Codesign of Humanoid Robots for Ergonomy Collaboration with Multiple Humans via Genetic Algorithms and Nonlinear Optimization

要約

人間工学は、人間と人型ロボットの間の効果的な物理的コラボレーションのための制御アーキテクチャを設計する際に考慮すべき重要な要素です。
対照的に、人間工学的指標はロボットの設計段階では見落とされることが多く、そのため人間とロボットの物理的なインタラクションタスクでは最適なパフォーマンスが得られません。
この論文では、複数のエージェントの相互作用に関連する人間工学的指標に関して人型ロボットの設計を最適化するための新しい方法論を提案します。
私たちのアプローチは、ロボットリンクとモーター仕様の動的および運動学的パラメータ化を活用し、バイレベル最適化アプローチを使用して最適なロボット設計を模索します。
具体的には、まず遺伝的アルゴリズムによりリンクとモーターの特性を選択してロボットの設計を生成します。
次に、非線形最適化を使用して、さまざまな人間と重量で協力してペイロードを持ち上げる際のインタラクション人間工学指標を評価します。
私たちのアプローチの有効性を評価するために、バイレベル最適化を使用して得られた最適設計を、非線形最適化を使用して得られた設計と比較します。
私たちの結果は、提案されたアプローチが、ロボットの静的動作と動的動作を含む 2 つの参照シナリオで計算されたエネルギー消費量の観点から人間工学を大幅に改善することを示しています。
私たちは、さまざまな環境で人間と最適に物理的に協力することを目的としたヒューマノイドである ergoCub2 ロボットの設計を推進するために、私たちの方法論を適用する予定です。

要約(オリジナル)

Ergonomics is a key factor to consider when designing control architectures for effective physical collaborations between humans and humanoid robots. In contrast, ergonomic indexes are often overlooked in the robot design phase, which leads to suboptimal performance in physical human-robot interaction tasks. This paper proposes a novel methodology for optimizing the design of humanoid robots with respect to ergonomic indicators associated with the interaction of multiple agents. Our approach leverages a dynamic and kinematic parameterization of the robot link and motor specifications to seek for optimal robot designs using a bilevel optimization approach. Specifically, a genetic algorithm first generates robot designs by selecting the link and motor characteristics. Then, we use nonlinear optimization to evaluate interaction ergonomy indexes during collaborative payload lifting with different humans and weights. To assess the effectiveness of our approach, we compare the optimal design obtained using bilevel optimization against the design obtained using nonlinear optimization. Our results show that the proposed approach significantly improves ergonomics in terms of energy expenditure calculated in two reference scenarios involving static and dynamic robot motions. We plan to apply our methodology to drive the design of the ergoCub2 robot, a humanoid intended for optimal physical collaboration with humans in diverse environments

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