要約
協働ロボット (コボット) の技術的進歩により、企業にとって協働ロボットの魅力はますます高まっています。
しかし、人間のオペレータの多くは、複雑なマシンをプログラムするための訓練を受けていません。
代わりに、人間は、機械では一般的であるように、特定の指示を通じてではなく、タスクベースのレベルで相互に通信することに慣れています。
低レベルの命令ベースのコミュニケーションと高レベルのタスクベースのコミュニケーションの間にギャップがあるため、ティーチペンダント プログラミングのユーザビリティ スコアの値が低くなります。
解決策として、トリプレットを介してタスクを指定することで、人間のオペレーターがプログラミングを行わずに複雑なタスクをマシンに委任できるようにする、タスクベースのインタラクションの概念を提案します。
この概念は、タスクの分解と認知アーキテクチャを使用した推論システムに基づいています。
このアプローチは、工芸品企業の協働ロボットによって鉱物鋳造盆地を研磨する必要がある産業用途で評価されています。
要約(オリジナル)
Technical advances in collaborative robots (cobots) are making them increasingly attractive to companies. However, many human operators are not trained to program complex machines. Instead, humans are used to communicating with each other on a task-based level rather than through specific instructions, as is common with machines. The gap between low-level instruction-based and high-level task-based communication leads to low values for usability scores of teach pendant programming. As a solution, we propose a task-based interaction concept that allows human operators to delegate a complex task to a machine without programming by specifying a task via triplets. The concept is based on task decomposition and a reasoning system using a cognitive architecture. The approach is evaluated in an industrial use case where mineral cast basins have to be sanded by a cobot in a crafts enterprise.
arxiv情報
| 著者 | Moritz Schmidt,Claudia Meitinger |
| 発行日 | 2023-11-02 14:10:14+00:00 |
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