Vision-Based Safety System for Barrierless Human-Robot Collaboration

要約

産業用ロボットの近くで作業を行う場合、常に人間の安全が最優先されます。人間とロボットの協働環境の増加に伴い、衝突を回避するための物理的な障壁がなくなりつつあり、事故の危険性が高まり、人間とロボットの協働を安全に行うためのソリューションが必要とされている。本論文では、SSM（Speed and Separation Monitoring）型の運用を実現する安全システムを提案する。このために、産業用協働ロボットの現行規格に従って、ロボットのワークスペースに安全ゾーンを定義する。深層学習ベースのコンピュータビジョンシステムは、ロボットの近くにいるオペレータの3D位置を検出、追跡、推定する。ロボット制御システムは、オペレータの3D位置を受信し、シミュレーション環境においてオペレータの3D表現を生成します。最も近い操作者が検出されたゾーンに応じて、ロボットは停止したり、動作速度を変えたりする。人間とロボットが相互作用する3つの異なる操作モードが提示される。その結果、視覚に基づくシステムは、オペレータがどの安全地帯にいるかを正しく検出・分類できること、また、提案した異なる操作モードにより、ロボットの反応と停止時間が安全を保証するために必要な時間制限内に収まっていることが示されました。

要約(オリジナル)

Human safety has always been the main priority when working near an industrial robot. With the rise of Human-Robot Collaborative environments, physical barriers to avoiding collisions have been disappearing, increasing the risk of accidents and the need for solutions that ensure a safe Human-Robot Collaboration. This paper proposes a safety system that implements Speed and Separation Monitoring (SSM) type of operation. For this, safety zones are defined in the robot’s workspace following current standards for industrial collaborative robots. A deep learning-based computer vision system detects, tracks, and estimates the 3D position of operators close to the robot. The robot control system receives the operator’s 3D position and generates 3D representations of them in a simulation environment. Depending on the zone where the closest operator was detected, the robot stops or changes its operating speed. Three different operation modes in which the human and robot interact are presented. Results show that the vision-based system can correctly detect and classify in which safety zone an operator is located and that the different proposed operation modes ensure that the robot’s reaction and stop time are within the required time limits to guarantee safety.

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