[论文解读] 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 4

一句话总结

本文提出了一种面向协作橱柜装配的人机协同机器人操作规划方法，其中双臂机器人通过受约束的运动规划与符合人体工学的交接方式完成抓取与放置任务，而人类则执行如拧螺丝和对齐等精细操作。通过优化物体姿态与机器人运动，该系统降低了人类的体力负担，并提升了协作效率。

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.

研究动机与目标

• 解决全自主机器人在装配过程中处理精细操作任务的局限性。
• 通过将重复性的抓取与放置任务交由机器人承担，降低劳动密集型装配过程中人类的体力负担。
• 通过根据人类与机器人的能力优势合理分配子任务，提升协作效率：机器人负责运输与定位，人类负责高精度任务。
• 通过在机器人运动规划与交接姿态选择中融入人体工学因素，提升用户舒适度与安全性。
• 开发一种基于约束的增量式规划方法，通过软指接触约束确保薄板及重新定向工件的稳定抓握。

提出的方法

• 采用配备平行夹爪与吸盘工具的双臂机器人，以处理包括薄板在内的多种工件。
• 利用RGB摄像头与AR标记实现实时工件识别与位姿估计。
• 应用基于约束的增量式操作规划方法，通过施加软指接触约束，防止抓取与重抓取过程中的滑移。
• 通过将交接姿态与人类自然姿势和可达范围对齐，优化机器人运动轨迹，以最小化人类体力应变。
• 在末端执行器处集成六维力/力矩传感器，以监测接触力，确保交接与装配过程中的安全操作。
• 采用工作流程设计：当人类完成当前子任务时，机器人同步准备下一个工件，实现持续协作。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何有效分配协作装配中的子任务，以充分发挥人类与机器人各自的优点？
• RQ2 在机器人辅助交接过程中，为确保对薄而可重新定向工件的安全稳定抓握，需要哪些约束与规划策略？
• RQ3 在机器人运动规划中融入人体工学因素，能在多大程度上降低协作装配过程中的体力负担？
• RQ4 与全自主机器人或纯人工装配相比，所提出的闭环人机协同系统在效率与用户舒适度方面表现如何？
• RQ5 增量式、基于约束的运动规划能否在动态、真实的世界协作环境中实现可靠且安全的操作？

主要发现

• 所提系统显著降低了人类体力负担，通过呈现已优化翻转姿态的工件，消除了前倾躯干的需要，并减少了肩部应变。
• 由于交接位置的优化，人类的伸手与抓取动作更加舒适，手臂移动减少，且更符合自然姿势。
• 由于机器人承担了准备任务，人类的空闲时间增加，从而实现了更平滑的工作流程连续性，降低了任务切换带来的疲劳。
• 基于约束的运动规划器成功实现了对薄板的稳定抓握，通过软指接触约束有效防止了在重新定向与交接过程中的滑移。
• 实验结果表明，人机协作系统在舒适度、效率与任务完成速度方面均优于纯人工或纯机器人操作方式。
• 即使在空间受限的环境中（如橱柜装配的最后阶段，空间余量有限），系统仍表现出稳健的性能。