Integrating Uncertainty-Aware Human Motion Prediction into Graph-Based Manipulator Motion Planning

要約

再製造現場では人間の作業員を補完する協力者として産業用ロボットの活用が進んでいます。
このような人間とロボットのコラボレーション (HRC) は、人間の作業者が労働集約的なタスクの柔軟性と効率を向上させるのを支援することを目的としています。
この論文では、人間と共同作業を行う際にマニピュレータの衝突のない動作を効果的に計算するための、HRC のための人間を意識した動作計画フレームワークを提案します。
ニューラル人間動作予測モデルを採用し、マニピュレーターのプロアクティブな計画を可能にします。
特に、マニピュレーターの計画において予測された人間の軌跡を盲目的に信頼して利用するのではなく、人間の安全をさらに確保するために神経予測モデルの不確実性を定量化します。
さらに、不確実性を考慮した予測を、主要なワークスペース要素を捉え、それらの相互関係を示すグラフに統合します。
次に、グラフ ニューラル ネットワークを利用して、構築されたグラフを操作します。
したがって、ロボットの動作計画では、作業空間内のすべての要素間の依存関係と、人間の作業者の将来の動作の潜在的な影響の両方が考慮されます。
人間が分解タスクを実行する共有ワークスペースで 6 自由度マニピュレータを使用して、提案された計画フレームワークを実験的に検証します。
この結果は、HRC のスムーズさと安全性の向上という点で、私たちのアプローチの利点を示しています。
この作品の簡単な紹介ビデオが補足資料として利用可能です。

要約(オリジナル)

There has been a growing utilization of industrial robots as complementary collaborators for human workers in re-manufacturing sites. Such a human-robot collaboration (HRC) aims to assist human workers in improving the flexibility and efficiency of labor-intensive tasks. In this paper, we propose a human-aware motion planning framework for HRC to effectively compute collision-free motions for manipulators when conducting collaborative tasks with humans. We employ a neural human motion prediction model to enable proactive planning for manipulators. Particularly, rather than blindly trusting and utilizing predicted human trajectories in the manipulator planning, we quantify uncertainties of the neural prediction model to further ensure human safety. Moreover, we integrate the uncertainty-aware prediction into a graph that captures key workspace elements and illustrates their interconnections. Then a graph neural network is leveraged to operate on the constructed graph. Consequently, robot motion planning considers both the dependencies among all the elements in the workspace and the potential influence of future movements of human workers. We experimentally validate the proposed planning framework using a 6-degree-of-freedom manipulator in a shared workspace where a human is performing disassembling tasks. The results demonstrate the benefits of our approach in terms of improving the smoothness and safety of HRC. A brief video introduction of this work is available as the supplemental materials.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google