功率和力限制接触测试

功率与力限制(PFL)是一种协作操作方法,通过应用设计和验证的测量限制接触后果。被宣传为协作式的机器人在添加工具、工件、路径、夹具和人员后,无法建立可接受的接触。

测试从可预见的接触场景开始。工程师区分瞬态冲击与准静态陷阱,识别物体区域和方向,重现安装的机器人配置,并记录完整的力和压力行为随时间变化。

本指南具有教育性质,不能取代适用的标准、法律或合格的机械安全评估。请与协作 机器人安全指南力转矩传感器指南一起使用。

在应用层面定义PFL

PFL不仅仅是机械臂的属性。风险评估涵盖了完整的运动几何形状、任务、可接触接触点、预期人员、工件、周围表面以及所有可能发生接触的操作模式。

记录允许哪些接触,哪些必须防止,以及哪些假设支持该决定。没有该场景边界的控制器设置没有可辩护的接受意义。

Universal Robots UR5 协作机器人,末端执行器安装在工作台旁
PFL评估取决于安装的工具、夹具、路径及可能的接触点;照片未能显示符合规范的PFL应用。来源:维基共享资源贡献者。许可:CC BY-SA 4.0

分离的瞬态接触和准静态接触

瞬态接触允许撞击后分离,而准静态接触则可能将身体部位困在运动和固定结构之间。相同的峰值力值并不代表相同的持续时间、压力或逃逸状态。

根据物理几何和运动对每种场景进行分类。即使机械臂表面是圆形的,也要测试机器人、工具、工件和夹具之间的夹击。

场景场战绩为什么重要典型控制
接触类型暂时或被困变更后果间距或力控
身体区域可预见的位置不同的脆弱性预防还是限制
几何半径与面积压力变化圆形或垫状
运动方向与速度能量变化减速
配置姿势、装弹与工具改变有效动力学配方锁定

构建接触场景矩阵

使用接触点、物体区域、进近方向、陷阱条件、机器人姿势、速度、有效载荷、工具状态和生产模式的行。包括人员可能比正常周期更近的设置、回收和维护。

优先考虑可信的最坏情况,但保留排除组合的合理性。单一方便的测试点不能代表不断变化的多链路机器人应用。

将力和压力作为不同的量来测量

力是通过接触点整合负载,而压力则取决于面积分布。即使总力看起来较小,狭窄的刀具边缘也可能产生有害的局部压力。

捕捉峰、持续时间、冲量(如有)、接触面积或压力响应及重复性。保持完整的波形,避免滤波或采样掩盖短峰。

考虑有效质量和机器人姿态

接触能量取决于速度和沿撞击方向的有效质量。有效行为会随着机器人配置、方向、载荷、重心和驱动控制而变化,因此单臂质量值不足。

测试姿势和指令,最大化每个危险点的可信响应。确认每个生产配方中程序限制保持有效。

五阶段协作机器人PFL验证
较低的控制器力设置在有效质量、几何形状、压力和困住条件变化时,并不证明接触是可接受的。来源:Physical AI Lab。

包含刀具和工件几何形状

锋利、尖锐、热、动力或磨料工具可能在简单力限之外制造危险。固定工件可以增加边缘和惯性;掉落工件则会产生独立的撞击危险。

通过本质上更安全的几何结构、防护、隔离或工艺变更来降低风险,再依赖接触限制。 PFL无法让所有工艺都适合人类接近环境。

不要替代内部碰撞检测

机器人关节转矩或电机电流监测可以触发停止,但其信号与外部接触力或身体压力不同。灵敏度随姿态、摩擦、载荷和加速度变化。

将内部检测作为控制策略的一部分,并通过独立的应用测量进行验证。包括未接点、干扰绊倒和停止响应。

使用校准且可重复的测试设备

测量系统需要合适的量程、动态响应和采样率、接触面和校准可追溯性。将其与实际运动对齐,并约束以表示模拟的人体接触状态。

重复运行并记录不确定性。拒绝那些见底、饱和、滑动或引入与情景无关支撑条件的设置。

在范围内应用现行标准

官方ISO目录将 ISO/TS 15066:2016 列为协作机器人的已发表指南,并列出工业机器人应用和单元的 ISO 10218-2:2025

请与有能力的安全专业人员确定适用版本、管辖区、过渡规则、测量方法及验收标准。公开摘要不能取代规范文本。

降低风险并重复相同的检测方法

可能的控制措施包括取消通行、增加净空、圆滑几何形状、填充、降低速度、改变路径、减少有效质量、修改工具或增加保护功能。从危险层级中选择控制,而不仅仅是生产便利性。

更换后重复同样的不利情况,以保证改善效果。确认修改没有造成新的夹点或延长曝光时间。

将PFL设置锁定到生产配置

刀具、手指、工件、有效载荷、路径、速度、加速度、碰撞灵敏度和软件版本定义了批准的配置。配方选择和工具识别应防止未经测试的组合在协作模式下运行。

在相关变更后重新验证,并监测漂移、磨损和制动或控制行为。使用 握把稳定性指南 来判断保留工件的假设。

验证度量警告反响
几何可达点新增夹伤点重新设计
动力学姿势与速度最坏情况省略展开矩阵
联系方式力与压力波形超越规则降低风险
控制探测与拦截姿态依赖重新调校并重新测试
变化配方标识未测试组合区块释放

发布一个PFL验证文件

保存风险场景、机体区域理由、安装配置、测试设备和校准、原始波形、不确定性、验收标准、风险降低措施、残余风险和变更触发因素。

仔细审查,请进行以下检查。

评估“功率和力限制接触测试”时,还应保存模型版本、机器人配置、标定文件、测试日期和全部试验记录。把成功、失败、恢复与人工介入放在同一份数据中,才能区分模型能力、系统接口和现场流程造成的差异。

成本评估除了设备与算力,还要记录数据采集、工程调试、安全措施、维护、停机和人员培训。只有把这些持续投入与单位成功任务的价值比较,才能判断方案是否适合扩大。

上线后仍要持续检查分布变化、传感器漂移、机械磨损和人工接管原因。监测结果应能触发降级、停止与重新验证流程,并为下一轮数据采集和模型更新留下可追溯记录。

最终结论应明确写出已知限制、尚未验证的场景和下一项可证伪的实验,使后续团队能够沿着证据继续推进。

实际项目还应指定数据、模型、控制器和安全流程的负责人,并预先定义回滚条件。责任边界、审批记录与变更日志越清楚,故障发生后越容易停止扩散、定位原因并安全恢复。

把任务拆成感知、决策、动作执行和结果确认,可以更准确地定位瓶颈。每一阶段都应有独立指标与失败示例,避免用端到端成功率掩盖偶发但严重的风险。

引用的产品规格、论文结果和监管要求需要记录发布日期与适用版本。资料更新后应重新核对关键结论;无法从一手来源确认的内容,应明确标注为待验证信息。

小规模试点的价值在于提前暴露接口、人员协作和异常处理问题。试点结束后应依据预设门槛决定扩大、修改或停止,而不是因为已经投入资源就默认继续。

所有结论都应能够追溯到原始记录,并可复核。

硬件与软件接口应分别记录单位、坐标系、时钟、延迟和允许范围,并通过自动测试检查不一致。接口定义变化时,旧数据和旧控制参数不能在未经验证的情况下直接复用。

异常测试应覆盖断电、通信丢失、传感器失真、对象滑移和人员进入工作区等情形。系统不仅要发现异常,还应以可预测的方式减速、停止或请求人工确认。

维护计划需要把检查周期、易损件、备件、校准和软件更新纳入同一套记录。若维护成本或停机时间持续上升,应重新评估系统设计,而不是只提高操作人员负担。

报告平均值之外,还应公开最差结果、分布尾部和失败视频或日志索引。对安全关键任务而言,少数严重失败往往比平均性能更能决定是否可以部署。

  • 分类瞬态和准静态接触。
  • 测试实际工具、工件、姿势和速度。
  • 独立测量力和压力波形。
  • 分别减少非接触式工艺的危害。
  • 锁定批准的配置,并重新测试每一个相关变更。

常见问题

协作机器人能在没有PFL测试的情况下与人并肩工作吗?

不仅仅是产品标签;整个应用需要风险评估和验证。

降低机器人力限制是否总是让接触安全?

不。几何结构、压力、陷阱、有效质量和停止行为也很重要。

手腕的力量-转矩数据足够吗?

不能。它可以支持诊断,但不能替代危险点的校准接触测量。

人体会做检测吗?

不。使用合适的测量设备和经过验证的方法,而不是人类受试者。

仅仅更换工具就需要重新评估吗?

是的,当几何形状、质量、惯性、工艺能量、保持力或可接触接触发生变化时。

测量接触与应用边界

PFL是一种应用特定的接触风险控制。仅接受基于场景的测量、风险降低、配置控制和适用要求下的合格验证。