Model Predictive Trajectory Planning for Human-Robot Handovers

要約

この研究では、人間とロボットの引き継ぎのための新しい軌道プランナーを開発します。
ハンドオーバー要件は、当然のことながら、パス追跡ベースのモデル予測コントローラーによって処理でき、パスの進行状況がハンドオーバーの進行状況の尺度として機能します。
さらに、パスからの逸脱は、ハンドオーバー位置予測にパス逸脱限界を適応させることにより、人間の動きを追跡するために使用されます。
この予測には、既知のハンドオーバー軌道に基づいてトレーニングされたガウス プロセス回帰モデルが使用されます。
協調的な 7-DoF ロボット マニピュレータを使用した実験では、提案されたアプローチの有効性と多用途性が示されています。

要約(オリジナル)

This work develops a novel trajectory planner for human-robot handovers. The handover requirements can naturally be handled by a path-following-based model predictive controller, where the path progress serves as a progress measure of the handover. Moreover, the deviations from the path are used to follow human motion by adapting the path deviation bounds with a handover location prediction. A Gaussian process regression model, which is trained on known handover trajectories, is employed for this prediction. Experiments with a collaborative 7-DoF robotic manipulator show the effectiveness and versatility of the proposed approach.

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