[论文解读] ISO/TS 15066: How Different Interpretations Affect Risk Assessment

Robin Jeanne Kirschner, Nico Mansfeld+2 more|arXiv (Cornell University)|Mar 5, 2022

Human-Automation Interaction and Safety被引用 5

一句话总结

本文揭示了ISO/TS 15066在人机协作接触场景定义中的关键不一致之处，表明不同解释会导致风险评估结果冲突及不安全的力预测。本文提出一种决策树与受限碰撞力图（CCFMs），以实现风险评估的标准化和加速，减少实验工作量，并提升协作机器人应用中的安全合规性。

ABSTRACT

The current technical specification ISO/TS15066:2016(E) for safe human-robot interaction contains logically conflicting definitions for the contact between human and robot. This may result in different interpretations for the contact classification and thus no unique outcome can be expected, which may even cause a risk to the human. In previous work, we showed a first set of implications. This paper addresses the possible interpretations of a collision scenario as a result of the varying interpretations for a risk assessment. With an experiment including four commercially available robot systems we demonstrate the procedure of the risk assessment following the different interpretations of the TS. The results indicate possible incorrect use of the technical specification, which we believe needs to be resolved in future revisions. For this, we suggest tools in form of a decision tree and constrained collision force maps, which enable a simple, unambiguous risk assessment for HRI.

研究动机与目标

• 识别并分析ISO/TS 15066:2016(E)中关于瞬态与准静态接触阶段定义的冲突解释。
• 研究这些不一致的定义如何导致实际人机交互（HRI）中风险评估结果的分歧，并可能产生不安全的力预测。
• 通过在四款商用协作机器人（KUKA LWR iiwa 14、TM5 700、UR10e、FE robot）上进行实验验证，评估这些不一致的实际影响。
• 提出标准化工具——特别是决策树与受限碰撞力图（CCFMs）——以实现人机交互中风险评估的无歧义、可重复且高效化。
• 呼吁在ISO/TS 15066未来版本中进行修订，以消除术语模糊性，并整合所提出的工具，从而提升安全性和合规性。

提出的方法

• 在四款商用协作机器人上采用标准化测试程序，开展实验性风险评估，测量动态受限接触场景下的接触力。
• 应用ISO/TS 15066中规定的力模型，预测理论接触力，并与使用PRMS设备测得的实际力进行对比。
• 基于实验数据开发受限碰撞力图（CCFMs），映射机器人在不同速度和接触点（中心位置与外侧位置）下的预期接触力。
• 提出一种决策树，指导从业者一致地分类接触事件类型与力阶段，减少风险评估中的歧义。
• 使用彩色编码的CCFMs识别接触力可能保持在TS规定的280 N阈值以下的速度范围，从而实现更快的实验验证。
• 验证表明，CCFMs显著减少了确定安全运行速度所需实验迭代的次数，提升了效率与可靠性。

实验结果

研究问题

• RQ1 ISO/TS 15066中关于‘瞬态’与‘准静态’接触阶段的不一致定义，如何导致风险评估结果的分歧？
• RQ2 对接触事件类型（受限与非受限）的不同解释，在多大程度上影响预测接触力及最终的安全合规性？
• RQ3 ISO/TS 15066中的理论力预测值与在多款机器人平台实际碰撞场景中的测量力相比，存在何种差异？
• RQ4 受限碰撞力图（CCFMs）能否有效减少人机交互中实验性风险评估的时间与工作量？
• RQ5 在术语与方法上进行哪些改进，可提升协作机器人风险评估的清晰度、一致性与安全性？

主要发现

• ISO/TS 15066中对接触定义的不同解释，导致理论接触力预测值与实测值相差超过100 N，表明存在显著的合规风险。
• 在四款商用机器人（KUKA LWR iiwa 14、TM5 700、UR10e、FE robot）上的实验验证表明，缺乏指导使得纯实验性风险评估耗时且低效。
• 受限碰撞力图（CCFMs）能够有效预测不同机器人速度与接触点下的接触力，从而加快安全运行范围的识别。
• 使用CCFMs可减少所需实验迭代次数，使从业者能够聚焦于接触力可能保持在280 N阈值以下的速度范围。
• 决策树为接触场景的分类提供了稳定框架，减少了术语歧义，提升了风险评估的可重复性。
• 本研究证明，当前ISO/TS 15066的术语不足以实现无歧义的风险评估，未来标准修订亟需纳入CCFMs等工具与标准化定义。