論文の概要: Intelligent Framework for Human-Robot Collaboration: Safety, Dynamic Ergonomics, and Adaptive Decision-Making

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.07901v1
• Date: Mon, 10 Mar 2025 22:43:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-12 22:35:51.46892
• Title: Intelligent Framework for Human-Robot Collaboration: Safety, Dynamic Ergonomics, and Adaptive Decision-Making
• Title（参考訳）: 人間-ロボット協調のためのインテリジェントフレームワーク:安全、動的エルゴノミクス、適応的意思決定
• Authors: Francesco Iodice, Elena De Momi, Arash Ajoudani,
• Abstract要約: 産業環境への協調ロボットの統合により生産性が向上したが、オペレーターの安全性と人間工学に関する課題も強調された。 本稿では、高度な視覚認識技術、リアルタイムエルゴノミクスモニタリング、およびビヘイビアツリーに基づく適応的意思決定を統合した革新的なフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.96010830093366
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The integration of collaborative robots into industrial environments has improved productivity, but has also highlighted significant challenges related to operator safety and ergonomics. This paper proposes an innovative framework that integrates advanced visual perception technologies, real-time ergonomic monitoring, and Behaviour Tree (BT)-based adaptive decision-making. Unlike traditional methods, which often operate in isolation or statically, our approach combines deep learning models (YOLO11 and SlowOnly), advanced tracking (Unscented Kalman Filter) and dynamic ergonomic assessments (OWAS), offering a modular, scalable and adaptive system. Experimental results show that the framework outperforms previous methods in several aspects: accuracy in detecting postures and actions, adaptivity in managing human-robot interactions, and ability to reduce ergonomic risk through timely robotic interventions. In particular, the visual perception module showed superiority over YOLOv9 and YOLOv8, while real-time ergonomic monitoring eliminated the limitations of static analysis. Adaptive role management, made possible by the Behaviour Tree, provided greater responsiveness than rule-based systems, making the framework suitable for complex industrial scenarios. Our system demonstrated a 92.5\% accuracy in grasping intention recognition and successfully classified ergonomic risks with real-time responsiveness (average latency of 0.57 seconds), enabling timely robotic
• Abstract（参考訳）: 産業環境への協調ロボットの統合は生産性を向上させたが、オペレーターの安全と人間工学に関する重要な課題も強調した。 本稿では、高度な視覚認識技術、リアルタイムエルゴノミクスモニタリング、およびビヘイビアツリーに基づく適応的意思決定を統合した革新的なフレームワークを提案する。 分離あるいは静的に動作する従来の方法とは異なり、当社のアプローチでは、ディープラーニングモデル(YOLO11とSlowOnly)、高度なトラッキング(Unscented Kalman Filter)、動的エルゴノミクスアセスメント(OWAS)を組み合わせて、モジュール化されたスケーラブルで適応的なシステムを提供しています。 実験の結果、このフレームワークは、姿勢や行動を検出する精度、人間とロボットの相互作用を管理する適応性、タイムリーなロボット介入による人間工学的リスクを低減する能力など、いくつかの面で従来の手法よりも優れていた。 特に、視覚知覚モジュールはYOLOv9やYOLOv8よりも優れており、リアルタイムエルゴノミクスモニタリングは静的解析の限界を排除した。 行動木によって可能になった適応的な役割管理は、ルールベースのシステムよりも応答性が高く、複雑な産業シナリオに適したフレームワークとなった。 我々のシステムは、意図認識における92.5\%の精度を示し、リアルタイム応答性(平均遅延0.57秒)で人間工学的リスクを分類し、タイムリーなロボティクスを可能にした。

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