Collaborating for Success: Optimizing System Efficiency and Resilience Under Agile Industrial Settings

要約

共有ワークスペースの安全性と人間工学を維持するだけでなく、共同セットアップのパフォーマンスと俊敏性を向上させる、効率的で回復力のある人間とロボットのコラボレーション戦略を設計することは、環境認識とロボット制御に関する重大な課題を引き起こします。
この研究では、この多面的な問題に対処するために、共同環境モニタリングとロボット動作制御のための新しいアプローチを紹介します。
私たちの研究では、2D レーザー情報を利用して、ISO 13855 および TS 15066 規格に準拠した安全監視ゾーンの新しい計算と分割を提案しています。
これらのゾーンは標準の 3 層構成で構成されるだけでなく、隣接する 2 つの象限にも拡張されるため、システムの稼働時間が向上し、不要なデッドロックが防止されます。
さらに、3D 視覚情報を活用して、人間の動的な表現や広範囲にわたる侵入を追跡します。
2D と 3D の知覚空間からの融合された感覚データを利用して、私たちが提案する階層型コントローラーはロボットの速度を安定して制御し、ラサールの不変原理を使用して検証されています。
経験的評価により、私たちのアプローチはタスクの実行時間とシステム応答遅延を大幅に短縮し、その結果、共同作業環境での効率と回復力が向上することが実証されています。

要約(オリジナル)

Designing an efficient and resilient human-robot collaboration strategy that not only upholds the safety and ergonomics of shared workspace but also enhances the performance and agility of collaborative setup presents significant challenges concerning environment perception and robot control. In this research, we introduce a novel approach for collaborative environment monitoring and robot motion regulation to address this multifaceted problem. Our study proposes novel computation and division of safety monitoring zones, adhering to ISO 13855 and TS 15066 standards, utilizing 2D lasers information. These zones are not only configured in the standard three-layer arrangement but are also expanded into two adjacent quadrants, thereby enhancing system uptime and preventing unnecessary deadlocks. Moreover, we also leverage 3D visual information to track dynamic human articulations and extended intrusions. Drawing upon the fused sensory data from 2D and 3D perceptual spaces, our proposed hierarchical controller stably regulates robot velocity, validated using Lasalle in-variance principle. Empirical evaluations demonstrate that our approach significantly reduces task execution time and system response delay, resulting in improved efficiency and resilience within collaborative settings.

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