要約
研究者は、さまざまな製造環境における自動化とユーザー インタラクションを合理化するために、オンライン ロボット プログラミング用の拡張現実 (AR) インターフェイスを研究しています。
この研究では、オンライン プログラミングとデータ視覚化のための AR インターフェイスを導入し、ランダム化されたロボットの経路計画に人間を統合し、人間の介入による手法に固有のランダム性を軽減します。
このインターフェイスは、物理要素に対応するホログラフィック アイテムを使用して、冗長マニピュレーターと対話します。
このインターフェイスは、Rapidly Random Tree Star (RRT*) および球面線形補間 (SLERP) アルゴリズムを利用して、スムーズな回転で衝突のないパスを通るエンドエフェクターの進行を実現します。
次に、逐次二次計画法 (SQP) によって、この進行のためのロボットの構成が実現されます。
プラットフォームは RRT* アルゴリズムをループで実行し、反復ごとにランダム サンプリングを通じて最短パスを個別に探索するため、生成される最適化されたパスにばらつきが生じます。
これらのパスは AR ユーザーに示され、AR ユーザーは環境コンテキストと直感に基づいて最適なパスを選択します。
このインターフェイスの精度と有効性は、7 自由度 (DOF) マニピュレータの実装とテストを通じて検証されており、ロボット プログラミングにおける現在の実践を前進させる可能性があることが示されています。
このペーパーの検証には、ロボット工学における人間参加型とコンテキスト認識の価値を実証する 2 つの実装が含まれています。
要約(オリジナル)
Researchers are exploring Augmented Reality (AR) interfaces for online robot programming to streamline automation and user interaction in variable manufacturing environments. This study introduces an AR interface for online programming and data visualization that integrates the human in the randomized robot path planning, reducing the inherent randomness of the methods with human intervention. The interface uses holographic items which correspond to physical elements to interact with a redundant manipulator. Utilizing Rapidly Random Tree Star (RRT*) and Spherical Linear Interpolation (SLERP) algorithms, the interface achieves end-effector s progression through collision-free path with smooth rotation. Next, Sequential Quadratic Programming (SQP) achieve robot s configurations for this progression. The platform executes the RRT* algorithm in a loop, with each iteration independently exploring the shortest path through random sampling, leading to variations in the optimized paths produced. These paths are then demonstrated to AR users, who select the most appropriate path based on the environmental context and their intuition. The accuracy and effectiveness of the interface are validated through its implementation and testing with a seven Degree-OF-Freedom (DOF) manipulator, indicating its potential to advance current practices in robot programming. The validation of this paper include two implementations demonstrating the value of human-in-the-loop and context awareness in robotics.
arxiv情報
| 著者 | Kaveh Malek,Claus Danielson,Fernando Moreu |
| 発行日 | 2024-06-04 21:54:59+00:00 |
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