Enhancing Human-Robot Collaboration Transportation through Obstacle-Aware Vibrotactile Feedback

要約

大きくて重い物体の輸送には人間とロボットのコラボレーション (HRC) の恩恵があり、日常業務へのロボットの貢献が高まり、人間のオペレーターが負傷するリスクが軽減されます。
このアプローチでは通常、人間の協力者がリーダーであり、ロボットがフォロワーの役割を果たします。
したがって、リーダーは環境の状況を認識することが不可欠です。
ただし、大きな物体を輸送する場合、その物体が環境のさまざまな部分を遮る可能性があるため、オペレーターの状況認識が損なわれる可能性があります。
この論文では、人間のオペレーターに周囲の障害物について知らせる、協調輸送フレームワーク用の新しい触覚ベースの環境認識モジュールを提案します。
ロボットは 2 台の LIDAR を使用して周囲の障害物を検出します。
警告モジュールは、障害物の位置と近接性に関するフィードバックを提供する 4 つの振動触覚デバイスを備えた触覚ベルトを通じてオペレーターに警告します。
提案されたモジュールは、周囲に対するオペレータの認識を強化することで、衝突を防ぎ、共同運搬シナリオにおける人間とロボットのチームの安全性を向上させます。
2 つの異なる状況で 2 人の非専門被験者による実験が行われます。
その結果、人間のパートナーは、触覚フィードバックのおかげで、障害物が隠れた未知の環境でも共同輸送システムをうまく誘導できることが示されました。

要約(オリジナル)

Transporting large and heavy objects can benefit from Human-Robot Collaboration (HRC), increasing the contribution of robots to our daily tasks and reducing the risk of injuries to the human operator. This approach usually posits the human collaborator as the leader, while the robot has the follower role. Hence, it is essential for the leader to be aware of the environmental situation. However, when transporting a large object, the operator’s situational awareness can be compromised as the object may occlude different parts of the environment. This paper proposes a novel haptic-based environmental awareness module for a collaborative transportation framework that informs the human operator about surrounding obstacles. The robot uses two LIDARs to detect the obstacles in the surroundings. The warning module alerts the operator through a haptic belt with four vibrotactile devices that provide feedback about the location and proximity of the obstacles. By enhancing the operator’s awareness of the surroundings, the proposed module improves the safety of the human-robot team in co-carrying scenarios by preventing collisions. Experiments with two non-expert subjects in two different situations are conducted. The results show that the human partner can successfully lead the co-transportation system in an unknown environment with hidden obstacles thanks to the haptic feedback.

arxiv情報

著者 Doganay Sirintuna,Idil Ozdamar,Juan M. Gandarias,Arash Ajoudani
発行日 2023-08-24 12:20:54+00:00
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