Safety Evaluation of Human Arm Operations Using IMU Sensors with a Spring-Damper-Mass Predictive Model

要約

このホワイトペーパーでは、予測安全モデル（PSM）と統合された手首に取り付けられた慣性測定ユニット（IMU）システムを介して、人間とロボットの共同製造環境におけるリアルタイムの安全性監視に対する新しいアプローチを紹介します。
提案されたシステムは、インピーダンスベースの計算を通じて確率的安全評価を採用して、手首の動きに特化したスプリングダンパーマスモデルの適応を通じて以前のPSM実装を拡張します。
包括的な比較分析を通じて定量的な安全性のしきい値を確立するために、周波数ドメイン法で提案されたインピーダンスベースの安全アプローチを分析します。
3つの製造タスクにわたる実験的検証 – ツール操作、目視検査、およびピックアンドプレイス操作。
結果は、最適化されたパラメーター選択を通じて計算効率を維持しながら、多様な製造シナリオ全体で堅牢なパフォーマンスを示しています。
この作業は、人間とロボットの共同製造環境のリアルタイムでの適応リスク評価における将来の開発の基盤を確立しています。

要約(オリジナル)

This paper presents a novel approach to real-time safety monitoring in human-robot collaborative manufacturing environments through a wrist-mounted Inertial Measurement Unit (IMU) system integrated with a Predictive Safety Model (PSM). The proposed system extends previous PSM implementations through the adaptation of a spring-damper-mass model specifically optimized for wrist motions, employing probabilistic safety assessment through impedance-based computations. We analyze our proposed impedance-based safety approach with frequency domain methods, establishing quantitative safety thresholds through comprehensive comparative analysis. Experimental validation across three manufacturing tasks – tool manipulation, visual inspection, and pick-and-place operations. Results show robust performance across diverse manufacturing scenarios while maintaining computational efficiency through optimized parameter selection. This work establishes a foundation for future developments in adaptive risk assessment in real-time for human-robot collaborative manufacturing environments.

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