Kinematic Optimization of a Robotic Arm for Automation Tasks with Human Demonstration

要約

ロボット アームは、製造ラインなどのさまざまな自動化プロセスで非常に一般的です。
ただし、これらの高機能ロボットは通常、ピックアンドプレイスなどの単純な反復作業に限定されます。
一方で、特定のタスクに最適なロボットを設計するには、エンジニアリング時間とコストという多大なリソースが消費されます。
この論文では、人間のデモンストレーションに基づいて特定のタスクを実行するロボット アームの適合性を最適化するための新しい概念を提案します。
ロボット アームのフィットネスは、記録された人間の腕と手の経路に従う能力の尺度です。
最適化は、ロボット設計問題に対する粒子群最適化の修正版を使用して実行されます。
提案されたアプローチでは、タスクを完了するために必要なパスとともに最適なロボット設計を生成します。
このアプローチにより、ロボットアームの市場投入までの時間が短縮され、モジュール式ロボット部品の標準化が可能になる可能性があります。
初心者ユーザーでも、最小限のロボット アームをさまざまな作業に簡単に適用できます。
一般的な製造タスクの 2 つのテスト ケースが提示され、最適な設計が得られ、計算量が最大 92% 削減されます。

要約(オリジナル)

Robotic arms are highly common in various automation processes such as manufacturing lines. However, these highly capable robots are usually degraded to simple repetitive tasks such as pick-and-place. On the other hand, designing an optimal robot for one specific task consumes large resources of engineering time and costs. In this paper, we propose a novel concept for optimizing the fitness of a robotic arm to perform a specific task based on human demonstration. Fitness of a robot arm is a measure of its ability to follow recorded human arm and hand paths. The optimization is conducted using a modified variant of the Particle Swarm Optimization for the robot design problem. In the proposed approach, we generate an optimal robot design along with the required path to complete the task. The approach could reduce the time-to-market of robotic arms and enable the standardization of modular robotic parts. Novice users could easily apply a minimal robot arm to various tasks. Two test cases of common manufacturing tasks are presented yielding optimal designs and reduced computational effort by up to 92%.

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