論文の概要: Towards Human-Centered Construction Robotics: A Reinforcement Learning-Driven Companion Robot for Contextually Assisting Carpentry Workers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.19060v3
- Date: Sat, 14 Sep 2024 13:58:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-18 02:35:35.532380
- Title: Towards Human-Centered Construction Robotics: A Reinforcement Learning-Driven Companion Robot for Contextually Assisting Carpentry Workers
- Title（参考訳）: 人間中心型建設ロボットを目指して--カーペンエント労働者の文脈支援のための強化学習型コンパニオンロボット-
- Authors: Yuning Wu, Jiaying Wei, Jean Oh, Daniel Cardoso Llach,
- Abstract要約: 本稿では,既存の作業における作業者の支援を目的とした「作業支援ローバー」による人間中心型アプローチを提案する。
我々は,ロボットシステムを大工のフォームワークに導入するための詳細な研究を行い,移動性,安全性,快適な作業ロボットのコラボレーションを重視したプロトタイプを紹介した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.843554918145983
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In the dynamic construction industry, traditional robotic integration has primarily focused on automating specific tasks, often overlooking the complexity and variability of human aspects in construction workflows. This paper introduces a human-centered approach with a "work companion rover" designed to assist construction workers within their existing practices, aiming to enhance safety and workflow fluency while respecting construction labor's skilled nature. We conduct an in-depth study on deploying a robotic system in carpentry formwork, showcasing a prototype that emphasizes mobility, safety, and comfortable worker-robot collaboration in dynamic environments through a contextual Reinforcement Learning (RL)-driven modular framework. Our research advances robotic applications in construction, advocating for collaborative models where adaptive robots support rather than replace humans, underscoring the potential for an interactive and collaborative human-robot workforce.
- Abstract（参考訳）: 動的建設業界では、従来のロボット統合は主に特定のタスクを自動化することに焦点を当てており、建設ワークフローにおける人間の側面の複雑さと多様性を見越すことが多い。
本稿では,建設作業の熟練した性質を尊重しつつ,安全性とワークフローの流布性を高めることを目的として,既存の作業における作業者を支援する「作業仲間ローバー」による人間中心のアプローチを提案する。
我々は,ロボットシステムを大工のフォームワークに導入するための詳細な研究を行い,コンテキスト強化学習(RL)駆動のモジュラーフレームワークを通じて,動的環境における移動性,安全性,快適な作業ロボットコラボレーションを強調するプロトタイプを紹介した。
我々の研究は建設におけるロボットの応用を前進させ、人間を置き換えるのではなく、適応ロボットが支援するコラボレーティブモデルを提案し、対話的で協調的な人間ロボットの労働力の可能性を強調している。
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