Reactive and Safety-Aware Path Replanning for Collaborative Applications

要約

このペーパーでは、人間とロボットの共同シナリオで動きを再繰り返し、反応性と安全に準拠した効率を強調します。
既存の人的認識モーションプランナーは構造化された環境で効果的ですが、多くの場合、予測不可能な人間の行動に苦労し、ロボットのパフォーマンスとスループットを制限する安全対策につながります。
この研究では、リアクティブパス再生と安全性の認識コスト関数を組み合わせて、ロボットが人間の状態の変化へのパスを調整できるようにします。
このソリューションは、安全性を犠牲にすることなく、実行時間と軌跡の減速の必要性を短縮します。
シミュレーションと現実世界の実験は、最大60 \％の効率向上を伴う、標準的なヒトロボット協力アプローチと比較した方法の有効性を示しています。

要約(オリジナル)

This paper addresses motion replanning in human-robot collaborative scenarios, emphasizing reactivity and safety-compliant efficiency. While existing human-aware motion planners are effective in structured environments, they often struggle with unpredictable human behavior, leading to safety measures that limit robot performance and throughput. In this study, we combine reactive path replanning and a safety-aware cost function, allowing the robot to adjust its path to changes in the human state. This solution reduces the execution time and the need for trajectory slowdowns without sacrificing safety. Simulations and real-world experiments show the method’s effectiveness compared to standard human-robot cooperation approaches, with efficiency enhancements of up to 60\%.

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