論文の概要: Stochastic Decision-Making Framework for Human-Robot Collaboration in Industrial Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.14809v1
• Date: Wed, 21 Jan 2026 09:35:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:40.879121
• Title: Stochastic Decision-Making Framework for Human-Robot Collaboration in Industrial Applications
• Title（参考訳）: 産業用ロボット協調のための確率的意思決定フレームワーク
• Authors: Muhammad Adel Yusuf, Ali Nasir, Zeeshan Hameed Khan,
• Abstract要約: コラボレーティブなロボット(コボット)は、人間と一緒に効率的に安全に働くために、さまざまな産業やサービスの設定に統合されつつある。 本稿では,モデリングを利用したロボット協調環境における意思決定手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9116784879310027
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Collaborative robots, or cobots, are increasingly integrated into various industrial and service settings to work efficiently and safely alongside humans. However, for effective human-robot collaboration, robots must reason based on human factors such as motivation level and aggression level. This paper proposes an approach for decision-making in human-robot collaborative (HRC) environments utilizing stochastic modeling. By leveraging probabilistic models and control strategies, the proposed method aims to anticipate human actions and emotions, enabling cobots to adapt their behavior accordingly. So far, most of the research has been done to detect the intentions of human co-workers. This paper discusses the theoretical framework, implementation strategies, simulation results, and potential applications of the bilateral collaboration approach for safety and efficiency in collaborative robotics.
• Abstract（参考訳）: コラボレーティブなロボット(コボット)は、人間と一緒に効率的に安全に働くために、さまざまな産業やサービスの設定に統合されつつある。 しかし,人間とロボットの効果的なコラボレーションには,ロボットはモチベーションレベルや攻撃レベルといった人間的要因に基づいて推論する必要がある。 本稿では,確率的モデリングを用いたヒューマンロボット協調環境における意思決定手法を提案する。 確率論的モデルと制御戦略を活用することにより,提案手法は人間の行動や感情を予測し,コボットがそれに応じて行動に適応できるようにする。 これまでのところ、研究の大部分は人間の同僚の意図を検出するために行われてきた。 本稿では, 協調ロボット工学における安全・効率のための双方向協調手法の理論的枠組み, 実装戦略, シミュレーション結果, および潜在的応用について論じる。

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