Towards Human-Centered Construction Robotics: An RL-Driven Companion Robot For Contextually Assisting Carpentry Workers

要約

動的な建設業界では、従来のロボット統合は主に特定のタスクの自動化に焦点を当てており、建設ワークフローにおける人的側面の複雑さと変動性が見落とされることがよくありました。
この論文では、建設労働者の熟練した性質を尊重しながら、安全性とワークフローの流暢性を高めることを目的として、既存の業務内で建設労働者を支援するように設計された「作業コンパニオンローバー」による人間中心のアプローチを紹介します。
私たちは、大工の型枠へのロボット システムの導入に関する詳細な研究を実施し、コンテキスト強化学習 (RL) 駆動のモジュラー フレームワークを通じて、動的な環境での可動性、安全性、快適な作業員とロボットのコラボレーションを強調するプロトタイプを紹介します。
私たちの研究は、建設分野でのロボット応用を前進させ、適応ロボットが人間に代わるのではなくサポートする協調モデルを提唱し、インタラクティブで協調的な人間とロボットの労働力の可能性を強調しています。

要約(オリジナル)

In the dynamic construction industry, traditional robotic integration has primarily focused on automating specific tasks, often overlooking the complexity and variability of human aspects in construction workflows. This paper introduces a human-centered approach with a “work companion rover’ designed to assist construction workers within their existing practices, aiming to enhance safety and workflow fluency while respecting construction labor’s skilled nature. We conduct an in-depth study on deploying a robotic system in carpentry formwork, showcasing a prototype that emphasizes mobility, safety, and comfortable worker-robot collaboration in dynamic environments through a contextual Reinforcement Learning (RL)-driven modular framework. Our research advances robotic applications in construction, advocating for collaborative models where adaptive robots support rather than replace humans, underscoring the potential for an interactive and collaborative human-robot workforce.

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