Adaptive Collision Sensitivity for Efficient and Safe Human-Robot Collaboration

要約

物理的なヒトロボットコラボレーション（HRC）中にロボットオペレーターが安全であると考えられるものは、対応するHRC標準（ISO/TS 15066など）で指定されています。
動くロボットとオペレーターの間の衝突を許可する体制は、電力と力制限（PFL）と呼ばれ、許容される接触力を制限します。
ロボット表面全体で同じ固定接触しきい値を使用すると、衝撃力が制限内であってもロボットが停止する必要があるため、重要かつ不必要な生産性の損失が発生します。
ここでは、各ロボットリンクの有効質量とリンク速度に基づいて、ロボットがロボット本体のさまざまな部分と動的に計算された推定衝突力に基づいて、ロボットが中断するか、モーションを中断するか継続するかを決定するフレームワークを提示します。
衝突検出と分離のために、敏感肌（エアスキン）を使用したシミュレートされたリアル6軸コラボレーションロボットアーム（UR10E）の実験を実施しました。
私たちの方法の一般性を実証するために、シミュレートされたKuka LBR IIWAロボットに関する実験を追加しました。そこでは、衝突検出と分離が関節のトルクセンシングに引き寄せられます。
過渡的および準静的衝突の両方を備えた模擬ピックアンドプレイスシナリオでは、衝突に対する感度がタスクのパフォーマンスとストップの数にどのように影響するかを示します。
衝突ごとにタスクを中断する標準的なアプローチを使用して、生産性の45％を超える上昇を示しています。
サイクル時間と中断の数を短縮しながら、私たちのフレームワークは人間のオペレーターの安全性も保証します。
この方法は、有効質量を計算できるロボットに適用できます。

要約(オリジナル)

What is considered safe for a robot operator during physical human-robot collaboration (HRC) is specified in corresponding HRC standards (e.g., ISO/TS 15066). The regime that allows collisions between the moving robot and the operator, called Power and Force Limiting (PFL), restricts the permissible contact forces. Using the same fixed contact thresholds on the entire robot surface results in significant and unnecessary productivity losses, as the robot needs to stop even when impact forces are within limits. Here we present a framework that decides whether the robot should interrupt or continue its motion based on estimated collision force computed individually for different parts of the robot body and dynamically on the fly, based on the effective mass of each robot link and the link velocity. We performed experiments on simulated and real 6-axis collaborative robot arm (UR10e) with sensitive skin (AIRSKIN) for collision detection and isolation. To demonstrate the generality of our method, we added experiments on the simulated KUKA LBR iiwa robot, where collision detection and isolation draws on joint torque sensing. On a mock pick-and-place scenario with both transient and quasi-static collisions, we demonstrate how sensitivity to collisions influences the task performance and number of stops. We show an increase in productivity over 45% from using the standard approach that interrupts the tasks during every collision. While reducing the cycle time and the number of interruptions, our framework also ensures the safety of human operators. The method is applicable to any robot for which the effective mass can be calculated.

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