A Unified Architecture for Dynamic Role Allocation and Collaborative Task Planning in Mixed Human-Robot Teams

要約

ハンドリング、溶接、組み立てなどのいくつかの産業用途における人間とロボットの協調プロセスの導入が増えており、大規模な異種チームを管理し、同時に複雑なタスクの実行を監視できるシステムの追求が展開されています。
この論文では、任意の規模の人間とロボットの混合チームにおける動的な役割割り当てと共同作業計画のための新しいアーキテクチャを紹介します。
このアーキテクチャは、アクションのスケジューリングを担当するビヘイビア ツリー (BT) に基づく、集中型のリアクティブでモジュール式のタスクに依存しない計画手法を活用しており、割り当て問題は、動的に個別の役割を割り当てる混合整数線形プログラム (MILP) を通じて定式化されます。
またはチームのエージェントとのコラボレーション。
MILP コストとして使用されるさまざまなメトリクスにより、アーキテクチャはコラボレーションのさまざまな側面 (メイクスパン、人間工学、人間の好みなど) を優先することができます。
人間の好みは交渉フェーズを通じて特定され、人間のエージェントは割り当てられたタスクの実行を受け入れるか拒否することができます。さらに、人間とシステムの間の双方向通信は、直感的な機能を提供する拡張現実 (AR) カスタム ユーザー インターフェイスを通じて実現されます。
さまざまなアクション段階で作業者を支援し、調整する機能。
提案された方法論の計算の複雑さは、産業規模のジョブおよびチームにおいて文献アプローチを上回ります (コラボレーションを伴うチーム内の最大 50 のアクションおよび 20 のエージェントの問題が 1 秒以内に解決されます)。
コスト関数が変化するにつれて、割り当てられた役割が異なることで、いくつかの生産要件に対するアーキテクチャの柔軟性が強調されます。
最後に、ユーザビリティの高さと対象シナリオへの適合性を示す主観評価です。

要約(オリジナル)

The growing deployment of human-robot collaborative processes in several industrial applications, such as handling, welding, and assembly, unfolds the pursuit of systems which are able to manage large heterogeneous teams and, at the same time, monitor the execution of complex tasks. In this paper, we present a novel architecture for dynamic role allocation and collaborative task planning in a mixed human-robot team of arbitrary size. The architecture capitalizes on a centralized reactive and modular task-agnostic planning method based on Behavior Trees (BTs), in charge of actions scheduling, while the allocation problem is formulated through a Mixed-Integer Linear Program (MILP), that assigns dynamically individual roles or collaborations to the agents of the team. Different metrics used as MILP cost allow the architecture to favor various aspects of the collaboration (e.g. makespan, ergonomics, human preferences). Human preference are identified through a negotiation phase, in which, an human agent can accept/refuse to execute the assigned task.In addition, bilateral communication between humans and the system is achieved through an Augmented Reality (AR) custom user interface that provides intuitive functionalities to assist and coordinate workers in different action phases. The computational complexity of the proposed methodology outperforms literature approaches in industrial sized jobs and teams (problems up to 50 actions and 20 agents in the team with collaborations are solved within 1 s). The different allocated roles, as the cost functions change, highlights the flexibility of the architecture to several production requirements. Finally, the subjective evaluation demonstrating the high usability level and the suitability for the targeted scenario.

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