Quantitative exposure frequency evaluation method of physical contact risk of human-friendly robot considering environmental information

2022 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 20K12006
• Research Institution: Saitama University
• Principal Investigator: 琴坂 信哉 埼玉大学, 理工学研究科, 准教授 (30334147)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: ロボット安全 / リスクアセスメント / 暴露頻度 / 定量的評価 / 環境情報

Outline of Annual Research Achievements

人間と作業環境を共有する人間共存型ロボットは、衝突などの事故の発生確率が飛躍的に高まることが予想されるため、リスクアセスメントの実施が不可欠である。しかし、リスクへの暴露頻度を見積もる際、ロボットの新規性・特殊性から定量的な見積もりが困難であるという問題があった。そこで、先行研究では、高度に発達したロボットは人間と同じ動作をすると仮定し、人間の代役がロボットと同じ作業をすることで、暴露頻度の定量的な見積もりを行う手法を提案してきた。しかし、この手法は、人間との接近時間からのみ評価を行っており、狭隘環境で適用するには接近の性質の考慮が不十分だという問題があった。そこで、本研究では接近の性質を考慮した狭隘環境での暴露頻度評価手法を提案することを目的とした。
本研究では、接近の性質を考慮した評価指標としてロボット役と人間の最短の距離、接近している時間、接近時の仮想衝突余裕時間の逆数の平均と速度二乗の平均の４つを提案した。そして、それぞれを正規化して統合した値を暴露頻度の総合評価値として設定し、評価値を比較することで暴露頻度を評価する方法を提案した。提案した評価関数の評価のために、直線の廊下とL字廊下で人間とロボット役が移動してすれ違う際の様子をステレオカメラで計測を行い、得られた頭部の移動履歴から評価値の算出を行った。実験の結果、より近距離で直線的にすれ違う程、また速度を落とさずにすれ違う程、評価関数が大きくなる傾向が見られた。また、L字廊下では接近する直前まで回避行動をとれないという特徴から、直線廊下と比べて接近時の接近の性質が変化しやすい傾向が見られた。評価結果から、評価値はその接近の性質から暴露頻度が大きいと想定される場合程大きい値を示しており、提案した評価手法により接近の性質の影響を考慮した暴露頻度評価が可能であることを確認した。