Motion Priority Optimization Framework towards Automated and Teleoperated Robot Cooperation in Industrial Recovery Scenarios

要約

この研究では、産業復興シナリオにおける自動ロボットと遠隔操作ロボット間の効率的な動作優先設計のための最適化フレームワークを紹介します。
最近、産業現場ではロボットがますます一般的になってきていますが、人間とロボットが共有のワークスペースで共同作業や協力作業に従事する、人間とロボットのコラボレーション/協力 (HRC) を実現するには依然として課題があります。
たとえば、産業用ロボットが組立部品を作業スペースに落とした場合、安全のために対応する工場セルを停止する必要があります。
その後、人間の作業者がロボットの作業スペースに入ることを許可され、ロボットの復旧に取り組みます。
このプロセスは非連続的な製造を引き起こし、生産性の低下につながります。
最近、ロボット遠隔操作技術が、人々が遠隔地から安全にタスクを実行できるようにする有望なソリューションとして浮上しています。
このテクノロジーは、製造上の障害シナリオの回復プロセスで使用できます。
私たちの提案には、製造ロボットと回収ロボットの間の衝突回避を支援し、許容可能なリスクレベル内で生産ロスを最小限に抑えながら連続プロセスを促進する、適切な優先機能の設計が含まれます。
この論文では、優先関数の最適なパラメータを見つけるための、HRC シミュレータと最適化定式化を含むフレームワークを紹介します。
定量的および定性的な実験を通じて、新しいコンセプトの証明に取り組み、その実現可能性を実証します。

要約(オリジナル)

In this study, we present an optimization framework for efficient motion priority design between automated and teleoperated robots in an industrial recovery scenario. Although robots have recently become increasingly common in industrial sites, there are still challenges in achieving human-robot collaboration/cooperation (HRC), where human workers and robots are engaged in collaborative and cooperative tasks in a shared workspace. For example, the corresponding factory cell must be suspended for safety when an industrial robot drops an assembling part in the workspace. After that, a human worker is allowed to enter the robot workspace to address the robot recovery. This process causes non-continuous manufacturing, which leads to a productivity reduction. Recently, robotic teleoperation technology has emerged as a promising solution to enable people to perform tasks remotely and safely. This technology can be used in the recovery process in manufacturing failure scenarios. Our proposition involves the design of an appropriate priority function that aids in collision avoidance between the manufacturing and recovery robots and facilitates continuous processes with minimal production loss within an acceptable risk level. This paper presents a framework, including an HRC simulator and an optimization formulation, for finding optimal parameters of the priority function. Through quantitative and qualitative experiments, we address the proof of our novel concept and demonstrate its feasibility.

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