För att möjliggöra ett säkert och effektivt samarbete mellan människa och robot i delade arbetsutrymmen är det viktigt för roboten att förutsäga hur en människa kommer att röra sig när hon utför en uppgift. Att förutsäga mänsklig rörelse för uppgifter som inte är kända a priori är mycket utmanande, men vi hävdar att enkel-arm nå rörelser för kända uppgifter i samarbetsmiljöer (som är särskilt relevanta för tillverkning) är verkligen förutsägbara. Två hypoteser ligger bakom vår strategi för att förutsäga sådana rörelser: För det första att den bana som människan utför är optimal med avseende på en okänd kostnadsfunktion, och för det andra att mänsklig anpassning till sin partners rörelse kan fångas väl genom iterativ omplanering med ovanstående kostnadsfunktion. Nyckeln till vårt tillvägagångssätt är alltså att lära sig en kostnadsfunktion som "förklarar" människans rörelse. För att göra detta, samlar vi exempel banor från par av deltagare som utför en gemensam montering uppgift med hjälp av rörelse fånga. Vi använder sedan omvänd optimal kontroll för att lära oss en kostnadsfunktion från dessa banor. Slutligen förutspår vi att nå rörelser från människans nuvarande konfiguration till en målregion i uppgiftsrymden genom att iterativt omplanera en bana med hjälp av den inlärda kostnadsfunktionen. Vår planeringsalgoritm är baserad på banaoptimatorn: stokastisk banaoptimerare för rörelseplanering [1]; den planerar för en 23-gradig mänsklig kinematisk modell och står för närvaron av en rörlig medarbetare och hinder i miljön. Våra resultat tyder på att vår metod i de flesta fall överträffar baslinjemetoderna vid förutsägelse av rörelser. Vi visar också att vår metod överträffar utgångspunkter för att förutsäga människans rörelse när en människa och en robot delar arbetsytan.
I REF, Mainprice et al. Undersökt förutsägelse om människans förmåga att nå rörelser i delade arbetsutrymmen.
Goal Set Inverse Optimal Control and Iterative Replanning for Predicting Human Reaching Motions in Shared Workspaces
{'venue': 'IEEE Transactions on Robotics', 'journal': 'IEEE Transactions on Robotics', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}