SERA: Safe and Efficient Reactive Obstacle Avoidance for Collaborative Robotic Planning in Unstructured Environments

要約

インダストリー 4.0 の時代には、構造化されていない環境での複数のロボット間の安全で効率的なコラボレーションがますます重要になっています。
ただし、人間と他のロボットの間で堅牢で自律的なコラボレーションを実現するには、最新のロボット システムに効果的な近接認識と反応的な障害物回避が必要です。
この論文では、動的環境でも衝突のないロボット間相互作用を保証する、反応的な全身障害物回避のための新しい方法論を提案します。
ヤコビアン型、サンプリング ベース、または幾何学的手法に基づく既存のアプローチとは異なり、私たちの方法論は、最新の深層学習の進歩とトポロジカル多様体学習を活用し、高い計算効率と高速グラフ トラバーサル手法を使用して他の問題設定に容易に一般化できるようにします。
当社のアプローチにより、ロボット アームは、直接接触することなく、任意の 3D 形状の障害物を積極的に回避できます。これは、従来の産業用コボットの設定よりも大幅に改善されています。
私たちのアプローチを検証するために、最適化された近接センサーの配置を備えたデュアル6-DoFロボットアームで構成されるロボットプラットフォームに実装し、さまざまなレベルの干渉と協力して作業できます。
具体的には、一方のアームは、事前に決められた目的を達成しながら反応的な全身の障害物回避を実行し、もう一方のアームは、独立した潜在的に敵対的な動きで人間の協力者の存在をエミュレートします。
私たちの方法論は、非静止環境での安全な人間とロボットのコラボレーションのための堅牢で効果的なソリューションを提供します。

要約(オリジナル)

Safe and efficient collaboration among multiple robots in unstructured environments is increasingly critical in the era of Industry 4.0. However, achieving robust and autonomous collaboration among humans and other robots requires modern robotic systems to have effective proximity perception and reactive obstacle avoidance. In this paper, we propose a novel methodology for reactive whole-body obstacle avoidance that ensures conflict-free robot-robot interactions even in dynamic environment. Unlike existing approaches based on Jacobian-type, sampling based or geometric techniques, our methodology leverages the latest deep learning advances and topological manifold learning, enabling it to be readily generalized to other problem settings with high computing efficiency and fast graph traversal techniques. Our approach allows a robotic arm to proactively avoid obstacles of arbitrary 3D shapes without direct contact, a significant improvement over traditional industrial cobot settings. To validate our approach, we implement it on a robotic platform consisting of dual 6-DoF robotic arms with optimized proximity sensor placement, capable of working collaboratively with varying levels of interference. Specifically, one arm performs reactive whole-body obstacle avoidance while achieving its pre-determined objective, while the other arm emulates the presence of a human collaborator with independent and potentially adversarial movements. Our methodology provides a robust and effective solution for safe human-robot collaboration in non-stationary environments.

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