RAMPA: Robotic Augmented Reality for Machine Programming and Automation

要約

ロボット工学が従来の産業用途を超えてさまざまな分野に参入し続けるにつれて、直感的なロボットのトレーニングおよび対話システムの必要性がますます重要になっています。
このペーパーでは、Meta Quest 3 などの最先端の市販 AR ヘッドセットの機能を利用して、デモンストレーションからのプログラミング (PfD) のアプリケーションを容易にするシステムである、マシン プログラミングのためのロボット拡張現実 (RAMPA) を紹介します。
ユニバーサルロボット UR10 などの産業用ロボットアームでのアプローチ。
私たちのアプローチにより、ユーザーの物理的環境内で直接、その場でのデータ記録、視覚化、スキルデモンストレーションの微調整が可能になります。
RAMPA は、安全上の懸念、プログラミングの障壁、実際のハードウェアでのデモンストレーション収集の非効率性など、PfD の重大な課題に対処します。
当社のシステムのパフォーマンスは、3 つの異なるロボット操作タスクを指導する際の運動感覚制御の従来の方法と比較して評価され、標準化された調査を使用してタスクのパフォーマンスと完了時間、軌道の滑らかさ、システムの使いやすさ、ユーザー エクスペリエンス、およびタスクの負荷を測定する定量的な指標で分析されます。
私たちの調査結果は、ロボットのタスクを教え、改良する方法が大幅に進歩し、ロボット プログラミングにおける操作の安全性、効率、およびユーザーの関与の向上が期待できることを示しています。

要約(オリジナル)

As robotics continue to enter various sectors beyond traditional industrial applications, the need for intuitive robot training and interaction systems becomes increasingly more important. This paper introduces Robotic Augmented Reality for Machine Programming (RAMPA), a system that utilizes the capabilities of state-of-the-art and commercially available AR headsets, e.g., Meta Quest 3, to facilitate the application of Programming from Demonstration (PfD) approaches on industrial robotic arms, such as Universal Robots UR10. Our approach enables in-situ data recording, visualization, and fine-tuning of skill demonstrations directly within the user’s physical environment. RAMPA addresses critical challenges of PfD, such as safety concerns, programming barriers, and the inefficiency of collecting demonstrations on the actual hardware. The performance of our system is evaluated against the traditional method of kinesthetic control in teaching three different robotic manipulation tasks and analyzed with quantitative metrics, measuring task performance and completion time, trajectory smoothness, system usability, user experience, and task load using standardized surveys. Our findings indicate a substantial advancement in how robotic tasks are taught and refined, promising improvements in operational safety, efficiency, and user engagement in robotic programming.

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