論文の概要: Computational ergonomics for task delegation in Human-Robot Collaboration: spatiotemporal adaptation of the robot to the human through contactless gesture recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.11007v1
• Date: Mon, 21 Mar 2022 14:23:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-22 21:14:44.938394
• Title: Computational ergonomics for task delegation in Human-Robot Collaboration: spatiotemporal adaptation of the robot to the human through contactless gesture recognition
• Title（参考訳）: 人間-ロボット協調におけるタスクデリゲートのための計算エルゴノミクス:接触なしジェスチャー認識によるロボットの人間への時空間適応
• Authors: Brenda Elizabeth Olivas-Padilla, Dimitris Papanagiotou, Gavriela Senteri, Sotiris Manitsaris, and Alina Glushkova
• Abstract要約: 本稿では,人間工学的に有効なタスクデリゲートとヒューマン・ヒューマン・コラボレーション(HRC)の2つの仮説を提案する。 第1の仮説では、縮小されたセンサー群からのモーションデータを用いて人間工学的なタスクを定量化することが可能である。 第2の仮説は、ジェスチャー認識と空間適応を含めることで、不要な動きを避けることで、HRCシナリオのエルゴノミクスを改善することができるというものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: The high prevalence of work-related musculoskeletal disorders (WMSDs) could be addressed by optimizing Human-Robot Collaboration (HRC) frameworks for manufacturing applications. In this context, this paper proposes two hypotheses for ergonomically effective task delegation and HRC. The first hypothesis states that it is possible to quantify ergonomically professional tasks using motion data from a reduced set of sensors. Then, the most dangerous tasks can be delegated to a collaborative robot. The second hypothesis is that by including gesture recognition and spatial adaptation, the ergonomics of an HRC scenario can be improved by avoiding needless motions that could expose operators to ergonomic risks and by lowering the physical effort required of operators. An HRC scenario for a television manufacturing process is optimized to test both hypotheses. For the ergonomic evaluation, motion primitives with known ergonomic risks were modeled for their detection in professional tasks and to estimate a risk score based on the European Assembly Worksheet (EAWS). A Deep Learning gesture recognition module trained with egocentric television assembly data was used to complement the collaboration between the human operator and the robot. Additionally, a skeleton-tracking algorithm provided the robot with information about the operator's pose, allowing it to spatially adapt its motion to the operator's anthropometrics. Three experiments were conducted to determine the effect of gesture recognition and spatial adaptation on the operator's range of motion. The rate of spatial adaptation was used as a key performance indicator (KPI), and a new KPI for measuring the reduction in the operator's motion is presented in this paper.
• Abstract（参考訳）: 作業関連筋骨格障害 (wmsds) の高頻度化は, 人間-ロボット協調 (hrc) フレームワークの最適化により解決できる。 本稿では,エルゴノミカルに有効なタスクデリゲーションとhrcの2つの仮説を提案する。 第1の仮説では、縮小されたセンサー群からのモーションデータを用いて人間工学的なタスクを定量化することが可能である。 そして、最も危険なタスクを協調ロボットに委譲することができる。 2つめの仮説は、ジェスチャー認識と空間適応を含めることで、オペレーターが人間工学的リスクにさらす必要のない動きを避け、オペレーターに必要な物理的労力を下げることで、hrcシナリオの人間工学を改善することができる、ということである。 テレビ製造プロセスのhrcシナリオは、両方の仮説をテストするために最適化される。 エルゴノミクス評価では, エルゴノミクスリスクが既知の運動プリミティブを, 専門業務における検出と欧州議会ワークシート(EAWS)に基づくリスクスコアの推定のためにモデル化した。 自己中心型テレビ組立データを用いて学習したディープラーニングジェスチャー認識モジュールを用いて,人間とロボットの協調を補完した。 さらに、スケルトン追跡アルゴリズムは、ロボットにオペレータのポーズに関する情報を提供し、その動きをオペレータのヒューマンメトリックスに空間的に適応させることを可能にした。 ジェスチャー認識と空間適応が操作者の動作範囲に与える影響を判定する3つの実験を行った。 本論文では,空間適応率をキーパフォーマンス指標(kpi)として使用し,オペレータの動きの低減度を測定するための新しいkpiを提案する。

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