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# Computerwissenschaften# Robotik

Risiken in der Zusammenarbeit zwischen Mensch und Roboter angehen

Diese Studie untersucht Verletzungen, die durch Roboter-Mensch-Interaktionen in Industrieumgebungen entstehen.

Robin Jeanne Kirschner, Jinyu Yang, Edonis Elshani, Carina M. Micheler, Tobias Leibbrand, Dirk Müller, Claudio Glowalla, Nader Rajaei, Rainer Burgkart, Sami Haddadin

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Inhaltsverzeichnis

Wenn Menschen und Roboter zusammenarbeiten, ist Sicherheit super wichtig. Diese Studie schaut sich an, wie Roboter Menschen versehentlich treffen können und welche Verletzungen dabei passieren können. Die aktuellen Sicherheitsregeln für Industrieroboter konzentrieren sich hauptsächlich auf schwere Verletzungen durch stumpfe Aufprälle, aber über Verletzungen durch scharfe Objekte in Situationen, wo Mensch und Roboter sich frei bewegen können, weiss man weniger. Diese Unfälle, die als „unbeschränkte Kollisionen“ bezeichnet werden, können riskant und knifflig sein, während die Roboter trotzdem effektiv funktionieren müssen.

Die Risiken von Unbeschränkten Kollisionen Verstehen

Verletzungen passieren oft, wenn Menschen und Roboter unerwartet in Kontakt kommen. Ein grosses Anliegen ist das Risiko von Verletzungen durch scharfe oder spitze Objekte. Die meisten Forschungen haben sich auf Szenarien konzentriert, in denen ein Körperteil des Menschen in irgendeiner Weise eingeschränkt ist, also nicht während einer Kollision wegbewegt werden kann. Diese Studie zielt darauf ab, die Wissenslücke über Verletzungen zu schliessen, die auftreten können, wenn Körperteile von Menschen, wie Hände, während einer Kollision mit einem Roboter nicht eingeschränkt sind.

Bedeutung dieser Forschung

Zu verstehen, welche Verletzungen aus solchen Unfällen resultieren können, ist entscheidend, um sicherere Roboter zu entwerfen. Indem wir diese Vorfälle untersuchen, können wir bessere Sicherheitsmassnahmen und Richtlinien entwickeln, die helfen, Verletzungen zu vermeiden und gleichzeitig Roboter effizient in der Nähe von Menschen arbeiten zu lassen. Diese Forschung ist besonders relevant für Branchen, in denen Roboter und Menschen Arbeitsplätze teilen, wie in der Fertigung.

Das Experimentelle Setup

Um das Verletzungspotenzial von unbeschränkten Kollisionen zu untersuchen, wurden Experimente mit Pendeln durchgeführt, die menschliche Hände und Arme simulieren sollten. Die Idee war, zu analysieren, wie Verletzungen passieren könnten, wenn ein beweglicher Roboter mit einer menschlichen Hand in Kontakt kommt. Das Forschungsteam verwendete Schweinefüsse als Ersatz für menschliche Hände, weil sie eine ähnliche Struktur und Eigenschaften haben.

Das Setup bestand aus zwei Pendeln – einem festen, das den menschlichen Körper repräsentiert und einem beweglichen, das den Roboter simuliert. So konnten die Forscher verschiedene Faktoren kontrollieren, wie die Masse des Pendels (das den Roboter darstellt) und die Geschwindigkeit der Kollision. Die Experimente sollten herausfinden, wie unterschiedliche Geschwindigkeiten und Formen von Aufprällen den Typ und die Schwere der Verletzungen beeinflussen könnten.

Arten von Kollisionen und deren Auswirkungen

In der Studie wurden verschiedene Kollision-Szenarien getestet. Die Forscher kategorisierten die Kollisionen je nachdem, ob sie unbeschränkt (wo der Mensch sich bewegen kann) oder beschränkt (wo der Mensch sich nicht bewegen kann) waren. Sie schauten sich auch an, wie lange der Kontakt dauerte: manche waren schnelle Aufprälle, während andere länger anhielten. Diese Kategorien halfen den Forschern zu verstehen, welche Risiken es gab.

Experimentelle Ergebnisse

Die Forscher führten Hunderte von Versuchen durch und schauten sich an, wie oft verschiedene Arten von Verletzungen während dieser Aufprälle passierten. Sie betrachteten speziell Hautverletzungen, Schnitte und tiefere Gewebeverletzungen wie Schäden an Sehnen und Knochen. Die Beobachtungen zeigten, dass die Geschwindigkeit des Aufpralls und die Art des Objekts, das die Haut trifft, einen grossen Unterschied bei den Verletzungen ausmachten.

  • Bei niedrigeren Geschwindigkeiten (etwa 0,25 m/s) wurden normalerweise keine schweren Verletzungen gemeldet.
  • Mit steigender Geschwindigkeit nahm auch die Wahrscheinlichkeit und Schwere der Verletzungen zu.

Die Ergebnisse deuteten darauf hin, dass schärfere Objekte schwerere Verletzungen verursachten im Vergleich zu stumpfen Objekten. Das Team entdeckte, dass Hautschnitte und tiefere Verletzungen wahrscheinlicher wurden, je schneller die Geschwindigkeit war oder wenn ein schärferes Objekt die Haut traf. Besonders die Kontaktfläche spielte auch eine Rolle, wobei kleinere Aufprallflächen zu schwereren Verletzungen führten.

Verletzungswahrscheinlichkeitskarten

Aus den Experimenten erstellten die Forscher Karten, die die Wahrscheinlichkeit verschiedener Arten von Verletzungen basierend auf der Aufprallgeschwindigkeit und der Masse des Roboters zeigten. Diese Infos sind wichtig, um den Branchen bei der Einschätzung der Risiken zu helfen, wenn Roboter in gemeinsamen Umgebungen eingesetzt werden.

Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass leichtere Roboter, die langsamer fahren, weniger wahrscheinlich schwere Verletzungen verursachen, während schwerere Roboter, die schnell fahren, ein grösseres Risiko darstellen. Dieses Verständnis könnte Unternehmen helfen, bessere Sicherheitsentscheidungen bezüglich des Robotereinsatzes und der Arbeitsplatzgestaltung zu treffen.

Anwendungen der Forschungsergebnisse

Die Ergebnisse dieser Forschung können auf verschiedene Weise angewendet werden. In Branchen, in denen Roboter und Menschen eng zusammenarbeiten, können Sicherheitspostulate basierend auf den gesammelten Daten verbessert werden. Zum Beispiel könnten Unternehmen die Geschwindigkeit von Robotern beschränken oder Barrieren erstellen, um Kollisionen ganz zu vermeiden. So können sie eine sicherere Arbeitsumgebung gewährleisten und trotzdem die Produktivität aufrechterhalten.

Indem sie verstehen, wie verschiedene Faktoren zum Verletzungsrisiko beitragen, können Hersteller Roboter mit Sicherheitsfunktionen entwerfen, die potenziellen Schaden minimieren. Das könnte beinhalten, weichere Materialien zu verwenden oder Roboter zu gestalten, die ihre Geschwindigkeit oder ihren Weg ändern können, um Kollisionen mit Menschen zu vermeiden.

Zukünftige Richtungen und Forschungsbedarf

Obwohl diese Studie wertvolle Einblicke bietet, eröffnet sie auch Möglichkeiten für weitere Erkundungen. Zukünftige Forschungen sollten in Betracht ziehen, mit einer Vielzahl von menschenähnlichen Materialien zu testen, um besser zu verstehen, wie Verletzungen variieren können. Studien, die reale menschliche Interaktionen einbeziehen, werden ebenfalls entscheidend sein, um die Wirksamkeit der Ergebnisse und Empfehlungen dieser Forschung zu validieren.

Darüber hinaus gibt es einen Bedarf an einer umfassenden Datenbank, die Verletzungsdaten aus verschiedenen Studien konsolidiert. Das würde den Industrien bei der Risikobewertung für Mensch-Roboter-Interaktionen helfen und ihnen helfen, verbesserte Sicherheitsmassnahmen zu entwickeln.

Fazit

Diese Forschung hebt die entscheidende Bedeutung hervor, Verletzungen durch Kollisionen zwischen Mensch und Roboter zu verstehen, besonders in Umgebungen, wo sich beide frei bewegen können. Durch die Erkundung verschiedener Szenarien liefert diese Studie Einblicke, die Sicherheitspraktiken informieren können und zu sichereren Arbeitsbedingungen führen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass durch die Fokussierung auf die Auswirkungen verschiedener Kollisionstypen und das Erkennen der Risiken, die mit verschiedenen Roboterdesigns und -geschwindigkeiten verbunden sind, Industrien sicherere Arbeitsräume schaffen können. Die Lehren aus diesen Experimenten werden entscheidend sein, um zukünftige Richtlinien und Sicherheitsstandards für die Mensch-Roboter-Interaktion zu gestalten.

Originalquelle

Titel: Towards Unconstrained Collision Injury Protection Data Sets: Initial Surrogate Experiments for the Human Hand

Zusammenfassung: Safety for physical human-robot interaction (pHRI) is a major concern for all application domains. While current standardization for industrial robot applications provide safety constraints that address the onset of pain in blunt impacts, these impact thresholds are difficult to use on edged or pointed impactors. The most severe injuries occur in constrained contact scenarios, where crushing is possible. Nevertheless, situations potentially resulting in constrained contact only occur in certain areas of a workspace and design or organisational approaches can be used to avoid them. What remains are risks to the human physical integrity caused by unconstrained accidental contacts, which are difficult to avoid while maintaining robot motion efficiency. Nevertheless, the probability and severity of injuries occurring with edged or pointed impacting objects in unconstrained collisions is hardly researched. In this paper, we propose an experimental setup and procedure using two pendulums modeling human hands and arms and robots to understand the injury potential of unconstrained collisions of human hands with edged objects. Pig feet are used as ex vivo surrogate samples - as these closely resemble the physiological characteristics of human hands - to create an initial injury database on the severity of injuries caused by unconstrained edged or pointed impacts. For the effective mass range of typical lightweight robots, the data obtained show low probabilities of injuries such as skin cuts or bone/tendon injuries in unconstrained collisions when the velocity is reduced to < 0.5 m/s. The proposed experimental setups and procedures should be complemented by sufficient human modeling and will eventually lead to a complete understanding of the biomechanical injury potential in pHRI.

Autoren: Robin Jeanne Kirschner, Jinyu Yang, Edonis Elshani, Carina M. Micheler, Tobias Leibbrand, Dirk Müller, Claudio Glowalla, Nader Rajaei, Rainer Burgkart, Sami Haddadin

Letzte Aktualisierung: 2024-08-31 00:00:00

Sprache: English

Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2408.06175

Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2408.06175

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.

Vielen Dank an arxiv für die Nutzung seiner Open-Access-Interoperabilität.

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