Spatio-Temporal Avoidance of Predicted Occupancy in Human-Robot Collaboration

要約

この論文では、人間の活動の予測を統合してロボットにプロアクティブとリアクティブの応答機能を提供するというヒューマン ロボット コラボレーション (HRC) の課題について取り上げます。
現在または予測される人間のポーズを静的な障害物として考慮する従来の研究は、計画が近視眼的または保守的すぎるため、ロボットの経路に遅れが生じる可能性があります。
あるいは、人間の姿勢の時間変化の予測により、時間と空間で動的に同期された、予想される人間の姿勢を回避するロボットの経路が可能になります。
ここでは、STAPと呼ばれるプロアクティブ経路計画法を紹介します。これは、時空間人間占有マップを使用して人間の動きを予測するロボットの軌道を見つけ、ロボットが停止せずに通過できるようにします。
さらに、STAP は、ISO/TS 15066 の速度および分離監視 (SSM) で要求されるロボットの速度制限による遅延を予測しています。
STAP は、時空間運動計画問題を解決し、予想される最小持続時間の経路を見つけるために、RRT* に基づくサンプリングベースの計画アルゴリズムも提案しています。
実験結果は、STAP がタスク全体を通じて、より短い持続時間とより大きなロボットと人間の平均分離距離の経路を生成することを示しています。
さらに、STAP は HRC でのロボットの軌道継続時間をより正確に推定します。これは、プロアクティブとリアクティブのロボット シーケンスを実現するのに役立ちます。

要約(オリジナル)

This paper addresses human-robot collaboration (HRC) challenges of integrating predictions of human activity to provide a proactive-n-reactive response capability for the robot. Prior works that consider current or predicted human poses as static obstacles are too nearsighted or too conservative in planning, potentially causing delayed robot paths. Alternatively, time-varying prediction of human poses would enable robot paths that avoid anticipated human poses, synchronized dynamically in time and space. Herein, a proactive path planning method, denoted STAP, is presented that uses spatiotemporal human occupancy maps to find robot trajectories that anticipate human movements, allowing robot passage without stopping. In addition, STAP anticipates delays from robot speed restrictions required by ISO/TS 15066 speed and separation monitoring (SSM). STAP also proposes a sampling-based planning algorithm based on RRT* to solve the spatio-temporal motion planning problem and find paths of minimum expected duration. Experimental results show STAP generates paths of shorter duration and greater average robot-human separation distance throughout tasks. Additionally, STAP more accurately estimates robot trajectory durations in HRC, which are useful in arriving at proactive-n-reactive robot sequencing.

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