Fugu-MT 論文翻訳(概要): DULA and DEBA: Differentiable Ergonomic Risk Models for Postural Assessment and Optimization in Ergonomically Intelligent pHRI

論文の概要: DULA and DEBA: Differentiable Ergonomic Risk Models for Postural Assessment and Optimization in Ergonomically Intelligent pHRI

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.03491v1
Date: Fri, 6 May 2022 22:24:01 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-05-10 14:40:29.692149
Title: DULA and DEBA: Differentiable Ergonomic Risk Models for Postural Assessment and Optimization in Ergonomically Intelligent pHRI
Title（参考訳）: DULAとDEBA:ergonomicly Intelligent pHRIにおける姿勢評価と最適化のための微分エルゴノミクスリスクモデル
Authors: Amir Yazdani, Roya Sabbagh Novin, Andrew Merryweather, Tucker Hermans
Abstract要約: RULAおよびREBAの評価を99%以上の精度で再現するために学習した,識別可能かつ連続的エルゴノミクスモデルであるDULAとDEBAを導入した。 DULA と DEBA は RULA と REBA に匹敵する評価を提供するとともに,姿勢最適化における計算的利点を提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.063075560468798
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Ergonomics and human comfort are essential concerns in physical human-robot interaction applications. Defining an accurate and easy-to-use ergonomic assessment model stands as an important step in providing feedback for postural correction to improve operator health and comfort. Common practical methods in the area suffer from inaccurate ergonomics models in performing postural optimization. In order to retain assessment quality, while improving computational considerations, we propose a novel framework for postural assessment and optimization for ergonomically intelligent physical human-robot interaction. We introduce DULA and DEBA, differentiable and continuous ergonomics models learned to replicate the popular and scientifically validated RULA and REBA assessments with more than 99% accuracy. We show that DULA and DEBA provide assessment comparable to RULA and REBA while providing computational benefits when being used in postural optimization. We evaluate our framework through human and simulation experiments. We highlight DULA and DEBA's strength in a demonstration of postural optimization for a simulated pHRI task.
Abstract（参考訳）: エルゴノミクスと人間の快適性は、人間とロボットの相互作用アプリケーションにおいて必須の関心事である。正確で使いやすい人間工学的評価モデルを定義することは、オペレーターの健康と快適性を改善するために、姿勢修正のフィードバックを提供する上で重要なステップである。この地域の一般的な実践方法は、姿勢最適化を行う際に不正確なエルゴノミクスモデルに苦しむ。評価品質を維持するため,計算的考察を改善しつつ,人間工学的知的身体ロボットインタラクションのための姿勢評価と最適化のための新しい枠組みを提案する。 RULAおよびREBAの評価を99%以上の精度で再現するために学習した,識別可能かつ連続的エルゴノミクスモデルであるDULAとDEBAを導入した。 DULA と DEBA は RULA と REBA に匹敵する評価を提供するとともに,姿勢最適化における計算的利点を提供する。我々は、人間とシミュレーション実験を通して、その枠組みを評価する。我々は,擬似pHRIタスクにおける姿勢最適化の実証において,DULAとDEBAの強みを強調した。

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