Anzeige
人の姿勢予測に基づいた協働ロボットの動作計画
Nächste SlideShare
時系列予測モデルを導入した価値関数に基づく強化学習時系列予測モデルを導入した価値関数に基づく強化学習
Wird geladen in ... 3
1 von 1
Anzeige

Más contenido relacionado

Anzeige

人の姿勢予測に基づいた協働ロボットの動作計画

  1. 人の接近によって動作速度の低下や接触時の緊急 停止により生産性が低下 ■問題点 5人の被験者が 5人の被験者が 人の姿勢予測に基づいた協働ロボットの動作計画 坂本 健太朗, 山内 悠嗣(中部大学) 研究背景 安全柵を必要とせず人と同じ空間で作業ができる 協働ロボットが普及 人の姿勢予測に基づいてロボットが人を回避し 生産性を維持するシステムを提案 実験内容 Machine Intelligence Laboratory https://cumil.org/ 人と協働ロボットが箱詰め作業を行う作業を想定 協働でARマーカを貼付したブロックを箱に移動 ■作業動作の比較 下記の2種類の作業時間を比較 作業A(被験者1人):衝突しない通常の作業 作業B(被験者5人):衝突と予測する動作を含む作業 ■作業手順 4つのブロックを人とロボットで指定した場所へ移動 1:人が横の作業台からブロックを取る 2:人がブロックの設置する向きとIDを確認 3:人がロボットの前にブロックを設置 4:ロボットがIDに対応した場所にブロックを移動 5人の被験者が 実験結果 ■作業時間の比較 作業内容 作業A 作業B 平均作業時間 67.7 69.9 衝突を検知して,緊急停止した場合 ・安全確認とロボットの再動作により作業時間は 3分ほど増加 作業Bは作業Aと比較して遅延を約2.2秒に抑制 衝突の予測の有無によって軌道が変化 人を回避することで生産性を維持 作業時間の比較[秒] ■今後の展望 予測した姿勢に加え,動作の種類を利用 どのような動作か判断し危険予知の精度を向上 提案手法は3つのステップで構成される 提案手法 2:姿勢予測 人の姿勢を予測.未来の3次元関節座標を出力 人の姿勢予測:Predict&Cluster [Kun+ ICCV2020] ・3次元関節座標から人の未来の姿勢を予測 入力:50フレームの3次元関節座標 出力:予測した48フレームの3次元関節座標 ISS-SP-024 ■作業環境 人はカメラと対面になるように立つ ロボットと作業台は作業が撮影できる位置に設置 ■作業内容 人とロボットが協働で作業 人:物品の検査を想定.ブロックのID,向きを確認 ロボット:箱詰めを想定.ブロックを箱に移動 3:動作計画 予測した人の位置に障害物を置き,人との接触 を回避するように動作を計画 ・予測した3次元関節座標を基に障害物を設置 ・障害物を回避するように動作を計画 動作経路内に人が侵入すると予測した際に回避 →動作を停止せず作業を継続 映像 2次元関節座標 3次元関節座標 予測した48フレームの 3次元関節座標 50フレームの 3次元関節座標 通常の軌道 回避した軌道 障害物の回避 1:姿勢推定 リアルタイムに人の3次元関節座標を出力 2次元姿勢推定:OpenPose [Zhe+ CVPR2017] ・映像から人の2次元関節座標を推定 3次姿勢推定:3d-Pose-Baseline [Julieta+ ICCV2017] ・2次元関節座標から3次元関節座標を推定
Anzeige