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Entwicklung einer Studie zur Analyse von biomechanischen Kollisionsexperimenten für eine sichere Mensch-Roboter-Kollaboration
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Autoren
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Carina Micheler
- Technische Universität München, Klinikum rechts der Isar, Klinik für Orthopädie und Sportorthopädie, München, Germany
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Robin Jeanne Kirschner
- Technische Universität München, TUM School of Computation, Information and Technology, Lehrstuhl für Robotik und Systemintelligenz, München, Germany
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Dirk Müller
- Technische Universität München, Klinikum rechts der Isar, Klinik für Orthopädie und Sportorthopädie, München, Germany
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Felix Meurer
- Technische Universität München, Klinikum rechts der Isar, Institut für diagnostische Radiologie, München, Germany
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Yangcan Zhou
- Technische Universität München, TUM School of Computation, Information and Technology, Lehrstuhl für Robotik und Systemintelligenz, München, Germany
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Philipp Bartschmid
- Technische Universität München, Klinikum rechts der Isar, Klinik für Orthopädie und Sportorthopädie, München, Germany
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Nikolas Wilhelm
- Klinik für Orthopädie und Sportorthopädie, Klinikum rechts der Isar, Technische Universität München, München, Germany
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Victor Schaack
- Klinik für Orthopädie und Sportorthopädie, Klinikum rechts der Isar, Technische Universität München, München, Germany
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Rüdiger von Eisenhart-Rothe
- Klinik für Orthopädie und Sportorthopädie, Klinikum rechts der Isar, Technische Universität München, München, Germany
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Sami Haddadin
- Technische Universität München, TUM School of Computation, Information and Technology, Lehrstuhl für Robotik und Systemintelligenz, München, Germany
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Rainer Burgkart
- Klinikum rechts der Isar, Technische Universität München, München, Germany
| Veröffentlicht: | 21. Oktober 2024 |
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Gliederung
Text
Fragestellung: Der zunehmende Einsatz von Robotern in Industrie und Medizin eröffnet neue Dimensionen der Mensch-Roboter-Kollaboration (MRK). Die Zusammenarbeit mit Robotern im gemeinsamen Arbeitsraum erfordert eine genaue Analyse der Sicherheit und möglicher Verletzungen.
Ziel unserer Studie ist es daher, biomechanische Kollisionsexperimente mittels Humanpräparaten durchzuführen. Dadurch können möglichst realistische Daten für die Optimierung der MRK und der Sicherheitsprotokolle generiert werden, um die Sicherheit der Personen im gemeinsamen Arbeitsraum zu gewährleisten und Verletzungen während der MRK zu vermeiden.
Methodik: Ein speziell entwickelter Fallprüfstand (Abbildung 1 [Abb. 1]) simuliert Kollisionen zwischen Mensch und Roboter durch Klemmkontakt, um den Zusammenhang zwischen verschiedenen Unfallszenarien und den daraus resultierenden Verletzungen zu untersuchen. Dieser Ansatz ermöglicht die Erfassung energiebasierter Parameter wie Masse und Geschwindigkeit auf der Grundlage der am Roboter steuerbaren Parameter.
Für die Studie sind 60 Humanpräparate des Unterarms und der Hand für die Analyse vorgesehen (m: 31, w: 29; Alter m: 61,77±6,51, w: 61,66±10,40), um eine hohe Aussagekraft bezüglich der Verletzungsmuster zu erzielen und individuelle Unterschiede zu identifizieren.
Mit einem 3D-Scanner kann die Ausdehnung der Verletzungen oberflächlich erfasst werden, ohne sie zu verändern. Die Klassifizierung der Verletzungsarten erfolgt durch medizinisches Personal nach standardisierten Kategorien (AO), um eine genaue und vergleichbare Analyse der Kollisionsverletzungen zu gewährleisten.
Ergebnisse und Schlussfolgerung: In einem ersten Pilotversuch mit einem Humanpräparat (m, 69 J.) konnten an sechs definierten Messpunkten am Unterarm nach der Kollision keine Haut- oder sonstigen Verletzungen festgestellt werden (Abbildung 1 [Abb. 1]).
Die Pilotstudie unterstreicht den Bedarf an genauen Verletzungsdaten aus Humanexperimenten als Ergänzung zu Tierversuchen für die Bestimmung der Sicherheit in der MRK.
Diese Studien sind unerlässlich, um die Verletzungsmechanismen besser zu verstehen und die Sicherheitsmaßnahmen in der MRK zu verbessern. Darüber hinaus bilden sie die Grundlage für Folgestudien an lebenden Tieren sowie Probanden, um weitere Erkenntnisse über Gewebereaktionen und mögliche Einblutungen zu gewinnen.
Tabelle 1 [Tab. 1]
