CoBOS: Constraint-Based Online Scheduler for Human-Robot Collaboration

要約

人間とロボットが関与する組み立てプロセスは、個々の活動と共有作業スペースへのアクセスを調整する必要があるため、困難なシナリオです。
固定されたロボット プログラムには、固定されたプロトコルから逸脱する余地がありません。
このようなプロセスに取り組むことはユーザーにとってストレスとなり、非効率な動作や失敗につながる可能性があります。
我々は、CoBOSと呼ばれるビヘイビアツリーを促進するリアクティブ実行制御フレームワークにおけるオンライン制約ベースのスケジューリングという新しいアプローチを提案します。
これにより、ロボットは、アクティビティの完了の遅れや（人間による）アクティビティの選択などの不確実なイベントに適応できます。
共通のタスクを完了するために人間が選択したアクティビティを最適に補完するようにロボットの同僚が自分たちの行動を適応させるため、ユーザーはストレスを感じることが少なくなります。
作業条件の改善に加えて、当社のアルゴリズムは不確実性の高いシナリオでも効率の向上につながります。
56000 回の実験による確率論的シミュレーション研究を使用してアルゴリズムを評価します。
すべてのベースラインを 4 ～ 10% 上回るパフォーマンスを示しています。
Franka Emika Panda ロボットを使用した最初の実際のロボット実験と、HTC Vive VR グローブに基づく人間追跡は有望に見えます。

要約(オリジナル)

Assembly processes involving humans and robots are challenging scenarios because the individual activities and access to shared workspace have to be coordinated. Fixed robot programs leave no room to diverge from a fixed protocol. Working on such a process can be stressful for the user and lead to ineffective behavior or failure. We propose a novel approach of online constraint-based scheduling in a reactive execution control framework facilitating behavior trees called CoBOS. This allows the robot to adapt to uncertain events such as delayed activity completions and activity selection (by the human). The user will experience less stress as the robotic coworkers adapt their behavior to best complement the human-selected activities to complete the common task. In addition to the improved working conditions, our algorithm leads to increased efficiency, even in highly uncertain scenarios. We evaluate our algorithm using a probabilistic simulation study with 56000 experiments. We outperform all baselines by a margin of 4-10%. Initial real robot experiments using a Franka Emika Panda robot and human tracking based on HTC Vive VR gloves look promising.

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