基于机械能量视角的ISO指南下物理人机交互安全性研究

《Frontiers in Robotics and AI》：An energy-centric perspective on safety for physical human-robot interaction under ISO guidelines

　　

国际标准化组织（ISO）将安全定义为机器人系统在降低人类风险至可接受水平的限度内运行的能力。然而，ISO标准（如ISO/TS 15066和ISO 10218–2）存在模糊性，可能导致风险评估不一致或危险低估。本观点文章（Perspective Article）提出了物理人机交互（physical Human-Robot Interaction, pHRI）安全性研究的机械能量中心视角。在先前对pHRI安全约束的批判性综述基础上，本文提炼并阐释了该分析中涌现的一个核心主题：机械能在解释ISO/TS 15066瞬态接触（transient-contact）限值中的作用。具体而言，研究人员讨论了疼痛相关力限值如何映射至组织变形中可容许的弹性势能（elastic potential energy），为何最大变形瞬间是瞬态接触评估的核心，该解释在自由回弹（free-recoil）和势能钳制（potential-clamp）条件下如何变化，以及为何基于能量的指标作为疼痛感知或持续接触风险的独立描述符仍不充分。最后，研究人员总结了利用能量中心指标实现安全有效人机交互所面临的开放挑战与未来研究方向。

论文解读：基于机械能量视角的ISO指南下物理人机交互安全性研究

一、研究背景与问题

过去二十年，机器人技术从依赖物理隔离的传统工业场景，转向人与机器人共存的更广泛范式。当人与机器人之间的信息交换涉及物理接触时，便产生了物理人机交互（physical Human-Robot Interaction, pHRI）这一研究主题。即便采用精细的轨迹规划与接触规避算法，不确定性及人类不可预见的运动仍会留下接触的残余可能性。pHRI的应用涵盖工业任务（如码垛、协同装配、负载搬运）、服务与个人护理任务（如配送、移动支持、患者转运）以及医疗应用（如引导、康复、物理治疗、外骨骼使用）等多个领域。

pHRI场景中的首要关切是确保人体安全，即便在动态且部分未知的环境条件下亦然。虽然安全常被视为基本属性，但它实际上是交互情境的涌现特征：不仅取决于机器人行为，还取决于环境、任务及人类行为。例如，安全应被操作性地定义为预防身体伤害，还是更广义地避免疼痛与不适？如果系统存在虽小但非零的伤害概率，能否合法地被归类为安全？在某些情况下，定义或评估安全甚至成为哲学问题——例如，若人类突然跑向静止且行为正确的机器人并发生碰撞，机器人还能如何保持“安全”？

为提供实践指导，国际标准化组织（ISO）在抽象安全概念与操作实施之间架起桥梁，采用功能性视角，将安全定义为机器人系统在将人类风险降至可接受水平的限度内运行的能力。ISO/TS 15066中规定了缓解人体伤害的定量限值，支持人机共存，并通过碰撞前指南明确处理物理交互。然而，ISO/TS 15066虽在定义pHRI安全方面发挥核心作用，其本身含有内在模糊性，可能导致风险评估不一致或危险低估。因此，有效应用需要仔细解读，因为其假设同时影响安全评估与机器人性能。Zanella等人（2026）的工作对ISO/TS 15066安全约束进行了严格分析，厘清了其推导过程与潜在假设，实现了一致性解读，处理了规定不足的情境，并支持系统评估其对安全与性能的影响。

二、研究内容与核心观点

本文基于Zanella等人（2026）的广泛批判性综述，提取一条核心线索：机械能作为解读pHRI安全约束的统一量。研究目的并非提供pHRI安全的全面综述，也非引入新实验数据，而是呈现作者关于能量如何澄清ISO/TS 15066中若干假设与模糊性的观点。具体而言，研究人员讨论了以最大组织变形前能量转换来表述ISO/TS 15066瞬态接触约束，阐明了冲击恢复（impact restitution）的作用，考察了当被接触身体节段能否回弹时能量传递如何变化，并讨论了为何基于能量的指标对安全评估与控制有用，但作为疼痛感知或持续接触风险的独立描述符仍不充分。

在ISO/TS 15066中，机器人控制中需执行的运行限值源自人体疼痛的定量表征。不同解剖区域平均疼痛耐受范围内的最大允许力与压力值，被转化为机器人在接触期间可传递的机械能限值。机器人动力学被简化为有效质量m_R，代表接触点处依赖于构型的反射惯量。被冲击的人体区域被建模为有效质量m_H，捕捉解剖节段的惯性属性。接触界面处的组织变形由刚度为k的线性弹性弹簧表示。因此，人机交互被理想化为由顺应元件连接的两个集中质量之间的碰撞。

在此框架内，疼痛敏感力阈值F_max被映射至组织在接触诱导变形期间可安全存储的最大容许弹性势能U_s,max=F_max²/(2k)，从而限制机器人（以相对碰撞前速度v₀运动）可传递至人体并转化为冲击时弹性变形的动能：ΔK=?·[m_Rm_H/(m_R+m_H)]·v₀²≤U_s,max。此处ΔK=K₀?K_*表示机器人初始动能K₀与冲击后组合人机系统动能K_*之差。该约束也可表示为对机器人初始动能的显式限值：K_0,max=[(m_R+m_H)/m_H]·U_s,max。

三、关键技术方法

研究人员采用的主要技术方法包括：将机器人动力学约化为依赖于构型的有效质量m_R，将人体被接触区域建模为有效质量m_H，以线性弹性弹簧（刚度k）表示组织变形，构建集中质量-弹簧碰撞模型；基于ISO/TS 15066简化瞬态接触表示，假设一维法向冲击、单一有效接触点、线性组织刚度及沿冲击方向评估的有效质量，忽略摩擦、剪切、接触面积演化和非线性组织动力学；通过能量平衡分析，将疼痛敏感力阈值映射为最大容许弹性势能，并推导机器人初始动能限值；对比分析自由回弹条件（有限m_H）与势能钳制条件（m_H→∞）下的能量分配差异；基于能量指标与疼痛/伤害评估的相关性分类，讨论能量中心指标的适用边界。

四、研究结果

要点1：机器人必须以足够低的动能进入碰撞，以确保组织压缩保持在安全限值内，无论冲击是弹性还是非弹性的。

当pHRI以此方式建模时，安全评估的关键瞬间与最大变形时刻重合，此时生物力学载荷达到峰值。在此设定下，安全条件即为最大压缩时是否超过容许变形能。后续响应（无论是弹性回复还是非弹性耗散）均发生在该峰值载荷条件已达到之后，因此不改变用于安全评估的最大变形。这不同于将pHRI安全与潜在非弹性冲击假设下耗散能量相关联的常见文献解读：在本观点中，后续响应是耗散能量还是返回能量是次要的，因为它不影响已达到的最大变形。此解读依赖于集中质量-弹簧模型的简化假设，排除了强阻尼、粘弹性、重复冲击、二次碰撞及其他效应，从而凸显了ISO导向的pHRI安全评估的关键局限。

要点2：在势能钳制假设下，将机器人动能限制为组织的最大弹性势能，提供了防止峰值力被超出的适当约束。

机器人有效质量m_R与人体有效质量m_H在安全评估中发挥核心作用，其关系决定冲击能量如何分配。该依赖通过约化质量μ=m_Rm_H/(m_R+m_H)进入，控制可用于转化为弹性变形的动能。当机器人质量占主导（m_R?m_H）时，仅一小部分机器人初始动能存储在组织中，残余能量以冲击后运动形式保留在机器人中。此时，容许的机器人初始动能可显著大于组织能量容量U_s,max。相反，当人体有效质量占主导（m_H?m_R）时，几乎所有传递的动能都转化为弹性变形；事实上，由公式可知，容许的机器人初始动能接近组织能量容量，即ΔK≈K_0,max≈U_s,max。在极限情况m_H→∞下，交互简化为钳制条件，被接触的人体节段被视为有效固定且不能回弹。这代表最保守的场景：当可回弹（m_H有限）时，仅部分机器人初始动能转化为组织变形，而阻止回弹使组织能量容量本身成为限制量，安全界限简化为K_0,max=U_s,max。能量学上，此区分很重要，因为ISO/TS 15066通过经验缩放容许力限值来区分准静态与瞬态接触，但未明确为真实钳制类条件（被接触节段不能回弹）重新表述能量平衡。

要点3：可直接测量的基于能量的危险阈值捕捉累积机械载荷并提供全局安全“预算”，但与伤害而非疼痛相关，且对轻度状况有限。

机械能作为将安全要求转化为机器人运动操作约束的核心量出现，支持安全评估与控制器实施。这引发关键问题：仅关注机械能能否确保人体安全，绕过与疼痛敏感性相关的力或压力测量？从建模角度看，基于能量的阈值将力大小与交互持续时间的影响合并为单一标量，捕捉准静态接触中的累积机械载荷。因此，若可直接测量容许能量阈值，将减少对详细接触模型、组织特异性刚度假设及力-能量映射的依赖，同时为动态安全控制提供全球性“能量预算”。然而，基于能量指标的实用性取决于所考虑的安全目标。能量指标对伤害导向评估（吸收的机械功与组织损伤、变形和结构失效相关）和控制导向安全约束（动能提供可执行的接触前安全预算）有用。但对疼痛导向评估（对应机械刺激的感知响应，取决于压力分布、接触面积、应变率、变形梯度和受体密度）及持续接触场景（功率、暴露时间、载荷历史、疲劳和恢复也相关）则不足。

五、讨论与结论

上述安全约束的核心是一个简单的能量要求：机器人携带的动能不得超过可在接触期间安全转化为生物力学载荷的能量。疼痛敏感力阈值可映射至被接触组织中存储的最大容许弹性势能，而机器人速度与有效质量决定可用于此类变形的能量。因此，安全交互需要限制机器人接触前动能，使容许组织变形能不被超出。

从该视角得出三个关键观察：第一，安全相关瞬间是最大变形时刻，此时相对速度消失且峰值载荷达到，后续弹性或非弹性响应因此是次要的；第二，当被接触身体节段可回弹时，仅部分机器人动能转化为组织变形，而若阻止回弹，几乎所有动能可能存储在组织中，使K_0,max=U_s,max成为适当的保守界限；第三，基于能量的阈值捕捉累积机械载荷，但疼痛或轻度损伤前接触的安全能量限值无法直接测量，必须从力和压力限值推导。

未来工作应在此pHRI安全的能量解读基础上发展，同时解决当前局限。第一个方向是开发超越ISO/TS 15066集中质量-弹簧近似的生物力学感知人机交互模型，结合肌肉骨骼动力学、数据驱动软组织模型和降阶表示（如应变图），捕捉姿态依赖动力学、分布式顺应性、多接触交互和组织特异性效应，同时实时估计组织变形、肌肉应变、过度关节载荷和疲劳等内部安全变量。端口哈密顿（Port-Hamiltonian）表述特别适合此目标，因其通过定义良好的交互端口描述能量存储、耗散和功率交换，可表示机器人、人体和环境为互连的能量子系统，暴露接触期间机械能的注入、存储、耗散或转移位置。与控制方法相比，端口哈密顿结构可在特定交互端口局部化能量交换，为施加可执行的人体能量与功率传递约束提供更直接途径。从控制角度看，未来方法应超越标量全局能量限值，转向联合调节能量与功率流的上下文感知安全约束。碰撞前场景需将动能界限适应于机器人构型、可能接触位置、冲击方向和暴露身体区域的容许载荷；接触期间，能量界限限制交换的总机械载荷，功率约束捕捉能量传递速率，对脉冲或持续人机交互至关重要。最后，安全评估还应扩展至接触是有意且随时间维持的pHRI场景（如康复、外骨骼、个人辅助、服务机器人或协同负载搬运），此类场景不能仅通过单一冲击前动能界限评估，风险取决于能量与功率的连续交换及累积生物力学效应。对于涉及相对运动的接触，机械功率提供量化连续能量交换的自然度量；对于少或无相对运动的接触（如钳制、支撑或有意停止），安全评估还应考虑应变累积、随时间存储的弹性势能、暴露持续时间、载荷历史、疲劳及可能的组织恢复。