論文の概要: An adaptive admittance controller for collaborative drilling with a robot based on subtask classification via deep learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.14457v1
• Date: Sat, 28 May 2022 15:28:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-31 17:59:57.489976
• Title: An adaptive admittance controller for collaborative drilling with a robot based on subtask classification via deep learning
• Title（参考訳）: 深層学習によるサブタスク分類に基づくロボットによる協調掘削のための適応型アドミタンス制御
• Authors: Pouya P. Niaz, Berk Guler, Alireza Madani, Yusuf Aydin, Cagatay Basdogan
• Abstract要約: pHRIタスクには, アイドル, ドライビング, コンタクトという3つのサブタスクがある。 この分類に基づいて、人間とロボットの相互作用を制御するアクセタンスコントローラのパラメータをリアルタイムで適応的に調整する。 実験結果から、ANNモデルは、12人の被験者に対して98%の精度で、異なるアクセント制御条件下でサブタスクを検出することができることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7823969627873986
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose a supervised learning approach based on an Artificial Neural Network (ANN) model for real-time classification of subtasks in a physical human-robot interaction (pHRI) task involving contact with a stiff environment. In this regard, we consider three subtasks for a given pHRI task: Idle, Driving, and Contact. Based on this classification, the parameters of an admittance controller that regulates the interaction between human and robot are adjusted adaptively in real time to make the robot more transparent to the operator (i.e. less resistant) during the Driving phase and more stable during the Contact phase. The Idle phase is primarily used to detect the initiation of task. Experimental results have shown that the ANN model can learn to detect the subtasks under different admittance controller conditions with an accuracy of 98% for 12 participants. Finally, we show that the admittance adaptation based on the proposed subtask classifier leads to 20% lower human effort (i.e. higher transparency) in the Driving phase and 25% lower oscillation amplitude (i.e. higher stability) during drilling in the Contact phase compared to an admittance controller with fixed parameters.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,人工ニューラルネットワーク(ann)モデルに基づく教師付き学習手法を提案し,硬い環境との接触を伴う人間-ロボット間インタラクション(phri)タスクにおけるサブタスクのリアルタイム分類を行う。 ここでは,pHRIタスクのサブタスクとして,アイドル,ドライビング,コンタクトの3つを考える。 この分類に基づいて、人間とロボットの相互作用を調節するアクセタンスコントローラのパラメータをリアルタイムで調整し、運転段階においてロボットが操作者に対してより透明になり(すなわち抵抗が小さく)、接触段階においてより安定したものにする。 アイドルフェーズは主にタスクの開始を検出するために使用される。 実験の結果、annモデルは12人の被験者に対して98%の精度で異なるアドミタンス制御条件下でサブタスクを検出できることが示されている。 最後に,提案するサブタスク分類器に基づくアドミタンス適応により,駆動相での人間の労力(すなわち高い透明性)が20%低減し,接触相での掘削時の振動振幅(すなわち高い安定性)が25%低下することを示した。

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