双腕ヒューマンロボット協調における人間工学的・操作容易性を統合した上肢姿勢最適化
Integrating Ergonomics and Manipulability for Upper Limb Postural Optimization in Bimanual Human-Robot Collaboration
双腕での人間とロボットの共同運搬において、人間の安全性と操作能力を両立する上肢姿勢を最適化し、ロボットの参照姿勢生成とモデル予測インピーダンス制御で人間を誘導する手法を提案した。
詳しい要約
1. どんなもの？
2. 先行研究と比べてどこがすごい？
3. 技術・手法の肝は？
4. どうやって有効だと検証した？
5. 議論はある？
6. 次に読むべき論文は？
※ AIが要旨から生成した要約です。正確性は原文をご確認ください。
著者: Chenzui Li, Yiming Chen, Xi Wu, Giacinto Barresi, Fei Chen
分類: cs.RO
原文アブストラクト
This paper introduces an upper limb postural optimization method for enhancing physical ergonomics and force manipulability during bimanual human-robot co-carrying tasks. Existing research typically emphasizes human safety or manipulative efficiency, whereas our proposed method uniquely integrates both aspects to strengthen collaboration across diverse conditions (e.g., different grasping postures of humans, and different shapes of objects). Specifically, the joint angles of a simplified human skeleton model are optimized by minimizing the cost function to prioritize safety and manipulative capability. To guide humans towards the optimized posture, the reference end-effector poses of the robot are generated through a transformation module. A bimanual model predictive impedance controller (MPIC) is proposed for our human-like robot, CURI, to recalibrate the end effector poses through planned trajectories. The proposed method has been validated through various subjects and objects during human-human collaboration (HHC) and human-robot collaboration (HRC). The experimental results demonstrate significant improvement in muscle conditions by comparing the activation of target muscles before and after optimization.
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