論文の概要: A Comprehensive Architecture for Dynamic Role Allocation and
Collaborative Task Planning in Mixed Human-Robot Teams
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.08038v1
- Date: Thu, 19 Jan 2023 12:30:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-20 15:08:14.817097
- Title: A Comprehensive Architecture for Dynamic Role Allocation and
Collaborative Task Planning in Mixed Human-Robot Teams
- Title(参考訳): 複合ロボットチームにおける動的役割配置と協調作業計画のための総合的アーキテクチャ
- Authors: Edoardo Lamon (1), Fabio Fusaro (1,2), Elena De Momi (1,2), Arash
Ajoudani (1) ((1) Human-Robot Interfaces and Interaction, Istituto Italiano
di Tecnologia, Genoa, Italy, (2) Department of Electronics, Information and
Bioengineering, Politecnico di Milano, Milan, Italy)
- Abstract要約: 任意のサイズの混合ロボットチームにおいて,動的役割割り当てと協調作業計画のための新しいアーキテクチャを提案する。
このアーキテクチャは、動作木(BT)に基づく集中型リアクティブかつモジュール型タスク非依存の計画手法を基盤としている。
MILPコストとして使用されるさまざまなメトリクスにより、アーキテクチャはコラボレーションの様々な側面を好むことができる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The growing deployment of human-robot collaborative processes in several
industrial applications, such as handling, welding, and assembly, unfolds the
pursuit of systems which are able to manage large heterogeneous teams and, at
the same time, monitor the execution of complex tasks. In this paper, we
present a novel architecture for dynamic role allocation and collaborative task
planning in a mixed human-robot team of arbitrary size. The architecture
capitalizes on a centralized reactive and modular task-agnostic planning method
based on Behavior Trees (BTs), in charge of actions scheduling, while the
allocation problem is formulated through a Mixed-Integer Linear Program (MILP),
that assigns dynamically individual roles or collaborations to the agents of
the team. Different metrics used as MILP cost allow the architecture to favor
various aspects of the collaboration (e.g. makespan, ergonomics, human
preferences). Human preference are identified through a negotiation phase, in
which, an human agent can accept/refuse to execute the assigned task.In
addition, bilateral communication between humans and the system is achieved
through an Augmented Reality (AR) custom user interface that provides intuitive
functionalities to assist and coordinate workers in different action phases.
The computational complexity of the proposed methodology outperforms literature
approaches in industrial sized jobs and teams (problems up to 50 actions and 20
agents in the team with collaborations are solved within 1\;s). The different
allocated roles, as the cost functions change, highlights the flexibility of
the architecture to several production requirements. Finally, the subjective
evaluation demonstrating the high usability level and the suitability for the
targeted scenario.
- Abstract(参考訳): ハンドリング、溶接、組み立てなど、いくつかの産業アプリケーションにおける人間とロボットの協調プロセスの展開は、大規模な異種チームを管理することができるシステムの追求を拡大すると同時に、複雑なタスクの実行を監視します。
本稿では,任意のサイズの混合ロボットチームにおいて,動的役割割り当てと協調作業計画のための新しいアーキテクチャを提案する。
このアーキテクチャは、行動計画(BT)に基づく集中型リアクティブでモジュール化されたタスク非依存の計画手法を利用しており、割り込み問題はMILP(Mixed-Integer Linear Program)によって定式化され、チームのエージェントに動的に個々の役割やコラボレーションを割り当てる。
milpコストとして使用されるさまざまなメトリクスにより、アーキテクチャはコラボレーションのさまざまな側面(例えば、makespan、人間工学、人間選好)を好むことができる。
交渉段階を通じて人間の嗜好を識別し、人間エージェントが割り当てられたタスクを受理/再結合し、さらに、異なるアクションフェーズで作業者の支援と調整を行うための直感的な機能を提供する拡張現実(ar)カスタムユーザインタフェースにより、人間とシステム間の双方向通信を実現する。
提案手法の計算複雑性は、産業規模の仕事やチームにおける文学的アプローチを上回っている(最大50のアクションとコラボレーションを行うチーム内の20のエージェントが1対1で解決される)。
コスト関数が変化するにつれて、割り当てられたさまざまな役割は、アーキテクチャの柔軟性をいくつかのプロダクション要件に強調する。
最後に,対象シナリオに対する高いユーザビリティレベルと適合性を示す主観評価を行った。
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