[論文レビュー] On-line collision avoidance for collaborative robot manipulators by adjusting off-line generated paths: An industrial use case

Mohammad Safeea, Pedro Neto+1 more|SPIRE - Sciences Po Institutional REpository|Sep 11, 2019

Robot Manipulation and Learning被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、リアルタイムのセンサデータと反発ベクトルの再形状技術を用いて、オフラインで生成された経路をリアルタイムで動的に調整する、産業用協働ロボット向けのオンライン衝突回避システムを提案する。人間とロボットを幾何学的キャプセルとしてモデル化し、最小距離と相対速度を計算することで、人間-ロボット相互作用中に滑らかで安全かつ連続的な運動を実現する。本手法は、標準的な産業用センサを搭載したKUKA iiwaロボットを用いて実際の自動車組立セルで検証された。

ABSTRACT

Human-robot collision avoidance is a key in collaborative robotics and in the framework of Industry 4.0. It plays an important role for achieving safety criteria while having humans and machines working side-by-side in unstructured and time-varying environment. This study introduces the subject of manipulator's on-line collision avoidance into a real industrial application implementing typical sensors and a commonly used collaborative industrial manipulator, KUKA iiwa. In the proposed methodology, the human co-worker and the robot are represented by geometric primitives (capsules). The minimum distance and relative velocity between them is calculated, when human/obstacles are nearby the concept of hypothetical repulsion and attraction vectors is used. By coupling this concept with a mathematical representation of robot's kinematics, a task level control with collision avoidance capability is achieved. Consequently, the off-line generated nominal path of the industrial task is modified on-the-fly so the robot is able to avoid collision with the co-worker safely while being able to fulfill the industrial operation. To guarantee motion continuity when switching between different tasks, the notion of repulsion-vector-reshaping is introduced. Tests on an assembly robotic cell in automotive industry show that the robot moves smoothly and avoids collisions successfully by adjusting the off-line generated nominal paths.

研究の動機と目的

• ロボットが停止せずに最小距離しきい値に違反しても人間の同僚を避ける必要がある、非構造的で未定義の産業環境において、安全でリアルタイムな人間-ロボット協働を可能にすること。
• 現在の協働ロボットが最小距離しきい値に違反すると停止してしまうという制限を克服し、継続的かつ反応的な運動調整を可能にすること。
• タスク切り替え時の運動の連続性を保つために、反発ベクトルの再形状機構を導入すること。
• 実際の産業用ロボット（KUKA iiwa）に本手法を実装・検証し、実際の自動車組立セルで一般的な市販センサを用いて検証すること。
• ロボットのネイティブな安全機能（例：Sunrise.OSの衝突検出）と衝突回避コントローラーを統合することで、信頼性を向上させること。

提案手法

• 人間とロボットを幾何学的キャプセルとしてモデル化し、リアルタイムで最小距離と相対速度を計算する。
• ハイブリッド制御戦略により、名目経路のゴールに向かう引力ベクトルと、人間が安全領域に入ると発生する反発力ベクトルを用いる。反発力ベクトルは距離と相対速度に基づいて計算される。
• 反発ベクトルの再形状技術により、タスク切り替え時のコントローラー間のスムーズな遷移を実現する。この技術は、タスク切り替え中に反発ベクトルの方向と大きさを変更することで、制御の滑らかさを保証する。
• KUKA iiwaの低レベル制御を実装するためにDirectServoライブラリを用い、ロボットのネイティブな安全メカニズムとの統合を可能にする。
• 標準産業用センサ（例：深度カメラやレーザースキャナ）からのセンサデータを用いて、人間の存在を検出し、位置と速度を推定する。
• アルゴリズムはリアルタイムで動作し、オフラインで生成された名目経路に対して、衝突を避けるために即座に経路調整を加える。この際、タスクの目的を保持したまま行う。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 標準センサとオフライン生成経路を用いて、実際の産業用協働ロボットにオンライン衝突回避を効果的に実装できるか？
• RQ2 タスク固有のコントローラーと衝突回避モードの切り替え時に、運動の連続性をどのように保てるか？
• RQ3 反発ベクトルの再形状技術が、人間-ロボット相互作用時のロボット運動の滑らかさと自然さをどの程度向上させるか？
• RQ4 動的な人間の動き（たとえば、一時停止や前後移動）を伴う実際の産業環境下で、システムの性能はどの程度か？
• RQ5 ロボットのネイティブな安全機能と安全に統合できるか？性能や信頼性に悪影響を及げないか？

主な発見

• 人間の停止や前後移動を伴うすべてのテストシナリオにおいて、ロボットは衝突を正常に回避した。これは、動的な人間行動に対しても高い頑健性を示したことを意味する。
• ユーザーはロボットの運動を滑らかで自然で、脅威を感じさせないものと評価した。運用中、危険や気味を損なうような感覚は報告されなかった。
• 反発ベクトルの再形状により、タスク切り替え時における運動の連続性が維持され、速度や方向の急激な変化が回避された。
• KUKA iiwaのネイティブな安全機能（DirectServoおよびSunrise.OS経由）との統合により、追加の保護層が提供され、産業用安全基準への適合が保証された。
• 本手法は実際の産業用自動車組立セルで成功裏に検証され、シミュレーションではなく生産環境に近い条件での実現可能性が裏付けられた。
• 再計画を再び行わずに、オフラインで生成された名目経路の整合性を保ちながら、リアルタイムでの経路調整が有効に実行された。