Analyse de Risques en Robotique : Apports de la Conscience de Situation
Résumé
Although strict design standards have been developed for robotics, using robots within industrial environments leads to accidents involving operators, sometimes resulting in fatalities. In order to address this situation, this paper proposes a new risk analysis method for robotics based on the Endsley’s situationawareness model, and its demons impeding the situation awareness. Categorizing accidents with robots in industrial environments (INRS database) lead to identifying that 3 specific demons are involved in 90% of reported accidents (N=44): “out-of-the-loop”, “errant mental model” and “attentional tunneling”. A Bayesian network is used to determine risks probabilities. In addition, specific recommendations are made to improve situation awareness and reduce the risks.
Bien que des normes de conception strictes existent en robotique, l’utilisation des robots dans l’industrie conduit à des accidents impliquant des opérateurs, parfois mortellement. Pour y remédier, nous proposons une nouvelle méthode d’analyse de risques en robotique basée sur le modèle de conscience de situation d’Endsley, et les causes potentielles de son altération appelées « démons ». Une catégorisation des accidents en environnement industriel (base de données INRS) a permis d’identifier l’implication de 3 principaux démons du modèle d’Endsley dans 90% des accidents répertoriés (N=44) : « tunnélisation de l’attention », « représentation mentale erronée » et « hors de la boucle ». Un réseau bayésien est utilisé afin de déterminer des probabilités de risques liés à l’implication de ces démons. En complément, des recommandations spécifiques sont formulées afin d’améliorer la conscience de situation des opérateurs mais également des robots afin de réduire les risques d’accident.
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)