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# Informática# Robótica

Abordando los riesgos de seguridad en las operaciones de robots con herramientas afiladas

La investigación se centra en reducir lesiones por herramientas afiladas en colaboraciones humano-robot.

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El uso de robots en tareas que implican herramientas afiladas o puntiagudas presenta desafíos únicos. Cuando los robots y los humanos trabajan juntos de cerca, hay un riesgo de Lesiones, especialmente al tratar con objetos puntiagudos como destornilladores o tijeras. Este artículo discute la investigación enfocada en garantizar la seguridad en estas situaciones mediante el desarrollo de pautas y métodos para evaluar riesgos.

Entendiendo los Riesgos

Una preocupación importante es el potencial de lesiones causadas por impactos de herramientas afiladas. Si bien existen estándares de seguridad para objetos romos, no se puede decir lo mismo para los que son puntiagudos. Se necesita más investigación para entender la gravedad de las lesiones que pueden causar las herramientas puntiagudas. Este conocimiento es crucial para los diseñadores y fabricantes de robots que quieren integrar estas herramientas de manera segura en sus sistemas.

La Necesidad de Datos

Para evaluar y manejar mejor los riesgos asociados con herramientas afiladas, es importante recopilar datos sobre lesiones. Esta investigación utiliza sustitutos animales, como garras de cerdo y muslos de pollo, para estudiar posibles lesiones similares a las que podrían ocurrir en humanos. Al realizar Pruebas de caída, los investigadores pueden simular impactos y recopilar datos sobre cómo estas herramientas podrían dañar las manos humanas.

Métodos de Prueba

Las pruebas implican dejar caer objetos pesados sobre los sustitutos animales para observar los efectos. Los investigadores documentan los tipos de lesiones sufridas, que pueden incluir cortes, moretones y fracturas. Se utilizan diferentes pesos y velocidades para ver cómo estos factores influyen en la gravedad de las lesiones. El objetivo es construir una base de datos completa que ayude a evaluar los riesgos asociados con herramientas y tareas específicas.

Evaluación de Lesiones

Los hallazgos de las pruebas revelan diferentes tipos de lesiones dependiendo de la forma de la herramienta y la fuerza del impacto. Por ejemplo, los bordes afilados tienden a causar cortes más profundos que los redondeados. Los investigadores buscan clasificar las lesiones según su gravedad, proporcionando una comprensión más clara de lo que se puede esperar cuando los humanos trabajan junto a robots que usan herramientas puntiagudas o afiladas.

Aplicaciones Prácticas

Los conocimientos obtenidos de esta investigación se pueden aplicar en escenarios del mundo real. Por ejemplo, las industrias que dependen de robots para trabajo de ensamblaje pueden usar estos datos para crear entornos laborales más seguros. Al conocer los umbrales para lesiones, los ingenieros pueden rediseñar los movimientos y configuraciones robóticas, asegurando que los riesgos se minimicen.

Importancia de la Colaboración

Para que esta investigación sea realmente efectiva, la colaboración entre diversas instituciones es esencial. Los profesionales médicos, los robóticos y los ingenieros necesitan trabajar juntos para establecer una base de datos más amplia que cubra una amplia gama de escenarios de lesiones. Al unir recursos y conocimientos, se puede lograr una comprensión más completa de las lesiones potenciales.

Desarrollos Futuros

De cara al futuro, la investigación se expandirá más allá de los sustitutos animales para incluir pruebas en humanos. Este paso es necesario para validar los hallazgos y garantizar que los datos realmente reflejen la anatomía y respuestas humanas. Al tomar este enfoque, se puede alcanzar el objetivo final de crear un entorno más seguro para la interacción humano-robot.

Conclusión

En conclusión, a medida que la tecnología robótica sigue avanzando, es fundamental abordar las preocupaciones de seguridad asociadas con herramientas afiladas. Al recopilar datos sobre lesiones, entender los riesgos involucrados y colaborar entre disciplinas, podemos desarrollar estrategias efectivas para minimizar el daño. Esta investigación es un paso importante hacia lograr interacciones más seguras entre humanos y robots en varias industrias, permitiendo una automatización más flexible y eficiente.

Fuente original

Título: Towards Safe Robot Use with Edged or Pointed Objects: A Surrogate Study Assembling a Human Hand Injury Protection Database

Resumen: The use of pointed or edged tools or objects is one of the most challenging aspects of today's application of physical human-robot interaction (pHRI). One reason for this is that the severity of harm caused by such edged or pointed impactors is less well studied than for blunt impactors. Consequently, the standards specify well-reasoned force and pressure thresholds for blunt impactors and advise avoiding any edges and corners in contacts. Nevertheless, pointed or edged impactor geometries cannot be completely ruled out in real pHRI applications. For example, to allow edged or pointed tools such as screwdrivers near human operators, the knowledge of injury severity needs to be extended so that robot integrators can perform well-reasoned, time-efficient risk assessments. In this paper, we provide the initial datasets on injury prevention for the human hand based on drop tests with surrogates for the human hand, namely pig claws and chicken drumsticks. We then demonstrate the ease and efficiency of robot use using the dataset for contact on two examples. Finally, our experiments provide a set of injuries that may also be expected for human subjects under certain robot mass-velocity constellations in collisions. To extend this work, testing on human samples and a collaborative effort from research institutes worldwide is needed to create a comprehensive human injury avoidance database for any pHRI scenario and thus for safe pHRI applications including edged and pointed geometries.

Autores: Robin Jeanne Kirschner, Carina M. Micheler, Yangcan Zhou, Sebastian Siegner, Mazin Hamad, Claudio Glowalla, Jan Neumann, Nader Rajaei, Rainer Burgkart, Sami Haddadin

Última actualización: 2024-08-31 00:00:00

Idioma: English

Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2404.04004

Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2404.04004

Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Cambios: Este resumen se ha elaborado con la ayuda de AI y puede contener imprecisiones. Para obtener información precisa, consulte los documentos originales enlazados aquí.

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