的实验过程与结果分析

实验中，受试者（佩戴HMD）站在离地面39厘米高的倾斜平台上（平台高度390mm，宽度800mm，长度500mm）。平台具有倾斜功能，在研究的初始阶段，平台被锁定在水平位置，以便受试者能够稳定站立。研究期间，受试者站在平台上的特定位置（使踝关节位于平台的旋转轴上）且不移动，这样每个受试者的脚在实验开始时都处于相同位置。

受试者站在虚拟脚手架上向下看，地面上有六个虚拟箱子。他们的任务是控制连接在虚拟绞车绳索上的配重，通过撞击箱子将其移动到指定位置。操作通过Razer Hydra的操纵杆完成。这个任务并非反映实际工作，而是为研究设计的，目的是让受试者主要专注于移动箱子。当受试者专注于任务时，平台锁会在意外时刻释放，导致平台倾斜，使受试者失去平衡，此时他们的动作会被运动捕捉系统记录下来。

为确保34名研究受试者的安全，采取了一系列措施。每个受试者都配备了连接到生命线的高空安全吊带，绳索长度和测试站的配置经过精心选择，以消除身体任何部位撞击测试站（包括平台）的可能性，同时完全消除了受试者摔倒的可能性。此外，地面上有保护受试者下肢的床垫，平台边缘也用软垫进行了防护。

研究是在虚拟环境中进行的，虽然身处虚拟环境可能会导致身体不适，如恶心等症状，但在本研究中，由于团队过去有大量使用VR技术的研究经验，且受试者在虚拟环境中的连续停留时间相对较短（不超过连续十分钟），因此认为这个问题是次要的。不过，还是告知了受试者可以随时停止测试，并要求他们在测试当天不要驾驶车辆。测试过程中，监督人员始终在测试房间内。

运动捕捉视觉相机记录每个受试者身体上34个标记物的空间位置，记录的关键结果是在Vicon坐标系中记录这34个标记物的三维位置，数据记录频率为100 Hz，这个频率足以记录人失去平衡时的剧烈动作。

对测试结果的分析主要集中在以下几个方面：
1. 骨盆相对于实验室坐标系（全局系统）的角度
2. 脊柱、髋关节、膝关节、踝关节等部位的角度（相对于局部坐标系测量）
3. 身体重心的速度

确定人体在失去平衡前以及已经失去平衡但尚未接触地面（床垫）时的位置、旋转和速度，是开发考虑人体行为的数值模拟坠落输入数据的关键要素。分析结果的目的就是找到这些参数。

分析的第一阶段是确定人体在失去平衡前各个关节的旋转情况。如果骨盆角度为0，则骨盆相对于实验室没有旋转；如果关节角度值为0，则表示人处于直立站立位置，脚处于中立位置，即不向任何方向弯曲。角度值变为正或负会导致弯曲/伸直、外展/内收和旋转。

在骨盆方面，矢状面角度最常为5 - 8º，额状面为 - 1 - 0º，横断面为1 - 8º。脊柱矢状面角度最常为5 - 8º，额状面为 - 3 - 4º，横断面为 - 1 - 2º。髋关节方面，左关节最常见的角度范围是 - 1 - 6º，右关节是 - 5 - 8º。两个膝关节最常见的值在 - 7和 - 4º之间。踝关节的值最常出现在1 - 8º之间。所有考虑的关节角度值都很小，且围绕0º波动，因此，最大的受试者群体是在失去平衡前直立站立的人。

分析的第二阶段是确定实验中记录的最大角度值。骨盆相对于实验室全局系统的最大旋转在矢状面为 - 31 - - 28º和 - 23 - - 20º，额状面为 - 3 - 0º，横断面为 - 7 - - 4º和1 - 4º。这意味着所有受试者在矢状面都向后转动，且大多数受试者转动的角度在上述范围内。大多数受试者在额状面既不向左也不向右倾斜，而在横断面，最大的两个群体是向左旋转（范围1 - 4º）和向右旋转（范围 - 7 - - 4º）的受试者。

脊柱的最大角度在矢状面为13 - 24º，这意味着大多数受试者胸部向前向骨盆弯曲；在额状面为 - 5 - - 2º和3 - 6º，分别表示向右侧（正值）和左侧（负值）的侧弯；在横断面为 - 3 - 4º，表示胸部相对于骨盆向左或向右的轻微旋转。髋关节的最大角度最常出现在左关节9 - 40º和右关节9 - 16º的范围内，两个关节都能看到下肢在髋关节处的弯曲，且角度分布不对称，左关节的范围比右关节宽得多，这使得选择较窄的范围更加困难。膝关节也有类似情况，左关节最常见的最大角度范围是17 - 32º和49 - 56º，右关节是17 - 24º和33 - 48º，膝关节处下肢的弯曲也是不对称的。由于脚部相对于小腿的角度变化对模拟中人体坠落轨迹的影响不显著，因此未考虑踝关节。

分析的第三阶段是确定人体重心的速度范围。沿X轴方向测量的速度表明受试者是向右（正值）还是向左（负值）倾斜下落，速度范围在 - 0.1 - 0.2 m/s之间，可以得出受试者下落时没有明显的左右倾斜。然而，在模拟中研究即使是低速度的重心对坠落地点的影响也很重要，这对于从更高处坠落的情况尤其重要。沿Y轴方向的测量表明人向前移动的速度，速度最常出现在0.5 - 0.4（“ - ”号是由于坐标系方向与受试者运动方向相反）的范围内。垂直向下的速度分量最常位于1.4 - 1.9m/s的范围内。

从一名测试受试者在矢状面下肢关节的角度图中可以看出，下肢关节在坠落时的角度是不对称的，组内差异最大。

综上所述，通过对叉车安全元素的模拟测试以及VR技术在收集事故前人员行为数据中的应用研究，我们对叉车安全和人员在事故前的行为有了更深入的了解。叉车不同安全元素各有优劣，在实际应用中需要根据具体情况选择合适的安全配置。而VR技术为研究人员提供了一种安全、可控且能模拟多种场景的方法来收集人员在事故前的行为数据，这对于开发更准确的事故模拟模型和预防事故具有重要意义。未来，随着技术的不断发展，我们有望进一步优化叉车安全设计，并更好地预测和预防各类事故的发生。

叉车安全与虚拟现实在事故研究中的应用

关键研究发现总结

叉车安全元素方面
- 腰部安全带在叉车翻倒时对操作员的保护效果有限，但对于特定设计能防止头部触地的叉车有一定作用。
- 添加门或类似结构可防止操作员在非翻倒情况下被抛出驾驶室，配合安全带使用能提高安全性，但叉车翻倒时仍有严重风险。
- 座椅侧翼在操作员系好安全带时能有效降低非致命伤害概率，但扶手过短或操作员位置不当会增加危险。
VR技术应用方面
- 开发主动人体模型对准确模拟事故中人体反应至关重要，TASS - Safe等团队已取得相关成果。
- 沉浸式VR技术可用于人体反应研究，在恐高症治疗、神经学平衡研究等方面有成功应用。
- CIOP - PIB团队利用VR和运动捕捉系统研究高处坠落，能收集人体在失去平衡瞬间和坠落初始阶段的关键数据。

研究成果的实际应用

叉车安全设计优化
- 制造商可根据不同安全元素的测试结果，改进叉车的安全设计。例如，对于容易发生翻倒的叉车场景，加强座椅侧翼的设计，并确保扶手长度合适，以提高操作员在事故中的安全性。
- 可以推广三点式安全带的使用，尤其是在叉车设计无法完全避免头部触地风险的情况下。同时，结合添加门或安全网等结构，为操作员提供更全面的保护。
事故预防培训
- 利用VR技术创建逼真的叉车事故模拟场景，对操作员进行培训。通过让操作员在虚拟环境中体验各种危险情况，如叉车翻倒、被其他车辆撞击等，提高他们的应急反应能力和安全意识。
- 根据VR研究中收集到的人员行为数据，制定针对性的培训方案。例如，针对大多数人在失去平衡前的身体姿势和反应特点，教导操作员如何更好地保持平衡，减少事故发生的可能性。
医学研究与康复
- 汽车行业开发的身体部位主动模型和VR技术在人体反应研究中的应用，可为医学研究提供有价值的数据。例如，研究颈部挥鞭伤的头部和颈部模型，有助于深入了解此类损伤的机制，为治疗和康复提供参考。
- VR技术可用于康复训练，通过模拟各种场景，帮助患者恢复身体功能和平衡能力。例如，对于因高处坠落受伤的患者，可利用VR技术创建类似的坠落场景，让患者在安全的环境中进行康复训练。

未来研究方向展望

更精确的人体模型开发
- 虽然目前已经有了一些主动人体模型，但仍有进一步改进的空间。未来的研究可以结合更多的生理数据和肌肉力学模型，开发出更精确的人体模型，更准确地模拟人体在各种事故中的反应。
- 考虑不同人群（如年龄、性别、身体状况等）的差异，开发个性化的人体模型，以提高事故模拟的准确性和针对性。
VR技术的拓展应用
- 随着VR技术的不断发展，可以进一步拓展其在事故研究中的应用范围。例如，结合增强现实（AR）技术，将虚拟场景与真实环境相结合，提供更真实的体验。
- 利用VR技术进行实时监测和预警。例如，在叉车操作过程中，通过VR设备实时监测操作员的身体状态和环境信息，当检测到危险情况时及时发出预警，避免事故的发生。
多学科交叉研究
- 叉车安全和事故研究涉及机械工程、计算机科学、医学、心理学等多个学科。未来的研究可以加强多学科之间的交叉合作，整合各学科的优势，为解决叉车安全问题提供更全面、更有效的方案。
- 例如，结合机械工程的设计优化、计算机科学的模拟技术、医学的人体损伤研究和心理学的人员行为分析，开展综合性的研究项目，推动叉车安全和事故预防领域的发展。

总结与结论

通过对叉车安全元素的模拟测试和VR技术在事故前人员行为数据收集中的应用研究，我们在叉车安全和事故预防方面取得了重要进展。叉车不同安全元素的性能差异为安全设计提供了参考，而VR技术为研究人员提供了一种创新的方法来收集和分析人员在事故前的行为数据。

在实际应用中，这些研究成果可以用于优化叉车安全设计、开展事故预防培训和支持医学研究与康复。未来，我们应继续深入研究，开发更精确的人体模型，拓展VR技术的应用范围，并加强多学科交叉合作，以进一步提高叉车的安全性，减少事故的发生，保障人员的生命和财产安全。

下面是一个展示研究过程的mermaid流程图：

graph LR
    A[确定研究目标] --> B[准备模拟环境和实验设备]
    B --> C[进行叉车安全元素模拟测试]
    C --> D[收集测试数据并分析]
    D --> E[得出叉车安全元素有效性结论]
    B --> F[开展VR技术相关研究]
    F --> G[招募志愿者参与实验]
    G --> H[设置虚拟场景和运动捕捉系统]
    H --> I[进行实验并记录数据]
    I --> J[分析实验数据得出人员行为特点]
    E --> K[应用于叉车安全设计优化]
    J --> L[应用于事故预防培训和医学研究]
    K --> M[提高叉车安全性]
    L --> M

通过以上的研究和分析，我们对叉车安全和事故预防有了更深入的认识，未来的工作将围绕这些成果继续推进，为创造更安全的工作环境而努力。