KR20240042480A - 로봇 장치와 인간 조작자 간의 충돌 위험 평가 통합 - Google Patents

Abstract

본 발명은 로봇 장치용 제어기(20)에 대한 로봇 장치(26)와 인간 조작자 간의 충돌 위험 평가의 통합에 관한 것으로서, a) 평가 모듈(23)이 프로그램 모듈(21)로부터 커맨드 데이터(24)를 판독(19)하고; b) 평가 모듈이 제어 모듈(22)로부터 로봇 장치를 특정하는 기계 데이터(25)를 판독(2)하고; c) 평가 모듈이 판독된 데이터, 및 위해 위험을 결정하는 데 필요한 정보를 포함하는 저장된 연관된 위험 프로파일(k, k+1)에 기초하여 적어도 하나의 위해 위험을 결정(8)하고; d) 위해 위험을 분류하고(9); 이에 의존하여, i) 위해 위험을 감소시키기 위한 조치(들)(27, 28)를 결정하고(10) 사용자가 선택하도록 이러한 조치(들)를 출력(11)하고, 또는 (ii) 경고를 출력하고; f) 조치의 선택(12) 후에, 평가 모듈이 프로그램 모듈 및/또는 제어 모듈에서 선택된 조치(들)를 구현하기 위한 제어 신호를 출력(13)하는 것을 포함한다.

Description

로봇 장치와 인간 조작자 간의 충돌 위험 평가 통합

본 발명은 로봇 장치용 제어기에 로봇 장치와 로봇 장치의 인간 조작자 간의 충돌 위험 평가를 통합하는 컴퓨터-구현된 방법에 관한 것이다. 또한, 본 발명은 대응하는 컴퓨터 프로그램 제품, 대응하는 제어기, 및 제어기를 갖춘 로봇 장치에 관한 것이다.

협업 로봇 또는 코봇이라고 알려져 있으며 인간 조작자와 함께 또는 나란히 작업하는 로봇 장치의 경우에, 예컨대 DIN EN ISO 10218-2 및 추가로 ISO/TS 15066과 같은 적용가능한 표준은 로봇 장치의 안전한 동작을 가능하게 하는 다양한 요구사항을 특정한다. "전력 및 힘 제한" 안전 동작 모드에서 인간과 로봇 장치 간의 물리적 접촉이 허용되는 진정한 협업의 특별한 경우에, 표준은 인간 조작자와의 충돌 시 로봇 장치가 초과해서는 안 되는 다양한 생체역학적 제한을 특정한다. 로봇 장치가 제한 사항을 준수하면, 충돌 시, 예를 들어, 충격, 정체, 또는 절단 시의 부상 위험이 명목 요구 사항에 따라 충분히 감소된다. 일반적으로, 본 개시내용의 맥락에서, 로봇 장치와 인간 조작자 간의 임의의 유형의 물리적 접촉은 인간 조작자에 대한 위해(hazard)이거나 위해의 기초일 수 있는 충돌이라고 이해될 수 있다. 예를 들어, 위해는 본질적으로 기계적 및/또는 화학적 및/또는 열적 및/또는 전기적일 수 있다. 예를 들어, 로봇 장치의 접착 도구와 같은 접착면과의 접촉은 충돌로서 정의될 수 있다. 이 경우, 아래에 설명되는 바와 같이 결정되는 위해 위험(risk)은 부상으로서의 중독과 같은 화학적 위해 위험을 포함하거나 화학적 위해 위험일 수 있다. 로봇 장치와 인간 조작자 간의 협력을 위해, 즉, 의도적인 물리적 접촉 없이 로봇 장치와 병렬로 작업하기 위해, "속도 및 거리 모니터링" 안전 동작 모드는 인간 조작자와 로봇 장치 간의 최소 거리를 특정한다. 이러한 최소 거리가 더 감소되면, 로봇 장치는 정지해야 하며 최소 거리가 다시 확립될 때까지 정지 상태를 유지해야 한다. 다음에 설명되는 방안은 주로 이러한 두 개의 안전 동작 모드와 관련이 있지만, 이에 제한되지는 않는다.

위험 평가는, 정의된 단계에서 로봇(또는 기타) 장치로 인한 건강 위험을 분석하고 건강에 대한 위험을 식별하고 이를 감소시키기 위한 조치를 취하는 절차로서 정의된다. 위험 분석은 하기 단계들을 포함한다:

단계 1: (로봇) 장치의 제한, 예를 들어, 사용 제한을 결정하고, 또한, 기술적, 시간적, 공간적 제한과 (로봇) 장치의 기타 설명적 특징을 식별한다.

단계 2: (로봇) 장치의 환경에서 조작자의 위험을 식별하며, 예를 들어, 조작자의 잘못된 행동이나 (로봇) 장치의 잘못된 적용 시 충돌을 정량화한다.

단계 3: 예를 들어, 발생 조건에 따라 발생한 위해의 가능한 손상 정도와 발생 조건의 확률로부터 제품을 형성함으로써, 이전에 식별된 위험으로부터 발생하는 위험을 평가한다.

단계 4: 위험 값을 계산하고, 계산되고 이에 따라 정량화된 위험 값에 대해 적절하게 결정된 제한에 기초하여 위해 위험을 위험 클래스, 예를 들어, 저, 중, 및 고 위해 위험에 할당한다.

단계 5: 위험을 감소시키기 위한 조치를 결정하며, 예를 들어, 교육 세션에서의 저 위험을 관련 조작자에게 통지하고, 기술적 보호 조치에 의해 중 위험을 감소시키고, (로봇) 장치를 구조적으로 재구성함으로써 고 위험을 제거한다.

단계 6: 예를 들어, 대응하는 측정에 의해 구현된 조치의 효율성을 검증한다.

협업 로봇 장치에서는, 위험에 처한 조작자를 교육함으로써 실제로 저 위험이 주로 감소된다. 중 위험을 감소시키기 위해서는, 예를 들어, "출력 및 힘 제한"의 생체역학적 제한을 준수하거나 "속도 및 거리 모니터링" 동작 모드의 최소 거리를 준수함으로써 각 응용분야에 적합한 안전 동작 모드에 대한 요구 사항이 구현된다. 선택된 안전 동작 모드의 요구 사항을 준수하거나 충족한다는 증거, 즉, 단계 6에서 설명된 바와 같은 조치의 효과는, 일반적으로 위해하다고 식별된 상황이 실제 로봇 장치에서 시뮬레이션되고 특수 측정 장치를 사용하여 분석 및 평가되는 측정 프로세스에 의해 제공된다. 다른 장치(기계)에서도 알 수 있듯이, 위험이 크면 예컨대 날카로운 모서리를 제거하거나 둥글게 하여 위험 원인을 완전히 제거하는 구조적 재구성이 필요하다.

종래 기술에서, 위험 평가는 계획 단계부터 정규 동작의 시작 시점은 물론 분해 및 폐기까지 (로봇) 장치의 모든 수명 단계를 고려하는 수동 프로세스이다. (로봇) 장치를 시작하거나 동작시키는 사람이 모든 단계를 수행하고 이를 자세히 문서화한 경우에만, (로봇) 장치가 유럽 기계류 지침(현재 MRL 2006/42/EG)의 법적 요구사항 및 이에 따라 예컨대 DIN EN ISO 10218-1/-2와 같은 적용가능한 조화된 표준의 요구 사항을 준수함을 확인하도록 유럽 연합에서 CE 마크 선언을 발행할 수 있다.

선택된 안전 동작 모드의 요구사항을 준수하면, 예를 들어, 생체역학적 제한을 준수하면, 적용가능한 표준 및 기계류 지침의 의미 내에서 중 위험의 충분한 감소를 달성한다. 해당 조치의 효과에 대한 도량형 검증 조건은 위험 평가에서 서면으로 수집된 정보로부터 도출된다. 이는 특히 조작자에게 위해에 연관된 상황을 검사관에게 보여준다. 이러한 상황에서, 검사관은 시점, 예를 들어, 프로그램 시퀀스의 순간, 및 영역, 예컨대, 효율성 증명을 위해 측정에 의해 확인되어야 하는 로봇 장치의 표면 상의 지점을 선택한다.

측정 시각을 결정하고 측정 구성을 생성하는 것은, 위험 평가의 서면 정보와 때로는 불완전한 정보에 충돌 당시 해당 지점에서의 로봇의 속도와 같이 측정의 적절한 실행 및 문서화에 필요한 중요한 세부 사항이 부족한 경우가 많기 때문에, 시간이 오래 걸린다. 필요한 많은 노력 외에도, 측정 지점 설정을 위한 정보의 전달은 도량형 평가의 정확성에 부정적인 영향을 미칠 수 있는 오류의 잠재적 원인이다.

또한, 이미 가동되고 있는 로봇 장치에 변경이 있을 때마다, 그 변경이 위험 평가의 타당성에 영향을 미치는 중대한 변경인지 여부를 확인할 필요가 있다. 변경의 결과로 새로운 위해가 추가되면, 기존의 위험 평가는 유효성을 잃고 (로봇) 장치가 더 이상 동작될 수 없다. 따라서, (로봇) 장치의 조작자는, 중요한 변경이 발생했는지 여부를 확인해야 하고, 발생했다면 위험 평가의 어떤 구성요소가 계획되거나 구현된 변경에 의해 영향을 받는지를 확인해야 한다. 확인이 완료된 후에만, 위험을 감소시키기 위해 취한 조치가 여전히 효과적인지 또는 (로봇) 장치를 완전히 재구성할 수 있는 새로운 조치를 취해야 하는지 여부가 명확해진다.

따라서, 목적은 특히 초기 시동 후 (로봇) 장치의 변경에 대한 위험 평가를 단순화하는 것이다.

이 문제는 독립항의 청구 대상에 의해 해결된다. 유리한 실시예는 종속항, 설명, 및 도면에 제공된다.

일 측면은 로봇 장치와 로봇 장치의 인간 조작자 간의 충돌에 대한 위험 평가를 로봇 장치용 제어기에 통합하기 위한 컴퓨터-구현된 방법에 관한 것이다. 제어기는, 예를 들어, 별도로 판매될 수 있으므로, 로봇 장치에 결합되거나 결합되지 않을 수 있다. 로봇 장치는 특히 소위 코봇, 협업 로봇, 또는 일반적으로 다른 임의의 장치, 기계를 포함할 수 있다. 로봇 장치는 특히 하나 이상의 링크를 갖는 로봇 팔을 포함할 수 있다. 이 방법은 일련의 방법 단계들을 포함한다.

하나의 방법 단계는 제어기의 프로그램 모듈로부터 커맨드 데이터를 판독하는 것이며, 이 데이터는, 제어기와 이에 따른 로봇 장치가 의도한 대로 사용될 때, 제어기의 평가 모듈에 의해 제어기의 제어 모듈로 전송되어 제어 모듈에서 사용되도록 제공된다. 프로그램 모듈, 제어 모듈 및 또한 평가 모듈은, 각각의 마이크로프로세서에서 구현될 수 있거나, 또한 공통 마이크로프로세서 또는 공통 마이크로프로세서 구성, 예를 들어 컴퓨터에서 구현될 수 있다. 제어기, 예를 들어, 컴퓨터는 사용 시 (실제 또는 가상) 로봇 장치에 결합될 수 있다. 프로그램 모듈은 로봇 장치를 프로그래밍하는 데 사용되고, 제어 모듈은 프로그램 모듈에 저장된 프로그래밍에 따라 로봇 장치를 제어하는 데 사용되며, 제어 모듈은 프로그래밍에 대응하는 프로그램 모듈의 커맨드 데이터에 따라 로봇 장치를 제어한다.

대안으로 또는 커맨드 데이터를 판독하는 것 외에도, 평가 모듈은, 로봇 장치, 특히 로봇 장치의 기술적 특성을 특정하는, 제어기의 제어 모듈로부터 기계 데이터를 판독한다. 다른 소스, 예를 들어, 데이터베이스, 인터넷으로부터의 또는 사용자 입력으로부터의 추가 기계 데이터를 포함하는 추가 데이터를 판독하는 것도 가능하다. 예를 들어, 로봇 장치의 유형 지정은 기계 데이터로서 판독될 수 있으며, 이어서, 예를 들어 로봇 장치의 치수, 기하학적 구조 및 질량과 같은 추가 기계 데이터는 다른 소스, 예를 들어 인터넷 또는 로컬 데이터베이스로부터의 기술적 특성으로서 판독될 수 있다.

추가 방법 단계는, 판독 커맨드, 및/또는 기계 데이터, 및 평가 모듈에 의한 각 위해 위험의 자동 결정에 필요한 정보를 포함하는 각각의 위해 위험에 연관된 적어도 하나의 저장된 위험 프로파일에 기초하여 적어도 하나의 위해 위험, 즉 하나 이상의 위해 위험을 결정, 특히 정량화하는 것이다. 여러 개의 다른 위험과 그에 따른 위해 위험도 위험 프로파일에 연관될 수 있다. 예를 들어, 각 위해 위험은 알고리즘을 사용함으로써(특히 시뮬레이션에 의해) 결정되거나 정량화될 수 있다. 해당 방법의 사용자는 아직 판독되지 않은 위해 위험을 결정하는 데 필요한 추가 데이터를 입력할 수 있거나 누락 데이터를 입력하도록 촉구될 수 있다. 따라서, 결정의 일부는 위해 위험을 결정하는 데 필요한 정보를 추가하는 것일 수 있다.

예를 들어, 하나 이상의 해당 발생 조건(필수 정보의 일부일 수 있음)의 확률에 잠재적인 손상 정도(필수 정보의 일부일 수 있음)를 곱할 수 있다는 점에서 위해 위험이 결정될 수 있다. 결정된 위해 위험은 또한 평가 모듈에 의해 분류되며, 분류 결과의 기능으로서 평가 모듈에 의해 다양한 추가 단계가 개시되고, 즉, 사용자에게 경고를 발행하고, 특히 위해 위험에 대한 정보를 표시하고/하거나 위해 위험을 감소시키기 위한 하나 이상의 조치를 결정하고 사용자의 선택 또는 승인을 위한 조치 또는 조치들을 출력, 특히 표시한다. 경고는 제어 신호를 통해 출력될 수도 있다. 본원에 설명된 방법의 사용자에 의해 적어도 하나의 조치가 선택되었거나 승인된 후, 평가 모듈은 프로그램 모듈 및/또는 제어 모듈에서 선택된 조치 또는 조치들을 구현하기 위한 제어 신호를 출력한다. 제어 신호는, 프로그램 모듈 및/또는 제어 모듈에 직접 출력될 수 있으며, 대안으로 또는 추가로 사용자에게 선택된 조치를 구현하도록 촉구하는 디스플레이 모듈에 출력될 수도 있다. 따라서, 사용자에 의해 선택된 조치 또는 조치들은 평가 모듈에 의해 승인되었거나 선택된 후에 자동으로 구현될 수 있다.

이 방안을 이용하면, 커맨드 데이터를 판독함으로써 위험 평가 단계와 로봇 장치의 프로그래밍이 서로 병합되므로, 위험 평가 단계들이 프로그램 프로세스에 통합될 수 있다. 예를 들어, 적어도 하나의 위해 위험과 후속 단계들의 결정은, 커맨드 데이터를 연속적으로 판독함으로써 혹은 미리 결정된 시간의 경과 또는 프로그램 모듈에 저장된 커맨드 데이터의 변경과 같은 트리거 이벤트에 의해 트리거된 커맨드 데이터를 반복적으로 판독함으로써, 프로그램 모듈의 프로그래밍과 병행하여 실행될 수 있다. 이는 로봇 장치의 작업 순서를 계획할 때 이 방법이 미리 사용될 수 있음을 의미한다. 이 방안에서는, 위험 평가의 개별 하위 단계들이 구체적으로 분석되며, 이는 관련 데이터가 평가 모듈에 자동으로 저장되어 위험 평가를 위한 데이터 관리 및 문서화에서 일관되고 투명한 방식으로 사용할 수 있게 됨을 의미한다.

위험 프로파일은 판독된 데이터와 위해 위험 간의 직접 링크를 생성하며, 이는 로봇 장치가 개조될 때 위험 평가의 업데이트를 쉽게 하며, 또한 각 위해 위험을 감소시키기 위한 조치가 직접적으로 및 심지어 자동으로 식별, 제안, 및 자동 구현될 수 있게 한다. 따라서, 제안된 방법은, 로봇 장치를 프로그래밍하고 위험 평가를 실행하기 위한 이전에 독립적으로 또한 개별적으로 실행된 프로세스들이 이전에 수동으로 식별되어 다른 시스템으로 전달되어야 했던 동일한 데이터에 부분적으로 기초한다는 사실에 기초한다. 따라서, 프로그래밍과 위험 평가를 결합하면 시너지 효과를 얻을 수 있다. 설명된 방법에서는, '디지털로 이용가능한 데이터, 즉, 커맨드 데이터 및 기계 데이터가 독립적으로 결정되고 위험 평가에 사용된다. 위해 위험을 결정하는 데 사용되는 위험 프로파일은 방법의 사용자에 의해 사용될 수 있으며, 필요한 경우 추가 및/또는 변경될 수 있다. 이에 따라, 평가 모듈은, 기존의 위해 위험을 각각 결정하는 데 필요한 위험 프로파일에서의 누락 데이터를 요청하도록 사용자에 의해 사용될 수도 있다. 요청된 정보는, 예를 들어, 각 위해의 발생 조건의 확률 및/또는 각 위해의 발생 조건 및/또는 각 위해의 심각도 또는 잠재적 손상과 같은 위해의 상황과 관련될 수 있다. 따라서, 위험 프로파일은, 커맨드 데이터 및/또는 기계 데이터로부터 자동으로 결정된 정보 외에도, 평가 모듈이 사용자와의 대화에서 대화식으로 요청하는 정보를 포함할 수 있다. 데이터는 평가 모듈이나 해당 위험 프로파일에 영구적으로 저장될 수도 있다. 사용자에게 경고를 발행하거나 사용자에 의한 선택을 위한 각각의 조치를 발행함으로써, 위험 평가에 대한 책임이 법률에 따라 방법의 사용자에게 있음이 보장된다. 따라서, 위험 평가는 법적 준수 방식으로 단순화될 수 있다.

본원에 제시된 통합된 위험 평가는, 로봇 장치의 조작자가 법적 및 규제 요구사항에 따라 조작자의 응용분야의 위험을 분석하는 데 현재 소비하는 시간량을 감소시킨다. 위험 평가를 수행한 경험이 이전에 거의 없는 프로그래머는 특히 개선점의 이익을 누릴 수 있다. 위험 평가를 로봇 장치의 제어 및 프로그래밍과 연결하면, 현재 위험 평가의 작성자가 공들여 편집하고 문서화해야 하는 데이터와 정보의 지속적인 교환을 보장한다. 데이터를 사용하여 시뮬레이션을 수행하여 위해 가능성이나 적절한 보호 조치를 결정하는 가능성은, 통합된 위험 평가가 사용자를 위한 부가 가치를 창출한다는 것을 의미한다. 통합된 위험 분석은, 완전히 디지털화된 위험 평가 방법이므로, 응용분야의 계획에도 사용될 수 있다. 이어서, 계획 중에 준비된 위험 평가는, 일단 응용분야가 설정되었다면 계속되고 구체화되고 마무리될 수 있다. 계획에 통합된 위험 평가를 사용하는 이점은, 각 응용분야를 적용가능한 안전 요구사항과 조화시켜 계획 오류를 방지하는 데 도움이 된다는 데 있다.

유리한 일 실시예에서, 위험 프로파일이, 다음 정보 항목들, 즉, 충돌 유형에 대한 정보, 특히 충돌이 기계적 위해가 있는 충돌, 특히, 정체, 예컨대, (비교적 느린) 실질적으로 정지 상태의 정체, 또는 충격, 예컨대, 자유 충격 또는 (비교적 빠른) 정체 충격, 또는 다른 종류의 충돌, 특히, 화학적 위해가 있는 충돌, 예컨대, 접착제로 인한 충돌, 및/또는 열적 위해가 있는 충돌, 예컨대, 솔더링 도구로 인한 충돌, 및/또는 전기적 위해가 있는 충돌, 예컨대, 용접 도구로 인한 충돌인지 여부에 대한 정보; 충돌로부터 위험에 처한 인간 조작자의 신체 부위의 유형에 대한 정보, 특히 위험에 처한 신체 부위의 사양 및/또는 위험에 처한 신체 부위에 대한 생체역학적 제한에 대한 정보; 충돌에 관련된 로봇 장치의 접촉점 위치, 특히 접촉점에서의 로봇 장치의 형상에 대한 정보; 충돌 중 인간 조작자의 자세에 대한 정보; 예를 들어 각 위해의 발생 조건 및/또는 각 위해의 발생 조건의 확률 형태의 충돌 빈도 및/또는 확률에 대한 정보; 위해를 피하는 방식에 대한 정보; 충돌의 심각도, 특히 충돌 중 작업자의 부상의 심각도에 대한 정보 중 하나 이상을 포함하는 것이 제공된다. 전술한 바와 같이, 로봇 장치와 인간 조작자 간의 임의의 유형의 물리적 접촉은 인간 조작자에게 위험하거나 위험할 수 있는 충돌로서 정의될 수 있다. 상기 정보는 특히 표준화된 다수-선택 구조의 형태로 저장될 수 있으며, 이는 한편으로는 표준화로 인해 사용자가 위험 프로파일에 정보를 추가하는 것을 더 쉽게 하고 다른 한편으로는 또한 표준화로 인한 해당 알고리즘이나 시뮬레이션을 통해 평가 모듈에서 정보를 더 쉽게 사용하게 한다. 상기 정보는 위해 위험을 결정하는 데 특히 유용하다.

유리한 일 실시예에서, 특히 위해 위험을 결정하기 전에, 위험 프로파일들 중 하나 이상이 사용자 입력을 통해 커맨드 데이터의 하나 이상의 각 프로그램 섹션에 연결된다는 것이 제공된다. 프로그램 섹션은 이동 커맨드의 일부일 수 있거나 여러 개의 이동 커맨드로 이루어질 수 있거나 여러 개의 이동 커맨드를 포함할 수 있다. 다양한 위험 프로파일의 프로그램 섹션들이 교차하거나 서로 일부가 되도록 여러 개의 위험 프로파일을 프로그램 섹션에 할당하는 것도 가능하다. 특히, 사용자 입력은 각 위험 프로파일에 해당하는 위해 위험에 할당된 위해에 대한 발생 조건을 특정하는 데에도 사용될 수 있다. 위험 프로파일을 프로그램의 섹션과 연결함으로써, 평가 모듈은 로봇 장치의 다양한 상태, 예를 들어, 위치 및 속도에 직접 실시간으로 접근할 수 있으므로, 위해 시 예를 들어 로봇 장치의 위치 및 속도와 같은 정보가 위해 위험을 결정하는 데 정확하게 이용가능하다. 이에 따라, 이 정보는 더 이상 손으로 힘들게 결정 및 문서화될 필요가 없으며 정확하게 검색될 수 있다. 따라서, 예를 들어, 잠재적인 손상 정도도 더 정확하게 결정될 수 있다.

유리한 추가 실시예에서, 위해 위험을 결정하기 전에, 특히 기계 데이터 및/또는 커맨드 데이터를 판독한 후에, 의도한 대로 사용될 때 로봇 장치에 의해 사용되는 공간 범위 및/또는 속도 범위 및/또는 힘 범위를 제한하는 사용자 입력에 의해 로봇 장치의 사용 제한이 정의되는 것이 제공된다. 이는 위해 위험이 결정되고 위해 위험을 감소시키기 위한 조치가 식별되는 로봇 장치의 상태 공간이 감소되어 방법이 더 빠르고 신뢰할 수 있다는 이점이 있다.

유리한 추가 실시예에서, 위험 프로파일이 각각의 위해 위험을 자동으로 결정하는 데 필요한 모든 정보를 포함하지 않는 불완전한 위험 프로파일이라고 결정되면, 사용자가 사용자 입력을 통해 위험 프로파일을 완료하도록 자동으로 촉구되는 것이 제공된다. 이러한 방식으로 방법의 정확도가 높아질 수 있다.

유리한 추가 실시예에서, 결정된 위해 위험을 분류할 때, 각각의 위해 위험이 적어도 3개 또는 정확히 3개의 클래스인, 저 위험 클래스, 중 위험 클래스 및 고 위험 클래스 중 하나로 분류되는 것이 제공된다. 특히, 위해 위험이 저 위험 또는 고 위험으로 분류된 경우에 각 경고가 사용자에게 출력될 수 있으며, 위해 위험이 중 위험으로 분류되는 경우에는 위해 위험을 감소시키기 위한 조치 또는 조치들이 사용자가 선택하도록 결정 및 발행될 수 있다. 예를 들어, 시뮬레이션 결과에 따라 발생 확률 조건과 조합되는 위해의 잠재적 손상 정도가 중 위험을 나타내는 것으로 밝혀지면, 평가 모듈은, 위험을 감소시키기 위한 적절하고 목표화된 조치, 예를 들어, 로봇 장치가 적용가능한 생체역학적 제한을 준수해야 하는 속도 제한을 제안할 수 있다. 또한, 평가 모듈은, 이상적인 순간과 장소, 즉, 실제 부상 위험의 정확하고 신뢰성있는 검증을 위해 순간과 위치를 결정하고 이를 계획에 컴파일하도록 데이터를 사용할 수 있다. 이 계획은, 출력될 수 있으며, 따라서 중 위험을 감소시키기 취한 조치의 효과를 평가할 수 있도록 어떠한 상황과 위치에서 로봇 장치가 도량형으로 확인되어야 하는지를 정확하게 나타내는 방법을 사용자에게 보여줄 수 있다.

유리한 추가 실시예에서, 위해 위험을 감소시키기 위한 하나 이상의 조치는 프로그램 모듈에서의 이동 제한, 특히 속도 제한 및/또는 제어 모듈에서의 하나 이상의 안전 기능, 특히 비상 정지에 대한 적어도 하나의 파라미터를 특정하는 것을 포함하는 것이 제공된다. 또한, 각각 설정된 안전 동작 모드, 예를 들어, "전력 및 힘 제한" 안전 동작 모드 또는 "속도 및 거리 모니터링" 안전 동작 모드에 따라 조치가 추가로 선택될 수도 있다. 이러한 조치들은 위해 위험을 자동으로 감소시키는 데 특히 적합하다.

유리한 추가 실시예에서, 프로그램 모듈 및/또는 제어 모듈로부터 판독된 데이터가 반복적으로 판독되고, 이전에 판독된 데이터가 변경되는 경우, 데이터 변경이 적어도 하나의 연관된 위해 위험들 중 하나에 대한 변경을 또한 수반하는지 여부가 확인되고, 이에 해당되는 경우, 방법 단계들이, 적어도 하나의 위해 위험을 결정하고, 결정된 위해 위험을 분류하고, 사용자가 선택하기 위한 출력 또는 사용자에게 경고하는 출력으로 위험을 감소시키기 위한 조치들을 결정하고, 사용자가 적어도 하나의 조치를 선택한 후, 프로그램 모듈 및/또는 제어 모듈에서 변경된 데이터에 대하여 선택된 조치 또는 조치들을 구현하기 위한 제어 신호를 출력하는 것이 제공된다. 이는, 위협 평가의 유효성이 유지되거나 위험 평가가 조정되고 로봇 장치가 변경되는 경우 위해 위험을 감소시키기 위한 새로운 조치가 제안됨을 보장하는 검증 기능을 제공한다. 검증 기능은 로봇 장치, 예를 들어, 가상 로봇 장치를 갖는 시스템의 계획 단계에서도 사용될 수 있다.

일 측면은, 또한, 프로그램이 컴퓨터에 의해 실행될 때 컴퓨터로 하여금 설명된 실시예들 중 하나에 따른 방법을 실행하게 하는 커맨드를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품에 관한 것이다.

추가 측면은, 인간 조작자와 로봇 장치 간의 충돌 위험 평가를 프로그램 모듈, 제어 모듈 및 평가 모듈과 통합하기 위한 로봇 장치용 제어기에 관한 것이다. 평가 모듈은, 프로그램 모듈로부터 커맨드 데이터를 판독하고, 이 데이터는, 제어 장치의 제어 모듈로 송신되어 제어 장치 및 이에 따른 로봇 장치가 의도된 대로 사용될 때 제어 모듈에서 사용하도록 제공되는 것이며, 그리고/또는 로봇 장치를 특정하는 제어 모듈로부터의 기계 데이터를 판독하고, 판독된 데이터 및 각 위해 위험을 자동 결정하는 데 필요한 정보를 포함하는 위해 위험에 연관된 적어도 하나의 저장된 위험 프로파일에 기초하여 적어도 하나의 위해 위험을 결정하고, 적어도 하나의 위해 위험을 결정하여 결정된 위해 위험을 분류하고, 결과의 기능으로서 위해 위험을 감소시키기 위한 하나 이상의 조치를 결정하고 사용자가 선택하기 위한 조치 또는 조치들을 출력하거나 사용자에게 경고를 출력하고, 사용자에 의한 적어도 하나의 조치의 선택 후에 프로그램 모듈 및/또는 제어 모듈에서 선택된 조치 또는 조치들을 구현하기 위한 제어 신호를 출력하도록 구성된다.

제어기의 이점 및 유리한 실시예는 설명된 방법의 이점 및 유리한 실시예에 대응한다.

추가 측면은 이러한 제어기를 갖는 로봇 장치에 관한 것이다.

위 설명 부분과 또한 도입 부분에서 언급된 특징부 및 특징부의 조합은 물론 아래의 도면 설명에 언급되고 및/또는 도면에만 도시된 특징부 및 특징부의 조합은, 본 발명의 범위를 벗어나지 않고 표시된 조합뿐만 아니라 다른 조합에서도 사용될 수 있다. 따라서, 도면에 명시적으로 도시 및 설명되지 않았지만 설명된 실시예로부터 나타나고 생성될 수 있고 특징부들의 별도의 조합을 갖는 본 발명의 실시예들도 본 발명에 포함되고 개시된 것으로 간주되어야 한다. 실시예 및 특징부의 조합도 개시된 것으로 간주되며, 따라서 원래 작성된 독립항의 모든 특징부를 갖는 것은 아니다. 또한, 실시예 및 특징부의 조합은, 청구범위의 참조 부호에 설명된 특징부의 조합을 넘어서거나 이로부터 벗어나는 특히 전술한 실시예에 의해 개시된 것으로 간주되어야 한다.

다음 도면에 도시된 개략도를 참조하여, 본 발명에 따른 주제가 본원에 도시된 특정 실시예로 제한되지 않고 더 자세히 설명된다.

도 1은 방법의 예시적인 실시예를 도시한다.
도 2는 연관된 로봇 장치를 갖는 제어기의 예의 개략도를 도시한다.
도 3은 커맨드 데이터의 프로그램 섹션들에 상이한 위험 프로파일들을 할당하는 예를 도시한다.
동일하거나 기능적으로 동일한 요소들은 동일한 참조 부호로 표기된다.

도 1은 위험 평가의 예를 도시한다. 여기에서는 사용자에 의해 실행되는 방법 단계(X)와 평가 모듈에 의해 수행되는 방법 단계(Y)가 구별된다. 도시된 예에서, 일단 방법이 시작되었다면, 먼저 커맨드 데이터(24)(도 2)가 판독(1)되고 기계 데이터(25)(도 2)가 판독(2)된다. 이어서, 사용자 입력을 통해 로봇 장치(26)(도 2)에 대한 사용 제한이 설정(3)된다. 방법의 파트 A로서, 판독(1, 2) 및 설정(3)은 로봇 장치의 제한을 설정하는 위험 평가의 단계 1에 해당한다.

단계 3에서는, 연관된 위해 위험의 자동 결정(8)(아래 참조)에 필요한 정보를 포함하는 평가 모듈(23)(도 2)에 저장된 위험 프로파일(k, k+1)(도 3)이 완료(4)된다. 이어서, 완성된 위험 프로파일을 저장(5)하고, 이 경우에는, 사용자 입력을 통해 하나 이상의 위험 프로파일을 커맨드 데이터의 하나 이상의 각 프로그램 섹션과 연결(6)한다. 따라서, 방법의 섹션 B인 완료(4), 저장(5) 및 연결(6)은 일반적인 위험 평가의 단계 2인, 로봇 장치의 환경에서 조작자를 위한 위해 식별 및 설명에 해당한다.

도시된 예에서, 연결(6) 뒤에는 특히 할당된 발생 확률을 사용하여 각 위해에 대한 하나 이상의 발생 조건을 특정(7)한다. 이어서, 판독된 데이터 및 각각의 위해 위험에 할당된 적어도 하나의 저장된 위험 프로파일에 기초하여 적어도 하나의 위해 위험을 결정(8)한다. 방법의 섹션 C인 특정(7)과 결정(8)은 이전에 식별된 위해로부터 발생하는 위험을 평가하는 기존 위험 평가의 단계 3에 해당한다.

결정(8) 다음에는 식별된 위해 위험의 분류(9)가 이어지며, 이는 섹션 D로서 알려진 위험 평가의 단계 4에 또한 해당하며, 위험 값을 계산하고 필요하다면 위험 클래스를 할당한다.

분류(9)의 결과에 따라, 도시된 예의 다음 단계(10)에서는, 위해 위험을 감소시키기 위한 하나 이상의 조치(27, 28)(도 2)가 결정되고, 이후 단계(11)에서 조치 또는 조치들이 사용자에 의해 선택되도록 출력된다. 이어서 사용자에 의해 적어도 하나의 조치를 선택하고(12), 또한 이 경우 해당 제어 신호를 출력(13)함으로써 선택된 조치 또는 조치들을 자동으로 구현한다. 단계 10 내지 13는, 위험 최소화를 위한 조치 결정, 저 위험에 대한 정보 제공, 중 위험 감소 및 고 위험 제거인, 기존 위험 평가의 단계 5에 방법의 섹션 D로서 해당한다.

제시된 예에서, 출력(13) 다음에는, 위해 위험을 감소시키도록 취해진 조치의 효율성을 평가하기 위해 측정에 의해 로봇 장치가 확인되어야 하는 지점 및 상황의 표시와 함께 안전성 검증(14) 계획의 자동 생성이 이어진다. 이 계획 다음에는, 평가 모듈이 자신을 확인해서는 안 되므로, 사용자에 의한 안전성 검증 계획의 구현(15)이 이어진다. 대안으로 또는 추가로, 사용자에 의한 측정을 모델-기반 방안, 즉 시뮬레이션으로 대체하거나 보완하는 검증 모듈이 제공될 수도 있다. 여기에 설명된 방법의 섹션 F인 단계 14 및 15는, 구현된 조치의 효율성을 검증하는 기존 위험 평가의 단계 6에 해당한다.

마지막으로, 이 예에서는, 방법의 해당 문서화가 자동으로 생성되고 모든 관련 데이터를 포함하는 출력이 생성(16)된다.

도 2는 해당 로봇 장치뿐만 아니라 방법도 구현하기 위한 제어기의 개략도를 도시한다. 제어기(20)는 프로그램 모듈(21), 제어 모듈(22) 및 평가 모듈(23)을 포함한다. 평가 모듈(23)은 제어 모듈(22)로 송신되도록 의도된 커맨드 데이터(24)를 프로그램 모듈(21)로부터 판독하도록 구성된다. 대안으로 또는 추가로, 평가 모듈(23)은 로봇 장치(26)를 특정하는 기계 데이터(25)를 판독하도록 구성된다. 또한, 평가 모듈(23)은, 판독된 데이터(24, 25) 및 각 위해 위험을 자동 결정하는 데 필요한 정보를 포함하는 적어도 하나의 저장된 연관된 위험 프로파일(k, k+1)(도 3)에 기초하여 적어도 하나의 위해 위험을 결정하고, 결정된 위해 위험을 분류하고, 분류 결과의 기능으로서, 프로그램에 관련되고 이에 따라 프로그램 모듈에 관련된 하나 이상의 조치(27) 및/또는 제어 시스템에 관련되고 이에 따라 제어 모듈(22)에 관련된 하나 이상의 조치(28)를 결정하고, 위해 위험을 감소시키고, 사용자에 의한 선택 또는 승인 후에 프로그램 모듈(21) 및/또는 제어 모듈(22)에서 이들 조치를 구현하도록 구성된다. 제어 모듈(22)은 대응하는 신호(29, 291)에 의해 로봇 장치(26)를 제어하는 데 사용된다.

도 3은 커맨드((i), (i+1), (i+2), (i+3) 및 (i+1).1, (i+1).2, (i+1).3 및 (i+3).1, (i+3).2)를 갖는 커맨드 데이터의 세트의 예 및 위험 프로파일(k, k+1)을 연결하는 예를 도시한다. 도시된 예에서, 제1 위험 프로파일(k)은, 제1 커맨드 그룹의 커맨드(i, i+1 및 i+2)에 연결되어 있으므로 커맨드((i+1))에 속하는 서브커맨드((i+1).1, (i+1).2, (i+1).3)에도 연결된다. 추가 위험 프로파일(k+1)은 여기서 서브커맨드((i+1).1, (i+1).2, (i+1).3)에만 연결되어 있으므로, 상기 서브 프로파일은 위험 프로파일(k)과 위험 프로파일(k+1) 모두에 연결된다. 이는 발생하는 위험을 유연하고 정확하게 평가할 수 있는 가능성의 예이다.

Claims (11)

1. 로봇 장치(26)와 인간 조작자 간의 충돌 위험 평가를 상기 로봇 장치(26)용 제어기(20) 내로 통합하는 방법으로서,
   a) 프로그램 모듈(21)로부터 커맨드 데이터(24)를 판독하는 단계(1)로서, 상기 데이터는 평가 모듈(23)에 의해 의도한 대로 사용될 때 제어 모듈(22)로 송신하기 위한 것인, 단계; 및/또는
   b) 제어 모듈(22)로부터 상기 평가 모듈(23)에 의해 상기 로봇 장치(26)를 특정하는 기계 데이터(25)를 판독하는 단계(2);
   c) 상기 평가 모듈(23)에 의해, 판독된 데이터, 및 각 위해 위험(hazard risk)을 자동 결정하는 데 필요한 정보를 포함하는 적어도 하나의 세이브된 연관된 위험 프로파일(k, k+1)에 기초하여 적어도 하나의 위해 위험을 결정하는 단계(8);
   d) 상기 평가 모듈(23)에 의해 상기 결정된 위해 위험을 분류하는 단계(9);
   e) 상기 분류(9)의 결과의 기능으로서,
   i) 위해 위험을 감소시키기 위한 하나 이상의 조치 또는 조치들(27, 28)을 결정하고(10) 사용자에 의한 각 선택에 대한 상기 결정된 조치 또는 조치들(27, 28)을 출력하는 단계(11), 또는
   ii) 상기 사용자에게 경고를 출력하는 단계;
   f) 상기 사용자에 의한 적어도 하나의 조치 또는 조치들(27, 28)을 선택(12)한 후, 상기 평가 모듈(23)에 의해 상기 프로그램 모듈(21) 및/또는 상기 제어 모듈(22)에 상기 선택된 조치 또는 조치들(27, 28)을 구현하기 위한 제어 신호를 출력하는 단계(13)를 포함하는, 방법.
2. 제1항에 있어서, 상기 위험 프로파일(k, k+1)은,
   충돌 유형, 특히 충돌이 정체인지 충격인지에 대한 정보;
   충돌 위험에 처한 인간 조작자의 신체 부위 유형에 대한 정보, 특히 위험에 처한 신체 부위의 사양 및/또는 위험에 처한 신체 부위의 생체역학적 제한 밸브에 대한 정보;
   충돌에 관련된 상기 로봇 장치(26)의 접촉점 위치, 특히 상기 접촉점에서의 상기 로봇 장치(26)의 형상에 대한 정보;
   충돌 당시 상기 인간 조작자의 자세에 대한 정보;
   충돌의 빈도 및/또는 확률에 대한 정보;
   위해를 피하는 적어도 하나의 방식에 대한 정보;
   충돌 손상의 심각도, 특히 충돌 시 상기 인간 조작자의 부상의 심각도에 대한 정보인
   정보 항목들 중 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
3. 제1항에 있어서, 특히 방법 단계 c)에 따른 위해 위험을 결정(8)하기 전에, 상기 위험 프로파일(k, k+1) 중 하나 이상이 사용자 입력에 의해 상기 커맨드 데이터(24)의 하나 이상의 각 프로그램 섹션에 링크(6)되고, 특히 상기 사용자 입력은 또한 상기 위험 프로파일(k, k+1)에 대응하는 위해 위험에 할당되는 위해의 발생 조건을 특정(7)하는 것을 특징으로 하는 방법.
4. 제1항에 있어서, 방법 단계 c)에 따른 위해 위험을 결정(8)하기 전에, 특히 방법 단계 a) 및/또는 b)에 따른 데이터를 판독(1, 2)한 후에, 상기 로봇 장치(26)의 사용 제한은 의도된 사용 중에 상기 로봇 장치(26)에 의해 사용되는 공간 범위 및/또는 속도 범위 및/또는 힘 범위를 제한하는 사용자 입력에 의해 정의(3)되는 것을 특징으로 하는 방법.
5. 제1항에 있어서, 상기 위험 프로파일(k, k+1)이 각 위해 위험을 자동 결정(8)하는 데 필요한 정보 모두를 포함하지 않는 불완전한 위험 프로파일(k, k+1)이라고 결정되면, 상기 사용자는 사용자 입력에 의해 상기 위험 프로파일(k, k+1)을 완료(4)하도록 요청되는 것을 특징으로 하는 방법.
6. 제1항에 있어서, 방법 단계 d)에 따른 상기 결정된 위해 위험의 분류(9)에 있어서, 각 위해 위험은 3개의 클래스인 저 위험 클래스, 중 위험 클래스, 및 고 위험 클래스 중 하나로 분류되고, 특히 방법 단계 (e)에서, 상기 위해 위험이 저 위험 또는 고 위험으로서 분류되는 경우에 각 경고가 상기 사용자에게 출력되고, 상기 위해 위험이 중 위험으로서 분류되는 경우에 상기 위해 위험을 감소시키기 위한 조치 또는 조치들(27, 28)이 결정되고 각 사용자 선택에 대하여 출력되는 것을 특징으로 하는 방법.
7. 제1항에 있어서, 상기 위해 위험을 감소시키기 위한 하나 이상의 조치 또는 조치들(27, 28)은, 상기 프로그램 모듈(21)에서 이동 제한, 특히 속도 제한을 특정하는 단계 및/또는 제어 모듈(22)에서 하나 이상의 안전 기능, 예를 들어 비상 정지에 대한 적어도 하나의 파라미터를 특정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
8. 제1항에 있어서, 상기 프로그램 모듈(21) 및/또는 제어 모듈(22)로부터 판독되는 데이터는 반복적으로 판독되고, 이전 판독 데이터로부터 변경이 있는 경우, 데이터에 대한 변경이 적어도 하나의 연관된 위해 위험 중 하나에 대한 변경도 포함하는지 여부가 확인되고, 해당된다면, 변경된 데이터에 대하여 방법 단계 c), d), e) 및 f)가 수행되는 것을 특징으로 하는 방법.
9. 커맨드를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품으로서,
   상기 커맨드는, 프로그램이 컴퓨터에 의해 구현될 때, 상기 컴퓨터로 하여금 제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 따른 방법을 수행하게 하는, 컴퓨터 프로그램 제품.
10. 프로그램 모듈(21), 제어 모듈(22), 및 평가 모듈(23)을 포함하는 로봇 장치(26)와 인간 조작자 간의 충돌 위험 평가를 통합하기 위한 상기 로봇 장치(26)용 제어기(20)로서, 상기 평가 모듈(23)은,
    상기 프로그램 모듈(21)로부터의 커맨드 데이터(24) - 상기 데이터는 의도된 사용 동안 상기 제어 모듈(22)로의 송신을 위해 제공됨 - 및/또는 상기 로봇 장치(26)를 특정하는 상기 제어 모듈(22)로부터의 기계 데이터(25)를 판독(1, 2)하고,
    상기 판독된 데이터(24, 25), 및 각 위해 위험을 자동 결정하는 데 필요한 정보를 포함하는 적어도 하나의 세이브된 연관된 위험 프로파일(k, k+1)에 기초하여 적어도 하나의 위해 위험을 결정(8)하고,
    상기 결정된 위해 위험을 분류(9)하고, 상기 분류(9)의 결과의 기능으로서, i) 위해 위험을 감소시키기 위한 하나 이상의 조치 또는 조치들(27, 28)을 결정하고 상기 사용자에 의한 각 선택을 위해 상기 조치 또는 조치들(27, 28)을 출력하거나 (ii) 사용자에게 경고를 출력하고, 또한,
    상기 사용자에 의해 적어도 하나의 조치 또는 조치들(27, 28)이 선택된 후, 상기 프로그램 모듈(21) 및/또는 상기 제어 모듈(22)에서 상기 선택된 조치 또는 조치들(27, 28)을 구현하기 위한 제어 신호를 출력(13)하도록 구성된, 제어기.
11. 제10항에 따른 제어기(20)를 포함하는 로봇 장치(26).