高校內(nèi)物流派送無人車作業(yè)安全設(shè)計

謝 恬 陳 穎 馮祥瑞 王凌云 張洪銘

（1.江蘇海洋大學(xué)教務(wù)處，江蘇 連云港 222005；2.江蘇海洋大學(xué)環(huán)境與化學(xué)工程學(xué)院，江蘇 連云港 222005）

0 引言

近年來，電子商務(wù)中的現(xiàn)代物流派送已經(jīng)成為新的經(jīng)濟(jì)增長點，引起了全社會關(guān)注，人工智能也逐漸在越來越多的領(lǐng)域得到應(yīng)用[1]。高校內(nèi)的師生員工是十分龐大的網(wǎng)購客戶群體，校內(nèi)包裹配送隨之成為當(dāng)下師生員工的必然選擇。為了維護(hù)校園秩序，防止因派送人員的不安全行為、派送車輛的不安全狀態(tài)、派送環(huán)境的不安全條件以及管理缺陷導(dǎo)致事故發(fā)生，大多數(shù)院校只允許將物流送至校內(nèi)固定地點，導(dǎo)致每天各個配送點都存在大量滯留和遣返的物流包裹，給消費者和物流公司都帶來了不便，校園內(nèi)物流派送成為當(dāng)前快遞行業(yè)面臨的一個難點問題[2]。為解決這一難題，高校內(nèi)大量引入了物流派送無人車，無人車因其靈活機動特性和高效空余時間利用特性，可以充分代替人工完成“最后一公里”的快遞派送任務(wù)，已逐漸成為高校內(nèi)物流派送的重要力量。

然而，物流派送無人車正處于發(fā)展階段，其作業(yè)安全性還有待商榷[3-4]。2021年10月9日，北京順義發(fā)生一起私家車與無人配送車碰撞事故，其主要原因是無人車沒有在機動車道行駛。高校內(nèi)部交通組織相較外界環(huán)境有些混亂，如私家車、食堂配菜、超市送貨、快遞物流、學(xué)生電動車等各類車輛無序行駛情況較多，給無人車安全行駛過程增加了困難。此外，無人車還經(jīng)常發(fā)生無法識別前方障礙物、無法識別路面塌陷或積水、無人車碰撞自燃等其他事故。李川鵬和王秀旭[5]對低速無人車發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行了分析歸納，指出當(dāng)前無人車法律屬性不清晰，交管部門尚未將其納入監(jiān)管范疇，管理體系有待進(jìn)一步完善，同時無人車在復(fù)雜環(huán)境下的技術(shù)成熟度還需提升。趙國富等[6]指出目前無人車在作業(yè)過程中無法因地制宜，同時其信息交互問題對老年人等特殊人群考慮不足，會影響作業(yè)安全性。Salonen[7]從交通安全、車輛安全和應(yīng)急管理三方面針對人對無人車和傳統(tǒng)公交車的主觀安全體驗展開調(diào)研，發(fā)現(xiàn)無人車的車輛安全帶給人的感受要比傳統(tǒng)車輛差很多，表明了人們對于無人車輛安全性的擔(dān)憂。Blau等[8]采用Logit模型分析無人車對非機動車道路使用者的影響，研究發(fā)現(xiàn)在機動車交通流量和速度增加的情況下，無人車選擇占用非機動車道的概率會成倍增大，影響非機動車道安全性。王秋惠和趙瑤瑤研究了醫(yī)院藥品托運機器人作業(yè)過程，發(fā)現(xiàn)通過掌握作業(yè)過程失誤因素，改善人、機和環(huán)境之間關(guān)系，優(yōu)化設(shè)計方法能有效提高機器人作業(yè)安全性。

粗糙集-層次分析法（RAHP）是在層次分析法（AHP）的基礎(chǔ)上運用粗糙集理論進(jìn)行改進(jìn)的一種風(fēng)險評價方法[9-10]，運用該方法可以通過粗糙數(shù)和粗糙邊界區(qū)間改善層次分析法中專家經(jīng)驗賦權(quán)的主觀性，提高決策權(quán)重的客觀準(zhǔn)確性，以此來實現(xiàn)對各影響因素的分析判斷。高鋒陽等[11]運用RAHP方法對城軌車輛電氣系統(tǒng)設(shè)備故障率進(jìn)行風(fēng)險評估，以此為電氣系統(tǒng)運維策略制定提供參考。王春杰等[12]運用RAHP方法對車輛裝備保障方案進(jìn)行了理論分析，為方案優(yōu)選提供了新的方法。

因此，本文以高校物流派送無人車為研究對象，對其作業(yè)流程及“人—機—環(huán)”系統(tǒng)進(jìn)行分析，找出物流派送無人車作業(yè)安全的潛在風(fēng)險，運用粗糙集-層次分析法對作業(yè)安全影響因素開展量化風(fēng)險評估，探討作業(yè)過程的安全設(shè)計原則，以期為保障高校內(nèi)物流派送無人車安全作業(yè)提供參考。

1 高校內(nèi)物流派送無人車作業(yè)安全設(shè)計研究流程及分析

1.1 高校內(nèi)物流派送無人車作業(yè)安全設(shè)計研究流程

基于安全人機工程學(xué)理論，分析高校內(nèi)物流派送無人車在“人—機—環(huán)”系統(tǒng)中的潛在風(fēng)險，獲取無人車在作業(yè)過程中的風(fēng)險隱患因素并進(jìn)行風(fēng)險分類，構(gòu)建人、機器、環(huán)境三方面層次分析模型。采用粗糙集-層次分析法組合賦權(quán)對影響因素權(quán)重進(jìn)行計算和排序，確保設(shè)計原則和實踐一致性的實現(xiàn)。研究流程如圖1所示。

1.2 作業(yè)流程分析

高校內(nèi)物流派送無人車作業(yè)流程如圖2所示。無人車應(yīng)經(jīng)過預(yù)定好的路徑進(jìn)行自主導(dǎo)航和避障，同時要配備高精度傳感器和GPS設(shè)備等裝置，確保其行駛的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。此外，為避免與其他車輛或行人發(fā)生碰撞，還應(yīng)設(shè)置多種安全預(yù)警系統(tǒng)，如聲音、震動、光線等提示方式。作業(yè)結(jié)束后，需要對無人車進(jìn)行檢查和維護(hù)，及時修復(fù)或更換損壞的零部件。在整個作業(yè)流程中，無人車必須能夠?qū)崟r監(jiān)測周圍環(huán)境，及時調(diào)整速度、避讓障礙物、暫?；蛲Ｖ惯\行，以確保行駛安全。此外，所有相關(guān)人員都應(yīng)接受嚴(yán)格培訓(xùn)，了解并遵守?zé)o人車的相關(guān)規(guī)定和操作流程，確保作業(yè)過程中不會引發(fā)安全事故。通過以上各項措施，可以有效提高無人車的作業(yè)安全性和穩(wěn)定性，為物流派送等應(yīng)用場景提供更加便捷、高效和安全的服務(wù)。

圖2 高校內(nèi)物流派送無人車作業(yè)流程

1.3 “人—機—環(huán)”系統(tǒng)分析

物流派送無人車“人—機—環(huán)”系統(tǒng)分析如圖3所示。

圖3 高校內(nèi)物流派送無人車“人—機—環(huán)”系統(tǒng)模型

以人（包括師生員工）為視角，其任務(wù)信息處理過程可分為“感知（S）—認(rèn)知（O）—反應(yīng)（T）”三個階段，事故的發(fā)生與否取決于人在處理任務(wù)時的行為性質(zhì)。由于配件人員長期處于高負(fù)荷工作狀態(tài)下，其對信號的感知會受到影響。而無人車存取界面與功能分配不當(dāng)，則會增加認(rèn)知負(fù)荷，進(jìn)而影響到其認(rèn)知記憶的形成，導(dǎo)致無人車無法正常運作。另外，取件人由于個人情緒的波動，可能會做出誤操作等行為，或?qū)е聼o人車遭到蓄意破壞。

從無人車的角度來看，其功能、信息顯示、信息識別、人機交互操作流程以及內(nèi)部控制系統(tǒng)等都可能影響到配件人員和取件人員的操作行為。無人車內(nèi)部零部件眾多，部件老化、腐蝕等因素會引起零件之間協(xié)調(diào)失效，導(dǎo)致作業(yè)故障。

從環(huán)（學(xué)校環(huán)境）的角度出發(fā)，高校內(nèi)作業(yè)環(huán)境為校內(nèi)道路，教學(xué)樓、宿舍樓布局復(fù)雜，給運輸過程中的路徑規(guī)劃、避障模式以及箱體密封性等帶來了挑戰(zhàn)。高校內(nèi)師生員工多，人流量大，無人車在派送過程中容易與行人發(fā)生碰撞，也會因突然出現(xiàn)的人或物影響作業(yè)。因此，需要考慮到無人車在不同路段、天氣條件下的行駛安全問題，設(shè)置相應(yīng)的限速、禁行區(qū)域等措施，并配合相關(guān)部門對道路和設(shè)施進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化，為無人車的行駛創(chuàng)造更加安全的環(huán)境。

1.4 作業(yè)安全潛在風(fēng)險分析

通過對高校內(nèi)物流派送無人車作業(yè)流程及“人—機—環(huán)”系統(tǒng)分析，總結(jié)其“人—機—環(huán)”系統(tǒng)中存在的潛在風(fēng)險，如表1所示。

表1 高校內(nèi)物流派送無人車作業(yè)安全潛在風(fēng)險

2 高校內(nèi)物流派送無人車作業(yè)安全影響因素模型

2.1 作業(yè)安全影響因素層次分析模型

根據(jù)上述高校內(nèi)物流派送無人車作業(yè)安全分析，通過專家小組討論將作業(yè)過程中存在的潛在風(fēng)險進(jìn)行聚類與精簡，建立高校內(nèi)物流派送無人車作業(yè)安全影響因素層次分析模型，如圖4所示。

圖4 高校內(nèi)物流派送無人車作業(yè)安全影響因素模型

2.2 作業(yè)安全影響因素權(quán)重計算

粗糙層次分析法就是將粗糙集理論中的粗糙數(shù)與粗糙邊界區(qū)間兩者優(yōu)點結(jié)合并運用于層次分析法之中，可以解決傳統(tǒng)層次分析法主觀性較嚴(yán)重的問題。邀請5位在相關(guān)領(lǐng)域擁有多年經(jīng)驗的專家采用1～9標(biāo)度法對影響因子進(jìn)行打分，構(gòu)建各層對上一層每一因素的成對比較矩陣。對第一層進(jìn)行打分，共獲得5組判斷矩陣MSi（S為人數(shù)，i=1，2，3，4，5）：

對判斷矩陣進(jìn)行一致性檢驗，求得上述5個判斷矩陣的一致性檢驗結(jié)果為：CR1=0.017 6，CR2=0.077 2，CR3=0.027 9，CR4=0.051 6，CR5=0.068 5。CR值均小于0.1，說明評分結(jié)果具備一致性。

通過建立粗糙群決策矩陣，求解矩陣中元素的粗糙數(shù)。將上述判斷矩陣MSi轉(zhuǎn)化為粗糙群決策矩陣W*：

以W*31為例，求解W*31中包含的評價數(shù)據(jù)所對應(yīng)的粗糙數(shù)。對于W*31={6，9，6，2，5}，求解“劃分6”的粗糙數(shù)，得：

“劃分6”的粗糙數(shù)為：

同理可以求W*31中“劃分9”“劃分5”和“劃分2”的粗糙數(shù)：

根據(jù)粗糙數(shù)的運算法則，可得W*31的平均粗糙區(qū)間RN（W*31）=[4.12，7.02]。同理求解W*12、W*13、W*21、W*23、W*32的粗糙數(shù)和平均粗糙區(qū)間，構(gòu)建粗糙成對比較矩陣Z1：

將粗糙成對比較矩陣Z1拆解為粗糙下邊界矩陣Z1和粗糙上邊界矩陣，即：

求解矩陣和矩陣Z1的特征值與特征向量，粗糙下邊界矩陣的特征值為：λ1=1.794 1，λ2=-0.705 3+0.669 1j，λ3=-0.705 3-0.669 1j；最大特征值λmax=λ1=1.794 1，其對應(yīng)的規(guī)范化特征向量為N1=[-0.705 7，-0.165 1，-0.688 9]т。同理，粗糙上邊界矩陣最大特征值為λmax=8.564 4，其對應(yīng)的規(guī)范化特征向量為N2=[-0.226 6，-0.902 1，-0.366 9]т。

根據(jù)公式（1）可得第一層影響因子權(quán)重（fBi）=[0.4662，0.533 6，0.527 8]，即B2＞B3＞B1。

同理求解Ci影響因子權(quán)重，結(jié)果如表2所示。

表2 物流派送無人車作業(yè)安全影響因素權(quán)重

根據(jù)公式（2）計算得影響因子最終權(quán)重指數(shù)f（Di）。

由表2數(shù)據(jù)可得，B1（師生員工）中作業(yè)安全影響因素排序為：C4（認(rèn)知錯誤）＞C1（視覺錯誤）＞C3（操作錯誤）＞C2（聽覺錯誤）；B2（物流派送無人車）中作業(yè)安全影響因素排序為：C8（無人車隨機事故）＞C7（電池隱患）＞C6（界面設(shè)計不合理）＞C5（功能分配不合理）；B3（高校環(huán)境）中作業(yè)安全影響因素排序為：C11（障礙物）＞C9（建筑布局復(fù)雜）＞C10（空氣質(zhì)量）＞C12（天氣情況）。

本次選取各二級指標(biāo)中的前80%影響因素作為主要影響因子進(jìn)行分析，作為后續(xù)高校內(nèi)物流派送無人車設(shè)計原則提出的依據(jù)。作業(yè)安全影響因子為：C1（視覺錯誤）、C3（操作錯誤）、C4（認(rèn)知錯誤）、C6（界面設(shè)計不合理）、C7（電池隱患）、C8（無人車隨機事故）、C9（建筑布局復(fù)雜）、C10（空氣質(zhì)量）、C11（障礙物）。

3 高校內(nèi)物流派送無人車作業(yè)安全設(shè)計實踐

基于作業(yè)安全影響因素中視覺錯誤、操作錯誤、認(rèn)知錯誤、界面設(shè)計不合理等因素，從尺寸設(shè)計、功能結(jié)構(gòu)及人機交互三個層面，對物流派送無人車物理界面與信息界面進(jìn)行安全設(shè)計實踐。

3.1 物理交互界面設(shè)計

高校內(nèi)物流派送無人車造型設(shè)計以長方形為主，邊緣采用圓角處理，主題配色以藍(lán)、白為主，整體簡潔沉穩(wěn)，物理界面設(shè)計方案如圖5所示。

圖5 高校內(nèi)物流派送無人車物理界面設(shè)計方案

物流派送無人車結(jié)構(gòu)包括主體、底部和人機交互界面屏幕。主體部分為儲物模塊、外殼、視覺傳感器、運行狀態(tài)指示燈和緊急制動裝置，底部包括驅(qū)動裝置、防撞裝置、超聲波裝置、故障警示燈、定位模塊和電池模塊，人機交互模塊主要包括功能選擇、智能識別和語音交互模塊。

根據(jù)作業(yè)安全影響因素結(jié)果和設(shè)計原則，構(gòu)建物流派送無人車功能框架如圖6所示。從移動、運輸、交互、識別四個方面進(jìn)行功能分類，以確保移動過程中的穩(wěn)定性、運輸過程中的安全性、交互功能的可實施性以及對障礙的識別和安全避讓，從而提高快遞運輸?shù)男剩矎摹叭恕獧C—環(huán)”系統(tǒng)出發(fā)確保人、機、物的安全性。

圖6 物流派送無人車功能框圖

3.2 信息交互界面設(shè)計

為減少交互過程中人為失誤的發(fā)生，提高操作的準(zhǔn)確性，基于物流派送無人車作業(yè)流程分析，建立物流派送無人車操作層級框架，如圖7所示。

圖7 高校內(nèi)物流派送無人車操作層級框架圖

為降低操作的認(rèn)知難度，減少操作失誤發(fā)生的概率，提高操作的安全性，界面功能設(shè)計為系統(tǒng)登錄、送貨、取件；界面設(shè)計減少了操作層級，簡化了操作流程，明確了操作任務(wù)。送貨模塊操作功能為身份驗證、選擇柜門（選擇宿舍樓）。將同一棟宿舍樓的快遞放在一個柜子里能夠減少快遞拿錯并使一人取多件快遞更加便捷。取件過程中，取件碼能夠防止別人偷拿快遞，而掃描二維碼取件能夠提高取件速度，防止宿舍樓底發(fā)生擁堵。

對于界面操作設(shè)置實時反饋，以降低錯誤操作帶來的風(fēng)險。在師生員工進(jìn)行交互的過程中，界面針對每一步操作都會發(fā)生相應(yīng)的變化；操作點擊過程將會有實時語音提示，若發(fā)生錯誤操作會有語音以及震動反饋，確保操作流程的準(zhǔn)確性。一定的容錯及反饋設(shè)計可以減少人員使用過程中錯誤的發(fā)生。物流派送無人車信息界面設(shè)計交互流程圖如圖8所示。

圖8 物流派送無人車信息界面設(shè)計交互流程圖

4 成果總結(jié)

本文對高校內(nèi)物流派送無人車進(jìn)行了安全研究，總結(jié)了物流派送無人車在“人—機—環(huán)”系統(tǒng)下作業(yè)流程中存在的不安全因素，建立了基于粗糙層次分析法的作業(yè)安全影響因素層次模型，并提出了物理交互界面和信息交互界面設(shè)計方案。主要得到的研究成果如下：

1）對高校內(nèi)物流派送無人車作業(yè)現(xiàn)狀進(jìn)行研究，總結(jié)發(fā)展趨勢；對本文采用的相關(guān)理論進(jìn)行概述，為物流派送無人車作業(yè)安全設(shè)計提供理論基礎(chǔ)。

2）分析物流派送無人車的作業(yè)流程，并對“人—機—環(huán)”系統(tǒng)和作業(yè)安全潛在風(fēng)險進(jìn)行研究，從而構(gòu)建高校內(nèi)物流派送無人車作業(yè)安全影響因素模型。

3）根據(jù)粗糙集-層次分析法計算得出，物流派送無人車是影響高校內(nèi)物流派送無人車作業(yè)安全的主要因素，而優(yōu)化無人車界面設(shè)計避免人的認(rèn)知錯誤，關(guān)注無人車隨機可能出現(xiàn)的問題，避免車的隨機故障是改善其作業(yè)安全的重要措施。

4）從界面、路線、功能和環(huán)境這四個方面提出了物流派送無人車作業(yè)安全設(shè)計原則，從功能完善及交互提升方面對物流派送無人車進(jìn)行了設(shè)計實踐。