移动机器人安全性研究综述

2022-06-29石金进朱成龙

青岛理工大学学报 2022年3期

石金进，朱成龙

(三峡大学机械与动力学院，宜昌 443002)

移动机器人是机器人领域的重要分支，近年来随着机器人技术的不断发展，自主移动机器人的应用范围已开始逐渐从室内环境推广到室外环境，以替代人类完成诸如物流运输、安全巡检、载人等任务[1]，如图1所示。这些机器人有一个共同的特点就是通常运行速度较快、惯量较大，一旦撞击到人，造成的伤害将不可估量。虽然移动机器人已有几十年的发展历史，但是还没有真正实现普及，其中一个很重要的原因就是安全性问题还没有完全得到解决，移动机器人伤人的事件屡见不鲜。

早在1942年，美国科幻作家Isaac Asimov就在其科幻小说《我，机器人》中对机器人提出了3条规则[2]：①机器人不但不能主动伤害人类，而且也不能见到人类受到伤害而不管不顾；②机器人必须恪守人类的命令，除非该指令与前一条规则冲突；③在不违背前两条规则的前提下，机器人也必须保护自身的安全。尽管这个规则是在20世纪早期提出的，但作为机器人设计的安全性准则至今仍得到广泛认同[3]。

目前，国内外已有众多学者对移动机器人安全性展开了研究，并取得了阶段性成果。本文从被动安全、主动安全、物理安全和心理安全4个方面阐述了现有研究现状，在此基础上分析了目前机器人安全性研究存在的问题及未来的发展趋势。

1 被动安全研究进展

被动安全通常是在机器人关键部位增加保护装置降低碰撞的危害程度，常见的保护措施有如下3种：

1) 吸能防护，是一种安装在机器人周围带有弹性的防护装置。当机器人与人发生碰撞后，靠弹性防护装置产生的物理形变来吸收碰撞产生的能量，对人体和机器人起到缓冲保护作用。由于惯性的原因，碰撞发生后机器人不能立即停止，如果机器人的惯量较大，这种措施仍然会给人体造成一定的伤害[4]。

2) 探针防护，是一种伸缩式接触开关。当碰撞发生后探针会触发危险信号，机器人接收到信号后，就可以进一步采取措施避免碰撞加剧。由于探针是单点工作，服务盲区大且容易损坏，因此一般适用于处理狭小空间的防撞技术要求。

3) 护栏防撞，是一种通过在机器人外围安装韧性较高的金属弧形装置来降低碰撞的危害程度的防护装置，效果与吸能防护类似，但压缩行程要比吸能防护大很多，对碰撞的缓冲更大，安全性也更高，但相应地也大大增加了占地面积，适用于对机器人体积要求不高的场合。

虽然被动安全不会受到环境干扰的影响，但是被动安全没有预见性，直到发生碰撞后才触发保护机制，因此只能起到削弱撞击力的作用。

如果管沟底部平直且土壤中基本没有大石块或底部土层没有扰动，就无需平整；如果底部土层被扰动，则采用直径20～50 mm级配碎石块混合沙土和黏土等材料垫平，垫层厚度为150 mm，夯实的密实度应大于90%。应尽可能避免管道表面划伤。

2 主动安全研究进展

与被动安全不同的是，现有主动安全技术主要是通过非接触式传感器测量障碍物与机器人本体的相对距离、速度等运动状态信息，并据此规划机器人的路径，调节机器人的运动状态，达到防撞的目的，这是当前机器人安全性的主流防撞策略。常见的非接触传感器有：超声波传感器、红外传感器、激光雷达传感器、视觉传感器等[5]。移动机器人主动安全主要是行为意图辨识，下面对这方面的研究现状进行介绍。

在道路交通环境中，行人在注意力不集中或视线受阻时，往往会突然改变行动计划，而且随着各种交通辅助工具的不断涌现，进一步增加了行人行为的不确定性和危险性。基于物理状态测量的方法在描述人机碰撞危险关系时，多是将人当作移动的障碍物，缺少对人的危险态势进行识别与分析方面的研究内容，因此在危险程度的评估上很难做到客观、准确。

以图2为例，在道路交通环境中，行人在注意力不集中、视线受阻或使用危险性较高的交通工具时，很容易与车辆发生碰撞。出现这种情况，通常都是由于缺乏对行人的危险性进行预判，人车之间的安全距离不够，导致驾驶员反应不及时而发生交通事故。

与此类似，倘若在设计移动机器人安全系统时，没有考虑行人的危险性因素的影响，当遇到紧急突发情况时，受机器人自身惯性和迟滞响应特性的约束，很难像一般自动化系统那样实现紧急停止，这就极易引起重大安全事故。

行为意图辨识是根据外貌特征对行人的行为意图和危险性进行估计。早期，学者们主要利用支持矢量机、Adaboost、决策树等传统机器学习算法识别人体头部和身体朝向[6]，判断行人的行动意图[7](图3)。近年来，随着脑科学人工智能理论研究取得巨大突破，有学者尝试利用深度学习理论对行人的性别[8]、年龄[9]等潜在属性，以及诸如站立、行走、奔跑等更复杂的行为进行识别与分类[10](图4)。通过对行人的行为意图进行辨识具有以下3个方面的优点：①机器人可以提前采取控制措施，防止因为突发情况反应不及时而发生碰撞；②能够使规划出的路径变得更加合理；③缩短人机之间的距离，使机器人融入到人们的日常生活与生产环境中。目前，基于深度学习的行为与属性识别方面的研究主要应用于辅助驾驶[11]、视频监控[12-14]等领域，在机器人安全性领域的应用还没有引起足够的重视。

3 物理安全研究进展

基于物理状态的安全性是指根据人机之间的相对距离、速度、方位等物理量判断机器人当前的安全状态，并采取相应的措施规避危险。

3.1 警戒型控制

警戒型控制是指机器人根据人机相对物理量，判断是否有被控对象闯入安全空间范围内，并采取急停、迅速逃离等方法脱离危险。

韩赞东等[16]利用超声定位技术探测机器人周围是否有行人接近，一旦检测到有人进入安全空间范围内，机器人则立即停止并发出警报，以防止事态进一步恶化。

警戒型控制主要应用于工业或家庭服务等低速移动机器人中[17]。在人机共处复杂环境中，由于警戒型控制没有对目标的危险性进行判别，很容易将虚假目标误认为是潜在的对象，造成频繁启停，严重影响机器人的正常运行。

3.2 碰撞预测

碰撞预测是指根据物理量进行轨迹预测和危险指数评估，然后利用路径规划算法，以危险指数最小化为原则优化目标函数。

郝大鹏等[18]提出基于接触时间的安全策略，将接触时间作为危险评价指标，利用线速度和角速度计算人机之间任意两点的接触时间，将构型空间映射为接触时间，将接触时间应用于经典行为动力学导航方法以提高自主移动机器人的导航安全性。SHIBATA等[19]在人工势场函数中引入速度矢量，LOPEZ等[20]利用距离和方位来计算人机可能发生碰撞的时间和地点。

鉴于行人运动存在不确定性，NAGARIYA等[21]将不确定度引入碰撞区域预测模型中，根据距离、运动速度及其概率分布，预测机器人与行人的潜在碰撞区域，并根据不确定度进行碰撞危险区域扩充以重构环境威胁区域分布。郝大鹏等[22]则根据位姿变化将被测对象分为静止和移动障碍物，结合环境信息的不完整性和障碍物运动信息，提出可感知速度障碍物(PVO)概念，将障碍物定义为机器人感知障碍物区域沿其运动方向膨胀得到的虚拟碰撞危险区域，最后将PVO应用于行为动力学中完成碰撞控制。

4 心理安全研究进展

机器人运行过程中，有时即使没有撞击到人，也会给人造成心理上的危险感受。另外，人的心理承受能力都有一定的界限，且人与人之间对外界刺激的敏感程度也有很大差异。以图5为例，即使机器人没有撞击到行人，倘若在行驶过程中给周围的行人造成心理上的危险感受，不仅可能造成次生撞击事件，而且还会产生抵制情绪，严重阻碍机器人的发展和普及。因此，在设计机器人系统时，既要考虑物理方面的安全，同时也要兼顾周围人员的心理危险感受，防止给人造成心理上的伤害。

为了确保心理安全，最直观的方式是控制机器人与人保持一定的安全距离[23]。机器人以不同的速度运行，给人的危险感受是不一样的，同时机器人与人之间的距离不同，危险程度也不一样。虽然增大人机之间的安全距离可以确保行人的心理具有足够的安全裕度，但是距离过大会导致机器人误动作的频率升高，影响机器人的正常工作，而缩小距离则危险性将大大提高。据此，TRUONG等[24]根据人机相对运动速度、距离和方位动态调整人机之间的安全距离，避免给人造成严重心理伤害；SHIOMI等[25]则采用社会力模型，将人与人、人与机器人之间的相互关系考虑到机器人安全系统设计中，从群体的角度进行了心理安全方面的研究。由于人与人之间的心理承受能力有很大差异，现有研究缺乏对人的心理承受能力进行识别与分析，因此很难从根本上保障心理安全。

5 存在问题及发展趋势

目前，国内外学者从机械结构、控制策略、智能感知等方面对移动机器人安全性开展了相关研究，以确保自身及周围人员的安全。然而，随着机器人从室内环境逐渐向室外环境推广，机器人安全性的研究还存在以下几个问题：

1) 环境感知技术有待提高。移动机器人受到周边事物、道路条件、气候变化等诸多因素的影响，如何克服这些因素的干扰，准确可靠地感知周围环境的变化，是确保机器人安全可靠地进行决策及运动控制的前提。虽然已有学者在环境识别方面进行了研究，但如何在成本、精度、快速、鲁棒之间折中实现环境感知还有待进一步提高。

2) 机器人应急响应能力有待提高。随着机器人应用领域的不断拓展，其运动环境也由简单的结构化环境向着复杂多变的非结构化环境发展。这就要求机器人能够对复杂工作环境下的突发情况进行高效精准的判断，并作出快速的响应，为机器人的有效应对提供条件。虽然已有学者在机器人危险状态侦测等方面进行了深入的研究，但现有移动机器人系统一般根据人机相对距离、速度和加速度等物理量进行危险性预测，缺少对人的危险态势进行识别与分析方面的内容，导致应对突发情况的能力不足。

3) 缺乏心理安全设计。如果机器人系统缺乏心理安全设计，那么在道路行驶过程中可能会因为速度过快、距离太近等因素给周围的行人造成心理上的危险感受，从而产生抵制情绪，阻碍机器人的发展和普及。因此，在设计智能移动机器人系统时，既要保证物理方面的安全，同时也有必要考虑周围人员的感受，否则机器人就是一个“冰冷”的机器[26]，这是目前移动机器人安全性研究领域需要解决的又一个问题。

根据国内外研究现状，机器人安全性的研究将向着以下3个方面发展：

1) 多信息融合的环境感知能力。机器人应能够实现多传感器信息有效融合，对动态环境信息进行快速、准确的判断，以保证机器人不会因为判断失误而对机器人的安全性造成威胁，并将外部信息与安全系统有机结合，实现机器人安全的运动。

2) 准确、快速的判断及反应能力。为了更为有效地分析行人与机器人的潜在冲突，可以通过分析行人的动作和属性判断行人下一时刻的行为和轨迹，通过加入行为预估模块，建立更为健全的行人安全保障系统是未来研究的一个方向。

3) 智能化心理预判能力。为了保障行人的心理安全，根据行人的外貌特征，通过分析行人个体的心理承受能力，设计更为有效的行人心理预知系统，提高行人心理安全指数，使机器人能够真正融入到人们的日常生活与生产环境中。

综上所述，安全性作为室外移动机器人最本质的要求，远没有从根本上得到解决。特别是对于惯量较大、速度较快的移动机器人，要真正实现机器人的安全性是非常困难的。鉴于人机关系的复杂性，以及市场对移动机器人需求的不断增强，安全性研究已经越来越迫切，要求我们重新审视人这一关键因素在机器人安全设计中的重要性，从认知、理解，乃至心理[26-27]等多方面研究机器人的安全性问题。