Proactive Human-Robot Co-Assembly: Leveraging Human Intention Prediction and Robust Safe Control

要約

ヒューマン ロボット コラボレーション (HRC) は、顧客のさまざまなニーズを満たす柔軟な製造を実現するための重要な要素の 1 つです。
しかし、安全かつ効率的な方法で人間を積極的に支援できるインテリジェント ロボットを構築することは、いくつかの課題があるため困難です。まず、人間の行動が多様であり、データが不足しているため、効率的なコラボレーションを実現することが困難です。
第二に、人間の行動は不確実であるため、インタラクティブな安全性を確保することが困難です。
このペーパーでは、プロアクティブな HRC のための統合フレームワークを紹介します。
事前のタスク情報と人間参加型トレーニングを活用する堅牢な意図予測モジュールを学習して、効率的なコラボレーションを実現するためにロボットをガイドします。
提案されたフレームワークは、不確実性の下でインタラクティブな安全性を確保するために、堅牢な安全制御も使用します。
開発されたフレームワークは、Kinova Gen3 ロボットを使用した共組み立てタスクに適用されます。
この実験は、私たちのソリューションが環境の変化や人間のさまざまな好みや行動に対して堅牢であることを示しています。
さらに、作業効率が約 15 ～ 20% 向上します。
さらに、この実験は、当社のソリューションがプロアクティブなコラボレーション中のインタラクティブな安全性を保証できることを実証しています。

要約(オリジナル)

Human-robot collaboration (HRC) is one key component to achieving flexible manufacturing to meet the different needs of customers. However, it is difficult to build intelligent robots that can proactively assist humans in a safe and efficient way due to several challenges.First, it is challenging to achieve efficient collaboration due to diverse human behaviors and data scarcity. Second, it is difficult to ensure interactive safety due to uncertainty in human behaviors. This paper presents an integrated framework for proactive HRC. A robust intention prediction module, which leverages prior task information and human-in-the-loop training, is learned to guide the robot for efficient collaboration. The proposed framework also uses robust safe control to ensure interactive safety under uncertainty. The developed framework is applied to a co-assembly task using a Kinova Gen3 robot. The experiment demonstrates that our solution is robust to environmental changes as well as different human preferences and behaviors. In addition, it improves task efficiency by approximately 15-20%. Moreover, the experiment demonstrates that our solution can guarantee interactive safety during proactive collaboration.

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