《Frontiers in Robotics and AI》：A new integrated hybrid technique for risk assessment in human-robot collaboration
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人–机器人协作（Human–Robot Collaboration，HRC）为提高工作过程中的生产率、柔性与工效学提供了新机遇，但也带来了人与机器人共享工作空间所特有的风险，传统风险评估技术可能不足以有效应对。研究人员综述了面向HRC领域的若干风险评估技术，并
人–机器人协作（Human–Robot Collaboration，HRC）为提高工作过程中的生产率、柔性与工效学提供了新机遇，但也带来了人与机器人共享工作空间所特有的风险，传统风险评估技术可能不足以有效应对。研究人员综述了面向HRC领域的若干风险评估技术，并从协同环境适用性角度评估其优劣。基于已识别的局限，研究人员提出一种结合层级任务分析（Hierarchical Task Analysis，HTA）、危险与可操作性研究（Hazard and Operability Study，HAZOP）、过程故障模式与影响分析（HRC–PFMEA）与风险矩阵（Risk matrix）的新型混合技术。该方法集成定性与定量风险评估，可在系统设计早期识别风险，并提升工作过程的透明度。研究人员在数字环境中构建辅助装配工作站仿真场景，展示了所提方法的适用性与逻辑工作流。
研究背景方面，人–机器人协作（HRC）近年快速发展，协作机器人系统安装量由2017年11107台增至2024年64542台，直接人机交互机器人占比由2.8%升至11.9%。与传统工业机器人隔离运行不同，HRC机器人与人类共享工作空间，依赖力/力矩传感器、速度与生活动能限制等安全功能。现有标准如ISO 12100:2010、ISO 10218-1/-2:2025、ISO/TS 15066:2016提供基础框架，但动态共享空间下传统方法不够充分；机械安全研究较多，而过程安全、心理与认知风险仍缺统一方法。事故案例包括莫斯科国际象棋赛事中七岁儿童断指、DLR（德国航空航天中心）碰撞实验显示无碰撞检测可致软组织穿透、OSHA（美国职业安全与健康管理局）2015—2022年77起事故中固定机器人最常见为手指截断、移动机器人多为腿盆骨折。ISO 10218-2:2025已删除“协作机器人”一词，改称经验证的应用才可视为协作应用，并列出手扶导引控制（Hand Guiding Control，HGC）、速度与分离监控（Speed and Separation Monitoring，SSM）、功率与力限制（Power and Force Limiting，PFL）三种安全模式。
研究人员开展的研究为提出并验证一种新型集成混合风险评估技术。该方法以ISO 31000:2018风险管理的识别、分析、评价流程为框架，先用HTA（将工作过程按目标—子目标—步骤分解为层级任务结构并识别人机交互点）做风险识别，再对关键步骤用HAZOP（以None、More、Less、Early、Late等引导词系统性识别偏离）识别偏差情景，随后用改进的HRC–PFMEA做风险分析，以安全严重度（Safety Severity，S_S）、发生度（Occurrence，O）计算风险优先数（Risk Priority Number，RPN=S_S×O，实验室场景不评探测度Detection，D=N/A），并以Cause Source归类机器人/人/通信/环境组织等致因；最后用风险矩阵（1–100标度）划分可接受、低、中、增高、高、不可接受等级，并规定S_S≥7时至少按“Increased”管控。案例为ABB GoFa CRB 15000在RobotStudio?中儿童滑板辅助装配：放板体、机器人抓两轴承与塑料轮、确认后压装、转运至操作员取件位。结论是该混合技术能把任务结构化、偏差识别、半定量分析与风险分级纳入单一连贯流程，适合设计早期虚拟仿真阶段使用，可降低后期物理改造代价，对Integrator（集成商）、安全工程师和多样化劳动力可接受性有实用价值。论文发表于《Frontiers in Robotics and AI》。
关键技术方法上，研究人员采用文献综述与IEC 31010:2019技术集筛选，结合ISO 31000:2018流程；以HTA分解任务，HAZOP用引导词识偏，HRC–PFMEA用S_S/O/RPN与Cause Source量化，风险矩阵做S_S×O分级并加严重度覆盖规则；案例为RobotStudio?数字仿真中的儿童滑板装配，无真实工业队列。
研究结果如下。
1 Introduction：指出现有标准不足以覆盖HRC动态风险，心理与认知风险缺统一方法，真实事故与DLR实验说明安全非天然而是依赖设计、配置与使用。
1.1 Dangerous situations in collaborative applications：通过DLR的KUKA LBR iiwa实验、UR（Universal Robots）控制器过压与编码器错误通告、莫斯科断指事件、OSHA 77起事故分析，得出危险来自意外运动、维护期LOTO失效、检测不全、末端执行器刚硬等。
2 Related works：综述HAZOP–UML、STPA（System–Theoretic Process Analysis）、RiskSOAP、HRC–PFMEA、FTA（Fault Tree Analysis）、HTA等；指出现有方法分别受UML建模负担、定性无定量、历史数据缺失、组合爆炸限制。
2.1 Safety engineering techniques designed for HRC：说明上述技术在HRC中的适用点与局限，如STPA能抓控制结构但费时，HAZOP–UML依赖模型正确度。
2.2 Limitations of the mentioned techniques：总结HAZOP–UML组合爆炸与专家依赖、STPA无定量且大系统不透明、HRC–PFMEA靠1–10定性估参、标准流程仍偏头脑风暴与检查表。
3 Materials and methodology：以ISO 31000:2018定义识别/分析/评价；混合技术逻辑为HTA→HAZOP→HRC–PFMEA→Risk matrix，识别用HTA+HAZOP，分析用改进HRC–PFMEA，评价用风险矩阵。
4 Methodology for selecting selected techniques：从IEC 31010:2019出发，按HRC相关性、任务时序捕获、偏差识别、因果分析、设计期实用性筛选；弃用STPA/HAZOP–UML因建模与时间成本，弃用FTA作主结构因其自顶事件难定义，最终选互补四类技术。
5 Identification, analysis and evaluation of risk：HTA产出层级结构与关键步骤；HAZOP对共享空间、夹点、非例程维护等步骤用引导词出偏差清单；HRC–PFMEA定义S_S（依ISO 10218-2:2025表M4、ISO/TS 15066:2016表A4力能阈值，超限最低7）、P_S（过程严重度，可选）、O（专家估）、RPN、Cause Source；风险矩阵规定S_S≥7强制不低于Increased，防高严重低概率被低估。
6 Case study assisted assembly of children’s skateboard (laboratory scenario)：ABB GoFa CRB 15000、10 kg负载、塑料儿童滑板、60 g压装轮；RobotStudio?仿真中放板—抓轴承与轮—确认压装—回泊位。展示HTA步骤、HAZOP偏差、S_S/O/RPN列表与矩阵分级，证明方法在设计期可读、可追溯、能产出安全作业与培训材料。
讨论与结论部分总结：研究人员认为没有单一技术能覆盖HRC全部风险阶段，HTA提供任务结构，HAZOP提供偏差情景，HRC–PFMEA提供半定量优先级，风险矩阵提供决策沟通；该框架与ISO 31000:2018、ISO 12100:2010一致，可在数字孪生/仿真阶段以低成本发现危险。结论可译为：所提出的集成混合技术通过有序结合HTA、HAZOP、HRC–PFMEA与风险矩阵，实现了HRC应用在设计早期的结构化风险识别、半定量分析与风险评价；该方法提升了过程透明度，弥补了单一技术在定量、任务结构与人机协调偏差识别上的不足，并经儿童滑板辅助装配仿真验证其逻辑性与适用性，对人–机器人协作系统的安全集成与合规评价具有实际意义。
