Perirobot space representation for HRI: measuring and designing collaborative workspace coverage by diverse sensors

要約

人間とロボットの安全な物理的相互作用を可能にする 2 つの体制、速度と間隔の監視、および安全評価による監視停止は、ロボットの周囲の空間の信頼できる認識に依存します。
これは、視覚センサー (カメラ、RGB-D カメラ、LIDAR など)、近接センサー、またはオペレーターの存在によって作動するパッドなどの産業環境で使用される専用デバイスによって実現できます。
特定のソリューションの導入はアドホックであることが多く、インタラクション スペースの統一された表現や、さまざまなセンサーによるそのカバー範囲は存在しません。
この作業では、監視するスペースを定義し、すべてのセンサー データを占有に関する情報として表し、占有ベースのメトリックを使用して特定のセンサーがワークスペースをどのようにカバーするかを計算することで、この方向への第一歩を踏み出します。
3 つの静的シーンでの 2 つの (マルチ) センサー配置実験と動的シーンでの 1 つの実験でアプローチを実証します。
占有率の表現により、さまざまなセンサー設定の有効性を比較できます。
したがって、このアプローチは、特定のメトリクスとセンサー表現を最も効率的にカバーするセンサー設定を確立するためのプロトタイピング ツールとして機能します。

要約(オリジナル)

Two regimes permitting safe physical human-robot interaction, speed and separation monitoring and safety-rated monitored stop, depend on reliable perception of the space surrounding the robot. This can be accomplished by visual sensors (like cameras, RGB-D cameras, LIDARs), proximity sensors, or dedicated devices used in industrial settings like pads that are activated by the presence of the operator. The deployment of a particular solution is often ad hoc and no unified representation of the interaction space or its coverage by the different sensors exists. In this work, we make first steps in this direction by defining the spaces to be monitored, representing all sensor data as information about occupancy and using occupancy-based metrics to calculate how a particular sensor covers the workspace. We demonstrate our approach in two (multi-)sensor-placement experiments in three static scenes and one experiment in a dynamic scene. The occupancy representation allow to compare the effectiveness of various sensor setups. Therefore, this approach can serve as a prototyping tool to establish the sensor setup that provides the most efficient coverage for the given metrics and sensor representations.

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