Human-Aware Physical Human-Robot Collaborative Transportation and Manipulation with Multiple Aerial Robots

要約

人間とロボットの相互作用は、様々な産業や日常業務において不可欠な役割を果たし、ロボットが人間と効果的に協働し、人間の肉体的負担を軽減することを可能にする。物理的な人間とロボットのインタラクションのための既存のアプローチのほとんどは、人間と単一の地上ロボットまたは空中ロボットとの間のコラボレーションに焦点を当てています。近年、汎用性と機動性が向上した複数の空中ロボットを考慮した場合、この研究分野ではほとんど進展が見られない。本論文では、複数の空中ロボットを用いて、ケーブルで吊り下げられたペイロードを人間とロボットが協調して運搬・操作するための新しいアプローチを提案する。提案手法は、搬送物と人間作業者の間のスムーズで直感的なインタラクションを可能にする。同時に、マルチロボット輸送システムの内部冗長性を利用することで、操作中の距離制約を考慮する。本アプローチの主な要素は、(a)力センサに依存しない協調的なペイロード外部レンチ推定器、(b)人間と空中ロボットの協調的な輸送と操作のための6次元アドミタンスコントローラ、(c)ペイロードの軌道追跡やインタラクションの質に影響を与えることなく、人間とロボットの分離のような追加タスクの実行を保証するために、内部システムの冗長性を利用する人間を意識した力配分である。我々は、広範なシミュレーションと実世界での実験を通して、このアプローチを検証する。これらには、ロボットチームが人間の荷物の運搬や操作を支援するシナリオや、人間がロボットチームの環境ナビゲーションを支援するシナリオが含まれる。我々は、我々の知る限りにおいて初めて、我々のアプローチにより、クワッドローターチームが人間と物理的に協働し、人間とロボットの協働作業において、6自由度すべてにおいてペイロードを操作できることを実験的に実証した。

要約(オリジナル)

Human-robot interaction will play an essential role in various industries and daily tasks, enabling robots to effectively collaborate with humans and reduce their physical workload. Most of the existing approaches for physical human-robot interaction focus on collaboration between a human and a single ground or aerial robot. In recent years, very little progress has been made in this research area when considering multiple aerial robots, which offer increased versatility and mobility. This paper proposes a novel approach for physical human-robot collaborative transportation and manipulation of a cable-suspended payload with multiple aerial robots. The proposed method enables smooth and intuitive interaction between the transported objects and a human worker. In the same time, we consider distance constraints during the operations by exploiting the internal redundancy of the multi-robot transportation system. The key elements of our approach are (a) a collaborative payload external wrench estimator that does not rely on any force sensor; (b) a 6D admittance controller for human-aerial-robot collaborative transportation and manipulation; (c) a human-aware force distribution that exploits the internal system redundancy to guarantee the execution of additional tasks such inter-human-robot separation without affecting the payload trajectory tracking or quality of interaction. We validate the approach through extensive simulation and real-world experiments. These include scenarios where the robot team assists the human in transporting and manipulating a load, or where the human helps the robot team navigate the environment. We experimentally demonstrate for the first time, to the best of our knowledge, that our approach enables a quadrotor team to physically collaborate with a human in manipulating a payload in all 6 DoF in collaborative human-robot transportation and manipulation tasks.

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