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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.07901v2
• Date: Mon, 14 Apr 2025 17:02:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-15 16:46:21.178828
• Title: Intelligent Framework for Human-Robot Collaboration: Dynamic Ergonomics and Adaptive Decision-Making
• Title（参考訳）: 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:動的エルゴノミクスと適応的意思決定
• Authors: Francesco Iodice, Elena De Momi, Arash Ajoudani,
• Abstract要約: 本稿では,高度な視覚認識,連続的エルゴノミクスモニタリング,適応的行動木決定を統合化するための革新的なフレームワークを提案する。 我々のアプローチは、ディープラーニングモデル、高度な追跡アルゴリズム、動的エルゴノミクスアセスメントをモジュラーでスケーラブルで適応的なシステムに合成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.96010830093366
• License:
• 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, continuous ergonomic monitoring, and adaptive Behaviour Tree decision-making to overcome the limitations of traditional methods that typically operate as isolated components. Our approach synthesizes deep learning models, advanced tracking algorithms, and dynamic ergonomic assessments into a modular, scalable, and adaptive system. Experimental validation demonstrates the framework's superiority over existing solutions across multiple dimensions: the visual perception module outperformed previous detection models with 72.4% mAP@50:95; the system achieved high accuracy in recognizing operator intentions (92.5%); it promptly classified ergonomic risks with minimal latency (0.57 seconds); and it dynamically managed robotic interventions with exceptionally responsive decision-making capabilities (0.07 seconds), representing a 56% improvement over benchmark systems. This comprehensive solution provides a robust platform for enhancing human-robot collaboration in industrial environments by prioritizing ergonomic safety, operational efficiency, and real-time adaptability.
• 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,先進的な視覚認識,連続的エルゴノミクスモニタリング,適応的行動木決定を統合し,孤立したコンポーネントとして機能する従来の手法の限界を克服する,革新的なフレームワークを提案する。 我々のアプローチは、ディープラーニングモデル、高度な追跡アルゴリズム、動的エルゴノミクスアセスメントをモジュラーでスケーラブルで適応的なシステムに合成する。 視覚認識モジュールは72.4% mAP@50:95で以前の検出モデルを上回る性能を示し、オペレータの意図を認識する精度92.5%、最小レイテンシ(0.57秒)で人間工学的リスクを迅速に分類し、異常に応答性のある意思決定能力(0.07秒)で動的にロボットによる介入を管理し、ベンチマークシステムよりも56%改善した。 この包括的ソリューションは、人間工学的安全性、運用効率、リアルタイム適応性を優先することで、産業環境における人間とロボットのコラボレーションを強化する堅牢なプラットフォームを提供する。

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