論文の概要: Interactive Motion Planning for Human-Robot Collaboration Based on Human-Centric Configuration Space Ergonomic Field

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.14111v1
• Date: Tue, 16 Dec 2025 05:46:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:40.369985
• Title: Interactive Motion Planning for Human-Robot Collaboration Based on Human-Centric Configuration Space Ergonomic Field
• Title（参考訳）: 人中心構成空間エルゴノミクス場に基づく人間-ロボット協調のための対話型運動計画
• Authors: Chenzui Li, Yiming Chen, Xi Wu, Tao Teng, Sylvain Calinon, Darwin Caldwell, Fei Chen,
• Abstract要約: 本稿では,人間関節空間上の連続的かつ微分可能な分野について提案し,人間工学的品質を定量化し,リアルタイムエルゴノミクスを意識したプランニングのための勾配を提供する。 協調重み付けとタスク条件付けによる確立されたメトリクスからCSEFを効率的なアルゴリズムで構築し、インピーダンス制御ロボットと互換性のある勾配型プランナーに統合する。 両腕ロボットを用いたハードウェア実験は、一対一の誘導、共同ドリル、二対一のコキャリアリングにより、人間工学的コストの削減、最適化された関節標的への接近追跡、ポイントツーポイントベースラインよりも筋肉の活性化がより速くなる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.846386153603728
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Industrial human-robot collaboration requires motion planning that is collision-free, responsive, and ergonomically safe to reduce fatigue and musculoskeletal risk. We propose the Configuration Space Ergonomic Field (CSEF), a continuous and differentiable field over the human joint space that quantifies ergonomic quality and provides gradients for real-time ergonomics-aware planning. An efficient algorithm constructs CSEF from established metrics with joint-wise weighting and task conditioning, and we integrate it into a gradient-based planner compatible with impedance-controlled robots. In a 2-DoF benchmark, CSEF-based planning achieves higher success rates, lower ergonomic cost, and faster computation than a task-space ergonomic planner. Hardware experiments with a dual-arm robot in unimanual guidance, collaborative drilling, and bimanual cocarrying show faster ergonomic cost reduction, closer tracking to optimized joint targets, and lower muscle activation than a point-to-point baseline. CSEF-based planning method reduces average ergonomic scores by up to 10.31% for collaborative drilling tasks and 5.60% for bimanual co-carrying tasks while decreasing activation in key muscle groups, indicating practical benefits for real-world deployment.
• Abstract（参考訳）: 産業用ロボットの協力は、疲労や筋骨格のリスクを軽減するために、衝突のない、応答性があり、人間工学的に安全な運動計画を必要とする。 本研究では,人間間空間上の連続的かつ微分可能なフィールドであるCSEF(Configuration Space Ergonomic Field)を提案する。 協調重み付けとタスク条件付けによる確立されたメトリクスからCSEFを効率的なアルゴリズムで構築し、インピーダンス制御ロボットと互換性のある勾配型プランナーに統合する。 2-DoFベンチマークでは、CSEFベースのプランニングは、タスク空間エルゴノミクスプランナーよりも高い成功率、低いエルゴノミクスコスト、高速な計算を実現する。 両腕ロボットを用いたハードウェア実験は、一対一の誘導、共同ドリル、二対一のコキャリアリングにより、人間工学的コストの削減、最適化された関節標的への接近追跡、ポイントツーポイントベースラインよりも筋肉の活性化がより速くなる。 CSEFベースの計画法では、共同掘削作業では平均エルゴノミクススコアを最大10.31%、共同運搬作業では5.60%減らし、主要な筋肉群の活性化を減らし、実際の展開に実用的な利点を示している。

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