Robot-Sicherheit in menschlichen Umgebungen verbessern
Die Forschung konzentriert sich darauf, die Effizienz und Sicherheit von Robotern im Zusammenspiel mit Menschen zu verbessern.
Lukas Rustler, Matej Misar, Matej Hoffmann
― 5 min Lesedauer
Inhaltsverzeichnis
Roboter werden in unserem Alltag immer häufiger, besonders an Orten, wo sie mit Menschen zusammenarbeiten. Wenn sie anfangen, Räume mit Leuten zu teilen, ist es wichtig, dass diese Roboter sicher interagieren können. Eine der grössten Sorgen in solchen Situationen ist, wie man sicherstellt, dass Roboter bei ihren Bewegungen nicht versehentlich jemanden verletzen. In diesem Artikel wird untersucht, wie Roboter sicherer gemacht werden können, während sie gleichzeitig effizienter bei der Zusammenarbeit mit Menschen sind.
Sicherheitsstandards für Roboter
Es gibt spezifische Sicherheitsstandards, die regeln, wie Roboter sich um Menschen herum verhalten sollten. Ein wichtiger Aspekt ist ein System namens Power and Force Limiting (PFL). Das bedeutet, dass Roboter sich bewegen und Menschen berühren können, aber die Kraft, die sie einsetzen dürfen, ist begrenzt. Wenn ein Roboter gerade dabei ist, eine Person zu schubsen oder zu treffen, muss er wissen, wie viel Kraft er anwendet, um Verletzungen zu vermeiden.
Aktuelle Methoden wenden oft die gleichen Sicherheitsregeln auf die gesamte Fläche eines Roboters an, was bedeutet, dass er sogar stoppt, wenn eine Kollision keine Verletzung verursachen würde. Das kann zu unnötigen Verzögerungen bei der Arbeit und geringerer Produktivität führen.
Individuelle Sensitivität für Roboterteile
Um Sicherheit und Produktivität zu verbessern, wurde eine neue Methode getestet, die es verschiedenen Teilen eines Roboters erlaubt, eigene Sensitivitätslevel zu haben. Anstatt die gleichen Kraftlimits für den ganzen Roboter zu verwenden, kann jeder Abschnitt eigene Regeln basierend auf Gewicht und Geschwindigkeit haben. Das bedeutet, dass Teile des Roboters, die weniger wahrscheinlich Schaden anrichten, freier interagieren können, ohne dass die Arbeit gestoppt wird.
Ein reales Experiment wurde mit einem Roboterarm durchgeführt, der eine spezielle sensitive Haut hatte, die seine Oberfläche bedeckte. Diese Haut konnte den Druck messen und Kollisionen erkennen. Durch die dynamische Anpassung der Sensitivitätseinstellungen während des Betriebs basierend auf den Bewegungen des Roboters und dem Gewicht seiner Teile konnten die Forscher die Anzahl der unnötigen Stops reduzieren und gleichzeitig die Sicherheit der Menschen gewährleisten.
Testen der neuen Methode
Die Testumgebung wurde so eingerichtet, dass sie eine reale Situation simuliert, in der ein Roboter neben einer Person arbeitet. Der Roboter hatte die Aufgabe, Gegenstände zu nehmen und zu platzieren, während er durch Hindernisse navigierte. Diese Hindernisse waren so gestaltet, dass sie simulierten, was passieren könnte, wenn der Roboter mit dem Arm einer Person anstösst.
Der Roboter wurde so programmiert, dass er anhielt, wenn er eine Kollision erkannte, und eine kurze Zeit lang gestoppt blieb. Die Idee war zu sehen, wie der Roboter sowohl mit einheitlichen Sensitivitätseinstellungen (wo alle Teile die gleichen Regeln hatten) als auch mit den neuen dynamischen Einstellungen (wo die Regeln je nach Situation des Roboters variieren) abschneidet.
Ergebnisse der Experimente
Während der Versuche wurde beobachtet, dass der Roboter mit den starren Sicherheitseinstellungen viel länger brauchte, um Aufgaben zu erledigen. Der Roboter war zu sensibel und stoppte bei vielen kleinen Kollisionen, die für eine Person kein Risiko dargestellt hätten. Im Gegensatz dazu konnte der Roboter mit den dynamischen Sensitivitätseinstellungen effizienter arbeiten. Er erkannte weniger Kollisionen und erledigte Aufgaben schneller.
Die Forscher fanden heraus, dass die dynamische Methode die durchschnittliche Bearbeitungszeit deutlich reduzierte. Sie verwendeten während der Experimente mehrere verschiedene Sensitivitätslevel, was ihnen erlaubte zu sehen, wie sich die Änderung der Einstellungen auf die Leistung auswirkte.
Sicherheits- und Kraftmessung
Ein weiterer wichtiger Aspekt der Forschung war, wie die Roboter die Kräfte mass, die sie während Kollisionen anwendeten. Es war entscheidend sicherzustellen, dass selbst bei grösserer Bewegungsfreiheit die von den Robotern ausgeübten Kräfte innerhalb sicherer Grenzen gehalten werden konnten.
Die in die Haut des Roboters eingebetteten Sensoren lieferten wertvolle Daten. Sie konnten erkennen, wie fest der Roboter während der Tests gegen Hindernisse drückte. Das half zu bewerten, ob die Aktionen des Roboters sicher waren. Die Kraftmessung zeigte, dass je sensibler die verwendeten Einstellungen waren, desto geringer die auf Hindernisse ausgeübten Kräfte waren. Das deutet darauf hin, dass der Roboter mit den richtigen Anpassungen das Risiko minimieren könnte, während er neben Menschen arbeitet.
Fazit
Diese Forschung unterstreicht die Wichtigkeit, Sicherheitsmassnahmen für Roboter, die mit Menschen arbeiten, anzupassen. Indem man den Teilen des Roboters individuelle Sensitivitätslevel erlaubt, kann die Effizienz verbessert werden, ohne die Sicherheit zu gefährden. Die Ergebnisse der Experimente deuten darauf hin, dass die Einführung solcher dynamischen Sensitivitätseinstellungen zu einer besseren Zusammenarbeit zwischen Menschen und Robotern führen kann.
In Zukunft gibt es viele Möglichkeiten, diese Methoden zu verfeinern. Künftige Forschungen können verschiedene Reaktionsformen untersuchen, die Roboter nach einer Kollision zeigen können. Anstatt einfach nur anzuhalten, könnten Roboter lernen, sich wegzubewegen oder ihren Weg basierend auf dem Kontakt, den sie erfahren, anzupassen.
Sichere und effizientere Roboter zu schaffen, ist entscheidend, da sie mehr und mehr in unser Leben integriert werden. Es ist wichtig, die Technologie weiter zu testen und anzupassen, um sicherzustellen, dass Roboter ohne Schaden mit uns zusammenarbeiten können und reibungslosere Interaktionen in verschiedenen Umgebungen ermöglichen.
Titel: Boosting Safe Human-Robot Collaboration Through Adaptive Collision Sensitivity
Zusammenfassung: What is considered safe for a robot operator during physical human-robot collaboration (HRC) is specified in corresponding HRC standards (e.g., the European ISO/TS 15066). The regime that allows collisions between the moving robot and the operator, called Power and Force Limiting (PFL), restricts the permissible contact forces. Using the same fixed contact thresholds on the entire robot surface results in significant and unnecessary productivity losses, as the robot needs to stop even when impact forces are within limits. Here we present a framework for setting the protective skin thresholds individually for different parts of the robot body and dynamically on the fly, based on the effective mass of each robot link and the link velocity. We perform experiments on a 6-axis collaborative robot arm (UR10e) completely covered with a sensitive skin (AIRSKIN) consisting of eleven individual pads. On a mock pick-and-place scenario with both transient and quasi-static collisions, we demonstrate how skin sensitivity influences the task performance and exerted force. We show an increase in productivity of almost 50% from the most conservative setting of collision thresholds to the most adaptive setting, while ensuring safety for human operators. The method is applicable to any robot for which the effective mass can be calculated.
Autoren: Lukas Rustler, Matej Misar, Matej Hoffmann
Letzte Aktualisierung: 2024-09-30 00:00:00
Sprache: English
Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2409.20184
Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2409.20184
Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.
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