A General Safety Framework for Autonomous Manipulation in Human Environments

要約

自律型ロボットは、特に反復的で危険な作業において肉体労働力を増強すると予測されています。
このようなロボットを人間のいる環境にうまく導入するには、人間の安全を保証することが重要です。
人間の安全を確保するための最先端のアプローチは、人間とロボットの自然なコラボレーションを可能にするには制限が多すぎるか、または、事前に定義された軌道の知識など、自律型ロボットには当てはまらない強い仮定を置いています。
したがって、我々は、人間の環境における AI ベースの操作のための力と力を制限するフレームワークである SaRA シールドを提案します。これは、ロボットの高速速度を可能にしながら正式な安全保証を提供します。
最近の研究では、拘束されていない衝突では、拘束された衝突 (クランプ) よりも大幅に高い接触力が可能であることが示されているため、到達可能性解析を使用して衝突タイプによって接触を分類することを提案します。
次に、ロボットの運動エネルギーが、接触している人体の各部分の検出された衝突タイプの痛みと損傷の閾値を下回っていることを検証します。
私たちの実際の実験では、SaRA シールドがロボットの速度を効果的に低下させ、怪我を防止するエネルギー制限を遵守できることが示されています。

要約(オリジナル)

Autonomous robots are projected to augment the manual workforce, especially in repetitive and hazardous tasks. For a successful deployment of such robots in human environments, it is crucial to guarantee human safety. State-of-the-art approaches to ensure human safety are either too restrictive to permit a natural human-robot collaboration or make strong assumptions that do not hold when for autonomous robots, e.g., knowledge of a pre-defined trajectory. Therefore, we propose SaRA-shield, a power and force limiting framework for AI-based manipulation in human environments that gives formal safety guarantees while allowing for fast robot speeds. As recent studies have shown that unconstrained collisions allow for significantly higher contact forces than constrained collisions (clamping), we propose to classify contacts by their collision type using reachability analysis. We then verify that the kinetic energy of the robot is below pain and injury thresholds for the detected collision type of the respective human body part in contact. Our real-world experiments show that SaRA-shield can effectively reduce the speed of the robot to adhere to injury-preventing energy limits.

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