CN102239032A - 机器人安全***和方法 - Google Patents

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Abstract

一种机器人安全***，被配置成保护工作机器人(1，11，21，31)附近的人免受所述机器人(1，11，21，31)的有害冲撞，所述安全***包括传感器***(3，13，23)和安全控制器(4，14，24)，该安全控制器被配置成建立所述机器人(1，11，21，31)的冲撞风险分布，并且基于所述冲撞风险分布向机器人控制器(2，12，22)递送操作信号，其中安全控制器(4，14，24)被配置成基于存储数据和输入信号建立冲撞风险分布，并且存储数据和输入信号包括存储的冲撞数据、存储的与机器人(1，11，21，31)的路径有关的数据和来自传感器***的机器人(1，11，21，31)附近事件的信号，比如在机器人(1，11，21，31)附近检测到人(P1，P11，P21，P22，P31，P32)。

Description

机器人安全***和方法
技术领域
本发明涉及一种根据权利要求1的前序所述的机器人安全***，以及一种根据权利要求15的前序所述的保护靠近工作机器人的人免受机器人的有害冲撞的方法。
背景技术
工作中的机器人可能对在机器人附近工作或者移动的人极为有害，尤其是如果机器人沉重并且高速移动(情况经常如此)。人在工作机器人附近可能有若干原因：他们可能由于疏忽而位于那里以及他们可能在那里对机器人或者机器人附近的设备进行维护。人也可能与机器人配合工作，例如在传送带处与机器人并排工作。
如今，普遍在机器人周围设置用于保护人免受机器人的有害冲撞的围栏或者护栏。当人进入围栏或者护栏区域时，通常出现以下两个保护动作之一：
1.机器人关断
2.在安全模式中操作机器人，这对于小型机器人而言意味着机器人以80W的最大效能工作，而对于大型机器人而言，这意味着机器人以不高于250mm/s的速度移动。进入该区域的人也携带有应急开关，以便能够在紧急情况下迅速停止机器人。
上文提到的预防措施确实很好地起作用，并且遭受工作机器人伤害的人不多。然而，当前预防措施总是造成生产损失并且对于行业而言成本高，因此需要一种更优化的安全***。
发明内容
本发明的目的在于，提供一种新的和有利的机器人安全***以及一种用于保护靠近工作机器人的人免受机器人的有害冲撞的新的和有利的方法。
这一目的根据本发明借助一种具有权利要求1中限定的特征的机器人安全***和一种具有权利要求15中限定的特征的方法来实现。
在现有技术中，机器人安全***并未考虑来自机器人的潜在冲撞对人的伤害程度。该伤害程度依赖于各种参数、比如：
■实际碰撞人的是机器人的哪个部分，
■机器人是否携带潜在有害工具，
■碰撞人的机器人的速度和重量，以及
■受到碰撞的是人的哪个部分。
例如，如果人的下臂受到机器人的非锐利部分碰撞，则该冲撞不会给人带来显著伤害。如果代之以机器人的边缘碰撞人的头部或者眼睛，则可能出现严重伤害。根据本发明，还通过处理来自传感器***的机器人附近事件的信号，来考虑机器人附近的人的意图。如果人进入机器人附近区域，则安全***分析此人的意图并且将该意图与存储的与机器人的路径有关的数据相关。因此，可以计算在机器人与人之间的相撞可能性，并且由机器人安全***命令机器人操作以调整相撞风险或者至少调整可能给人带来的潜在伤害。通过使冲撞风险分布基于上文提到的存储数据和输入信号，本发明优化安全性，并且虽然人存在于机器人附近，但仍有可能使机器人继续尽可能高效地工作。
根据本发明的一个实施例，安全控制器被配置成向机器人控制器递送操作信号，该机器人控制器被配置成调整机器人的操作模式，例如调整机器人的速度，以便调整对机器人附近的人的有害冲撞风险。调整机器人的操作模式也可以包括在机器人继续全速工作的同时发出警报信号，并且可以包括完全停止机器人。操作模式的调整依赖于冲撞风险分布。这样，可以避免不必要的工作停止，并且可以最小化由于工作停止所致的经济损失。
根据本发明的另一实施例，存储的冲撞数据包括关于机器人的物理数据，诸如重量、质地、几何形状等。关于机器人的物理数据影响所述机器人可能给被所述机器人碰撞的人所带来的潜在伤害。重型机器人的锐边可能比轻型机器人的软平表面给人所带来更多伤害。通过考虑关于机器人的物理数据，可以建立准确冲撞风险分布。
在本说明书中和在所附权利要求书中，术语“准确冲撞风险分布”不仅指代机器人附近的人被所述机器人碰撞的风险，而且指代此人如果被碰撞所遭受的实际伤害。冲撞风险分布考虑这两个方面。软组织被机器人的非锐利部分碰撞的人并未遭受像所述人的头部被机器人的锐利部分碰撞那样多的伤害。
根据本发明的另一实施例，存储的冲撞数据包括与机器人携带的工具有关的物理数据，诸如重量、质地、几何形状等。机器人携带的工具在许多情况下可能比机器人本身更具伤害性。关于工具的物理数据影响所述工具可能给被所述工具碰撞的人带来的潜在伤害。工具的锐边可能比相同工具的软平表面给人带来更多伤害。通过考虑关于工具的物理数据，可以建立准确冲撞风险分布。
根据本发明的另一实施例，存储的冲撞数据包括至少一些机器人部分的冲撞值在机器人身上的映射，这些冲撞值是基于对被所述部分碰撞的人的伤害程度。机器人的一些部分比其它部分对人更具伤害性。例如，机器人手中的锐利工具比相同机器人的缓慢移动主体部分更具伤害性。通过考虑至少一些机器人部分的冲撞值在机器人身上的映射，可以建立准确冲撞风险分布。
根据本发明的另一实施例，存储的冲撞数据包括人的至少一些身体部分的伤害值在人身上的映射，这些伤害值是基于对被机器人碰撞的所述人的身体部分的伤害程度。人身体的一些部分当然比其它部分更敏感。对眼睛被机器人碰撞的人带来的伤害程度明显高于对例如腿部被机器人的相同部分碰撞所带来的伤害程度。通过考虑人的至少一些身体部分的伤害值在人身上的映射，可以建立准确冲撞风险分布。
根据本发明的另一实施例，存储的与机器人的路径有关的数据包括关于以下各项的数据：
■机器人在任何给定时间的位置，
■机器人在任何给定时间的速度，以及
■机器人在任何给定时间的定向。
如果安全***有权访问上文提到的数据，则有助于预测在机器人与机器人附近的人之间的相撞是否可能。通过访问上述数据，安全***也可以考虑机器人的哪个部分可能碰撞人以及碰撞将以何种速度发生。通过考虑上述数据，可以建立准确冲撞风险分布。
根据本发明的另一实施例，传感器***包括至少一个光学传感器。光学传感器对于检查机器人附近区域而言是理想的。光学传感器当然可以是任何种类，比如在光谱的可见光区域中工作的相机以及在红外线区域中工作的相机。光学传感器也可以包括飞行时间***(time-of-flight system)，比如激光扫描仪。
根据本发明的另一实施例，光学传感器被配置成针对进入机器人附近区域或者在所述区域中工作的人的位置、移动方向和移动速度，检查所述区域。如果人进入机器人附近区域，那么假如安全***考虑人的位置、移动方向和移动速度，则可以建立准确冲撞风险分布，因为所有那些参数影响在人与机器人之间相撞的可能性。
根据本发明的另一实施例，传感器***被配置成基于与机器人的距离将所述区域划分成区带，并且基于在哪个区带中检测到人向所述安全控制器发送信号。可以在机器人附近建立不同区带，并且基于人位于这些区带中的哪个区带而向机器人控制器发送不同操作信号。如果人位于相对地远离机器人的区带中，那么假如人例如以相对缓慢速度在远离机器人的方向上移动，则安全***可以认为该事件对于所述人而言并不危险。如果代之以在相同区带中检测到的人跑向机器人，则安全***可以采取停止机器人的决策。如果机器人被配置成与人配合工作，则在与机器人很近的区带中检测到人未必意味着对人的有害冲撞风险增加。这样的人可以被安全***视为合作工人，并且机器人可以继续全速工作。如果针对在特定区带中对人的有害冲撞风险而限定相应区带，则可以建立准确冲撞风险分布。
根据本发明的另一实施例，光学传感器被配置成独立地针对进入机器人附近区域或者在所述区域中工作的人的身体部分的位置、移动方向和移动速度，来检查所述区域。人体的一些部分比其它部分更敏感。如已经描述的那样，对眼睛被机器人碰撞的人带来的伤害程度显著高于例如腿部被机器人的相同部分碰撞所带来的伤害程度。如果独立地对待人的不同部分，诸如腿部、臂部、头部等，则安全***可以针对进入机器人附近区域的人建立更准确的冲撞风险分布。
根据本发明的另一实施例，安全***包括配置成基于存储数据和输入信号计算冲撞风险分布的处理器装置。处理器装置可以执行用以计算准确冲撞风险分布的必要计算。
根据本发明的另一实施例，冲撞风险分布包括第一部分，该第一部分由基于以下各项的实际冲撞风险构成：
■机器人在任何给定时间的位置，
■机器人在任何给定时间的速度，
■机器人在任何给定时间的定向，以及
■机器人附近的人的位置、移动方向和移动速度。
通过使冲撞风险分布的第一部分基于上文提到的参数，可以准确计算在机器人与机器人附近的人之间的相撞概率。这一概率然后与其它参数一起由安全***使用，以决策将如何设定给机器人控制器的操作信号。
根据本发明的另一实施例，冲撞风险分布包括第二部分，该第二部分由受到来自机器人的冲撞的人基于以下各项而面临的伤害程度构成：
■机器人的速度和定向，
■关于机器人的物理数据，诸如重量、质地、几何形状等，
■至少一些机器人部分的冲撞值在机器人身上的映射，这些冲撞值是基于对所述部分碰撞的人的危险，以及
■人的至少一些身体部分的伤害值在人身上的映射，这些伤害值是基于对人的所述身体部分的冲撞可能带来的伤害。
通过使冲撞风险分布的第二部分基于上文提到的参数，可以准确计算对受到来自机器人的冲撞的人的潜在伤害程度。这一计算的伤害程度然后与其它参数一起由安全***使用，以决策将如何设定给机器人控制器的操作信号。
本发明的方法的实施例根据从属权利要求和上文描述是清楚的。
根据其它从属权利要求和后续描述将显现本发明的其它优点和有利特征。
附图说明
参照附图，以下是对作为例子引用的本发明实施例的具体描述。
在附图中：
图1示出了具有根据本发明的机器人安全***的机器人，
图2示出了具有根据本发明的另一机器人安全***的机器人，
图3示出了具有根据本发明的另一机器人安全***的机器人，以及
图4示出了具有根据本发明的另一机器人安全***的机器人。
具体实施方式
这里说明的是本发明的优选实施例，这些实施例描述一种机器人安全***和一种用于保护靠近工作机器人的人免受机器人的有害冲撞的方法。然而本发明可以用许多不同形式来具体实施，而不应理解为限于这里阐述的示例实施例；实际上，提供这些实施例以使得本公开内容将是全面而完整的，并且将向本领域技术人员完全传达本发明的概念。
图1示出了工作机器人1，该机器人具有机器人控制器2和根据本发明的机器人安全***。所述机器人安全***包括传感器***3和安全控制器4。该安全***被配置成建立机器人1的冲撞风险分布，并且基于所述冲撞风险分布向机器人控制器2递送操作信号。安全控制器4被配置成基于存储数据和输入信号建立冲撞风险分布。存储数据和输入信号包括存储的冲撞数据、存储的与机器人1的路径有关的数据和来自传感器***3的在机器人1的附近5的事件的信号(比如在机器人1的附近5检测到人P1)。
图2示出了另一工作机器人11，该机器人具有机器人控制器12和根据本发明的机器人安全***。所述机器人安全控制器14包括传感器***13和安全控制器14。安全***被配置成建立机器人11的冲撞风险分布，并且基于所述冲撞风险分布向机器人控制器12递送操作信号。冲撞风险分布基于存储数据和输入信号，该存储数据和输入信号包括存储的冲撞数据、存储的与机器人11的路径有关的数据(包括与在任何给定时间的机器人11的位置、机器人11的速度和机器人11的定向有关的数据)和来自传感器***13的在机器人11的附近15的事件的信号(比如在机器人11的附近15检测到人P11)。安全控制器14被配置成向机器人控制器12递送操作信号，该机器人控制器被配置成调整机器人11的操作模式，例如调整机器人11的速度，以便调整在机器人11的附近15对人P11的有害冲撞的风险。存储的冲撞数据包括关于与机器人11和与机器人11携带的工具16有关的物理数据。机器人11或者工具16的物理数据可以是诸如重量、质地和几何形状等的任何物理数据。存储的冲撞数据也包括：至少一些机器人部分的冲撞值在机器人11身上的映射，这些冲撞值是基于对被所述部分碰撞的人P11的伤害程度；和人P11的至少一些身体部分的伤害值在人P11身上的映射，这些伤害值是基于对被机器人11碰撞的人P11的所述身体部分的伤害程度。
图3示出了另一工作机器人21，该机器人具有机器人控制器22和根据本发明的机器人安全***。所述机器人安全***包括传感器***23和安全控制器24。安全控制器24被配置成建立机器人21的冲撞风险分布，并且基于所述冲撞风险分布向机器人控制器22递送操作信号。冲撞风险分布基于存储数据和输入信号，该存储数据和输入信号包括存储的冲撞数据、存储的与机器人21的路径有关的数据和来自传感器***23的机器人21附近事件的信号(比如在机器人21附近检测到人P21、P22)。传感器***23包括至少一个光学传感器，该传感器被配置成针对进入机器人21附近区域或者在所述区域中工作的人P21、P22的位置、移动方向和移动速度，检查所述区域。所述区域基于与机器人21的距离划分成区带25a、25b，并且基于在哪个区带25a、25b中检测到人P21、P22向所述安全控制器24发送信号。如果例如在第一区带25a中检测到第一人P21(所述第一区带25a位于与机器人21相对远离处)并且所述第一人P21在远离机器人21的方向上移动，则安全控制器24建立的冲撞风险分布告知安全***在第一人P21与机器人21之间的冲撞风险较低。从安全控制器24向机器人控制器22递送的操作信号命令机器人控制器22略微减少机器人21的工作速度，以调整机器人21对所述第一人P21的有害冲撞的风险。第二人P22快速移向机器人21并且被检测到移入第二区带25b，该第二区带25b位置与第一区带25a相比与机器人21更近。由于第二人P22快速和直接移向机器人21，所以从安全控制器24向机器人控制器22递送的操作信号命令机器人控制器22完全停止机器人21，以调整机器人21对所述第二人P22的有害冲撞的风险。
图4示出了具有根据本发明的另一安全***的机器人31。机器人31被配置成与例如在传送带37处的人P31、P32配合工作。传感器***被配置成独立地针对进入机器人附近区域或者在所述区域中工作的人P31、P32的至少一些身体部分38a、38b的位置、移动方向和移动速度，检查所述区域。该区域被划分成区带35a、35b。在这一例子中所考虑的人P31、P32的身体部分为臂部38a和头部38b，当然也可以考虑人体的其它部分。图4中的安全***考虑到人P31、P32在机器人31附近工作，并且只要这些人P31、P32行为正常，安全***就不会向机器人控制器递送例如命令机器人31减速的操作信号。人P31、P32在其中与机器人配合工作的区带35a因此视为安全区带，因为安全***考虑到人P31、P32被训练为在机器人附近工作。然而由于独立地对待在所述区带35a中工作的人P31、P32的身体部分38a、38b这一事实，所以如果出现未预见的任何事情，安全***总是准备就绪。如果例如人P31、P32之一移动他的头部38b过于接近机器人31，则启动安全预防措施。安全预防措施可以例如是警报信号或者降低机器人31的工作速度。在人P31、P32背后的另一区带35b通常视为非安全区带。在平常工作之下，应当无人进入这一区带35b，而如果发生这种情况，则安全***将采取安全预防措施，当然通过基于存储数据和输入信号建立冲撞风险分布。
为了安全***的更安全的操作，所述安全***当然可以包括独立工作的多个安全控制器和传感器***。一个或者若干个安全控制器也可以是机器人控制器的集成部分。
本发明当然不以任何方式而局限于上述实施例。恰好相反，本领域技术人员应当清楚其若干修改可能性，而不脱离如在所附权利要求书中所限定的本发明的范围。

Claims (24)

1.一种机器人安全***，被配置成保护工作机器人(1，11，21，31)附近的人免受所述机器人(1，11，21，31)的有害冲撞，所述安全***包括传感器***(3，13，23)和安全控制器(4，14，24)，所述安全控制器被配置成建立所述机器人(1，11，21，31)的冲撞风险分布，并且基于所述冲撞风险分布，向机器人控制器(2，12，22)递送操作信号，其特征在于，所述安全控制器(4，14，24)被配置成基于存储数据和输入信号，建立所述冲撞风险分布，并且所述存储数据和输入信号包括：
■存储的冲撞数据，
■存储的与所述机器人(1，11，21，31)的路径有关的数据，以及
■来自所述传感器***的所述机器人(1，11，21，31)附近事件的信号，比如在所述机器人(1，11，21，31)附近检测到人(P1，P11，P21，P22，P31，P32)。
2.根据权利要求1所述的机器人安全***，其特征在于，所述安全控制器(4，14，24)被配置成向所述机器人控制器(2，12，22)递送所述操作信号，所述机器人控制器(2，12，22)被配置成调整所述机器人(1，11，21，31)的操作模式，例如调整所述机器人(1，11，21，31)的速度，以便调整对所述机器人(1，11，21，31)附近的人(P1，P11，P21，P22，P31，P32)的有害冲撞的风险。
3.根据权利要求1或者2所述的机器人安全***，其特征在于，所述存储的冲撞数据包括关于所述机器人(1，11，21，31)的物理数据，诸如重量、质地、几何形状等。
4.根据任一前述权利要求所述的机器人安全***，其特征在于，所述存储的冲撞数据包括与所述机器人(11)所携带的工具(16)有关的物理数据，诸如重量、质地、几何形状等。
5.根据任一前述权利要求所述的机器人安全***，其特征在于，所述存储的冲撞数据包括至少一些机器人部分的冲撞值在所述机器人(1，11，21，31)身上的映射，所述冲撞值是基于对被所述部分碰撞的人(P1，P11，P21，P22，P31，P32)的伤害程度。
6.根据任一前述权利要求所述的机器人安全***，其特征在于，所述存储的冲撞数据包括人(P1，P11，P21，P22，P31，P32)的至少一些身体部分(38a，38b)的伤害值在所述人(P1，P11，P21，P22，P31，P32)身上的映射，所述伤害值是基于对被所述机器人(1，11，21，31)碰撞的人(P1，P11，P21，P22，P31，P32)的所述身体部分(38a，38b)的伤害程度。
7.根据任一前述权利要求所述的机器人安全***，其特征在于，所述存储的与所述机器人(1，11，21，31)的路径有关的数据包括关于以下各项的数据：
■所述机器人(1，11，21，31)在任何给定时间的位置，
■所述机器人(1，11，21，31)在任何给定时间的速度，以及
■所述机器人(1，11，21，31)在任何给定时间的定向。
8.根据任一前述权利要求所述的机器人安全***，其特征在于，所述传感器***(3，13，23)包括至少一个光学传感器。
9.根据权利要求8所述的机器人安全***，其特征在于，所述光学传感器被配置成针对进入所述机器人(1，11，21，31)附近区域(5，15，25a，25b，35a，35b)或者在所述区域(5，15，25a，25b，35a，35b)中工作的人(P1，P11，P21，P22，P31，P32)的位置、移动方向和移动速度，检查所述区域(5，15，25a，25b，35a，35b)。
10.根据权利要求9所述的机器人安全***，其特征在于，所述传感器***被配置成基于与所述机器人(1，11，21，31)的距离，将所述区域划分成区带(25a，25b，35a，35b)，并且基于在哪个区带(25a，25b，35a，35b)中检测到人(P1，P11，P21，P22，P31，P32)，向所述安全控制器(4，14，24)发送信号。
11.根据权利要求5或者权利要求5与权利要求6-10中的任一前述权利要求所述的机器人安全***，其特征在于，所述光学传感器被配置成独立地针对进入所述机器人(1，11，21，31)附近区域(5，15，25a，25b，35a，35b)或者在所述区域(5，15，25a，25b，35a，35b)中工作的人(P1，P11，P21，P22，P31，P32)的身体部分(38a，38b)的位置、移动方向和移动速度，检查所述区域(5，15，25a，25b，35a，35b)。
12.根据任一前述权利要求所述的机器人安全***，其特征在于，所述安全***包括配置成基于所述存储数据和输入信号，计算冲撞风险分布的处理器装置。
13.根据任一前述权利要求所述的机器人安全***，其特征在于，所述冲撞风险分布包括第一部分，所述第一部分由基于以下各项的实际冲撞风险构成：
■所述机器人(1，11，21，31)在任何给定时间的位置，
■所述机器人(1，11，21，31)在任何给定时间的速度，
■所述机器人(1，11，21，31)在任何给定时间的定向，以及
■在所述机器人(1，11，21，31)附近的人(P1，P11，P21，P22，P31，P32)的位置、移动方向和移动速度。
14.根据任一前述权利要求所述的机器人安全***，其特征在于，所述冲撞风险分布包括第二部分，所述第二部分由受到来自所述机器人(1，11，21，31)的冲撞的人(P1，P11，P21，P22，P31，P32)基于以下各项而面临的伤害程度构成：
■所述机器人(1，11，21，31)的速度和定向，
■关于所述机器人(1，11，21，31)的物理数据，诸如重量、质地、几何形状等，
■至少一些机器人部分的冲撞值在所述机器人(1，11，21，31)身上的映射，所述冲撞值是基于对被所述部分碰撞的人(P1，P11，P21，P22，P31，P32)的危险，以及
■人(P1，P11，P21，P22，P31，P32)的至少一些身体部分(38a，38b)的伤害值在所述人(P1，P11，P21，P22，P31，P32)身上的映射，所述伤害值是基于对所述人(P1，P11，P21，P22，P31，P32)的身体部分(38a，38b)的冲撞可能带来的伤害。
15.一种用于保护靠近工作机器人(1，11，21，31)的人(P1，P11，P21，P22，P31，P32)免受所述机器人(1，11，21，31)的有害冲撞的方法，所述方法包括：
感测对所述有害冲撞的出现风险有影响的参数；至少基于感测的所述参数计算冲撞风险分布；并且基于所述冲撞风险分布适配所述机器人(1，11，21，31)，
其特征在于，在考虑存储的冲撞数据、存储的与所述机器人(1，11，21，31)的路径有关的数据和来自所述传感器***(3，13，23)的所述机器人(1，11，21，31)附近事件的信号之时，建立所述冲撞风险分布，所述机器人附近事件的信号比如是在所述机器人(1，11，21，31)附近检测到人(P1，P11，P21，P22，P31，P32)。
16.根据权利要求15所述的方法，其特征在于，通过调整所述机器人(1，11，21，31)的操作模式，例如所述机器人(1，11，21，31)的速度，以便调整对所述机器人(1，11，21，31)附近的人(P1，P11，P21，P22，P31，P32)的有害冲撞的风险，进行对所述机器人(1，11，21，31)的所述适配。
17.根据权利要求15或者16所述的方法，其特征在于，在考虑关于所述机器人(1，11，21，31)的物理数据这一形式的存储的冲撞数据之时，建立所述冲撞风险分布，所述物理数据诸如重量、质地、几何形状等。
18.根据权利要求15或者17所述的方法，其特征在于，在考虑与所述机器人(11)所携带的工具(16)有关的物理数据这一形式的存储的冲撞数据之时，建立所述冲撞风险分布，所述物理数据诸如重量、质地、几何形状等。
19.根据权利要求15-18中的任一权利要求所述的方法，其特征在于，在考虑至少一些机器人部分的冲撞值在所述机器人(1，11，21，31)身上的映射这一形式的存储的冲撞数据之时，建立所述冲撞风险分布，所述冲撞值是基于对由所述部分碰撞的人(P1，P11，P21，P22，P31，P32)的伤害程度。
20.根据权利要求15-19中的任一权利要求所述的方法，其特征在于，在考虑人(P1，P11，P21，P22，P31，P32)的至少一些身体部分(38a，38b)的伤害值在所述人(P1，P11，P21，P22，P31，P32)身上的映射这一形式的存储的冲撞数据之时，建立所述冲撞风险分布，所述伤害值是基于对被所述机器人(1，11，21，31)碰撞的所述人(P1，P11，P21，P22，P31，P32)的身体部分(38a，38b)的伤害程度。
21.根据权利要求15-20中的任一权利要求所述的方法，其特征在于，在考虑以下形式的存储的冲撞数据之时，建立所述冲撞风险分布：
■所述机器人(1，11，21，31)在任何给定时间的位置，
■所述机器人(1，11，21，31)在任何给定时间的速度，以及
■所述机器人(1，11，21，31)在任何给定时间的定向。
22.根据权利要求15-21中的任一权利要求所述的方法，其特征在于，在考虑来自光学传感器的信号这一形式的、来自所述传感器***(3，13，23)的信号之时，建立所述冲撞风险分布，所述光学传感器针对进入所述机器人(1，11，21，31)附近区域(5，15，25a，25b，35a，35b)或者在所述区域(5，15，25a，25b，35a，35b)中工作的人(P1，P11，P21，P22，P31，P32)的位置、移动方向和移动速度，检查所述区域(5，15，25a，25b，35a，35b)。
23.根据权利要求15-22中的任一权利要求所述的方法，其特征在于，在考虑来自光学传感器的信号这一形式的、来自所述传感器***(3，13，23)的信号之时，建立所述冲撞风险分布，所述光学传感器独立地针对进入所述机器人(1，11，21，31)附近区域(5，15，25a，25b，35a，35b)或者在所述区域(5，15，25a，25b，35a，35b)中工作的人(P1，P11，P21，P22，P31，P32)的身体部分(38a，38b)的位置、移动方向和移动速度，检查所述区域。
24.根据权利要求15-23中的任一权利要求所述的方法，其特征在于，向所述机器人控制器(2，12，22)递送的所述操作信号基于所述冲撞风险分布，命令所述机器人控制器(2，12，22)在至少四个操作模式之一中操作所述机器人(1，11，21，31)，所述操作模式覆盖从所述机器人(1，11，21，31)的完全操作速度到完全停止以及其间的各种减速的模式。
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