[論文レビュー] Human-in-the-loop Robotic Manipulation Planning for Collaborative Assembly

Mohamed Raessa, Jimmy Chi Yin Chen+2 more|arXiv (Cornell University)|Sep 25, 2019

Robot Manipulation and Learning参考文献 39被引用数 4

ひとこと要約

本論文は、共同キャビネット組立を想定した人間を含むロボット操作計画手法を提案する。二本のアームを備えたロボットは、制約付き運動計画とエゴノミクスに配慮したハンドオーバーを用いてピックアンドプレースを実行するが、ねじ回しや合わせ作業といった微細な作業は人間が担当する。本システムは、物体の姿勢とロボットの運動を最適化することで、安全で快適な協働を実現し、人間の身体的負担を軽減するとともに、作業効率を向上させる。

ABSTRACT

This paper develops a robotic manipulation planner for human-robot collaborative assembly. Unlike previous methods which study an independent and fully AI-equipped autonomous system, this paper explores the subtask distribution between a robot and a human and studies a human-in-the-loop robotic system for collaborative assembly. The system distributes the subtasks of an assembly to robots and humans by exploiting their advantages and avoiding their disadvantages. The robot in the system will work on pick-and-place tasks and provide workpieces to humans. The human collaborator will work on fine operations like aligning, fixing, screwing, etc. A constraint based incremental manipulation planning method is proposed to generate the motion for the robots. The performance of the proposed system is demonstrated by asking a human and the dual-arm robot to collaboratively assemble a cabinet. The results showed that the proposed system and planner are effective, efficient, and can assist humans in finishing the assembly task comfortably.

研究の動機と目的

• 組立作業における微細な操作を処理する完全に自律的なロボットの限界を克服すること。
• 繰り返しのピックアンドプレース作業をロボットに任せる事で、人的労働が重い組立工程における人間の身体的負担を軽減すること。
• ロボットの輸送・位置決め能力と人間の高精度作業能力を活かして、サブタスクを最適に分配することで協働の効率を向上させること。
• 人間のエゴノミクスをロボットの運動計画とハンドオーバー姿勢選定に組み込むことで、ユーザーの快適性と安全性を向上させること。
• 薄板や再方向転換が可能なワークピeceの安定した操作を実現するための制約ベースの段階的計画法を開発すること。

提案手法

• 薄板を含む多様なワークピースを扱えるように、並列グリッパーと吸引カップツールを備えた二本アームロボットを用いる。
• リアルタイムでのワークピース認識とポーズ推定に、RGBカメラとARマーカーを活用する。
• 滑りを防ぐためのソフトフィンガーカontact制約を強制する制約ベースの段階的マニピュレーション計画法を適用する。
• ハンドオーバーポーズを人間の自然な姿勢と到達範囲に合わせることで、ロボットの運動経路を最適化し、人間の身体的負担を低減する。
• エンドエフェクタにFTセンサを統合し、ハンドオーバーや組立工程中の接触力のモニタリングを実施し、安全な操作を確保する。
• 人間が現在のサブタスクを完了している間、ロボットが次のワークピースの準備を行うワークフローを採用し、連続的な協働を可能にする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 人間とロボットのそれぞれの強みを活かせるように、共同組立におけるサブタスクを効果的にどのように分配すべきか。
• RQ2 ロボット支援ハンドオーバー中に、薄板や再方向転換可能なワークピースを安全かつ安定して操作するためには、どのような制約と計画戦略が必要か。
• RQ3 ロボットの運動計画に人間のエゴノミクスを組み込むことで、共同組立における身体的負担はどの程度軽減されるか。
• RQ4 提案された人間を含むロボットシステムは、完全に自律的なロボットや人間のみによる組立と比較して、作業効率とユーザー快適性の面でどの程度優れているか。
• RQ5 段階的で制約ベースの運動計画は、動的で現実世界の協働環境でも信頼性があり安全なマニピュレーションを可能にするか。

主な発見

• 提案されたシステムにより、人間の身体的負担が顕著に軽減され、前屈した体幹の姿勢を取る必要がなくなり、すでに裏返された最適な姿勢でボードを提示することで、肩への負担も減少した。
• ハンドオーバーの位置が改善されたことで、人間の腕の動きが軽減され、自然な姿勢との整合性が高まり、取り付けやピッキング作業がより快適になった。
• ロボットが準備作業を担ったため、人間の待機時間が延長され、作業フローの連続性が向上し、タスク切り替えによる疲労も軽減された。
• 制約ベースの運動計画法により、ソフトフィンガーカontact制約を用いて、薄板の再方向転換やハンドオーバー中に滑りを防止する安定したマニピュレーションが実現された。
• 実験の結果、人間とロボットの協働システムは、快適性・効率性・タスク完了速度の面で、人間のみまたはロボットのみのアプローチを上回った。
• 制約のある作業空間、特にキャビネット組立の最終段階における空間的制約が厳しい状況でも、本システムは頑健な性能を示した。