論文の概要: SERA: Safe and Efficient Reactive Obstacle Avoidance for Collaborative Robotic Planning in Unstructured Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.13821v2
• Date: Tue, 28 Mar 2023 03:43:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-29 20:02:51.068241
• Title: SERA: Safe and Efficient Reactive Obstacle Avoidance for Collaborative Robotic Planning in Unstructured Environments
• Title（参考訳）: SERA:非構造環境における協調型ロボット計画のための安全かつ効率的なリアクティブ障害物回避
• Authors: Apan Dastider and Mingjie Lin
• Abstract要約: 本稿では,リアクティブな全身障害物回避手法を提案する。 ロボットアームは、直接接触することなく、任意の3次元形状の障害物を積極的に回避することができる。 本手法は,非定常環境における安全ロボット協調のための堅牢で効果的なソリューションを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5229257192293197
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Safe and efficient collaboration among multiple robots in unstructured environments is increasingly critical in the era of Industry 4.0. However, achieving robust and autonomous collaboration among humans and other robots requires modern robotic systems to have effective proximity perception and reactive obstacle avoidance. In this paper, we propose a novel methodology for reactive whole-body obstacle avoidance that ensures conflict-free robot-robot interactions even in dynamic environment. Unlike existing approaches based on Jacobian-type, sampling based or geometric techniques, our methodology leverages the latest deep learning advances and topological manifold learning, enabling it to be readily generalized to other problem settings with high computing efficiency and fast graph traversal techniques. Our approach allows a robotic arm to proactively avoid obstacles of arbitrary 3D shapes without direct contact, a significant improvement over traditional industrial cobot settings. To validate our approach, we implement it on a robotic platform consisting of dual 6-DoF robotic arms with optimized proximity sensor placement, capable of working collaboratively with varying levels of interference. Specifically, one arm performs reactive whole-body obstacle avoidance while achieving its pre-determined objective, while the other arm emulates the presence of a human collaborator with independent and potentially adversarial movements. Our methodology provides a robust and effective solution for safe human-robot collaboration in non-stationary environments.
• Abstract（参考訳）: 産業4.0の時代には、非構造環境における複数のロボット間の安全で効率的なコラボレーションがますます重要になっている。 しかしながら、人間や他のロボット間の堅牢で自律的な協調を実現するためには、現代のロボットシステムは効果的な近接認識と反応性障害物回避を要求される。 本稿では,動的環境においてもコンフリクトフリーなロボットとロボットのインタラクションを保証する,リアクティブな全身障害物回避手法を提案する。 ヤコビアン型,サンプリングベース,幾何学的手法に基づく既存の手法とは異なり,我々の手法は最新の深層学習とトポロジカル多様体学習を活用し,高い計算効率と高速グラフトラバース技術を備えた他の問題設定に容易に一般化することができる。 我々のアプローチでは、ロボットアームが直接接触することなく任意の3D形状の障害物を積極的に回避することができる。 このアプローチを検証するために,我々は,近接センサ配置を最適化した2つの6自由度ロボットアームからなるロボットプラットフォームに実装した。 特に、一方の腕は、予め決められた目標を達成しながら、反応的な全身障害物回避を行い、もう一方の腕は、独立して潜在的に敵対的な動きを持つ人間の協力者の存在を模倣する。 本手法は,非定常環境における安全ロボット協調のための堅牢で効果的なソリューションを提供する。

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