Design and Assessment of an Industrial Maintenance Assistance System Based on Mixed Reality
Notice bibliographique
Résumé
Maintenance, storage and warehousing are complex processes required in many industries such as automotive, aerospace, manufacturing and logistic companies.These processes, often, involve moving objects in crowded environments using robots or human operators.Particularly, replacement and assembly of machine parts in crowded environments when performed by a human being require high technical skills.These tasks may be performed using robots to reduce costs due to human errors and execution time.However, robots under open world assumptions could neither operate in all environments nor perform tasks not modeled by the designer.In this paper, we introduce a mixed reality system to assist human operators in moving objects in crowded environments for maintenance tasks such as: parts assembly or replacement, and storage of objects.The introduced system consists of a mobile application exploited through a hands-free VR box.The proposed Mixed Reality for Industrial Maintenance (MRIM) system enhances the perception of a human operator by overlaying 3D real world visual information and virtual objects, such as: orientation guidelines including rotating angles, moving direction and displacement of carried objects.These guidelines allow for gaining execution time, and reducing human errors that might cause industrial parts damage.The proposed work brings two main contributions.First, it makes use of a new algorithm based on recasting, named R star (R*) that allows for optimizing pathfinding in 3D space.This later outperforms the two commonly used baseline 3D pathfinding algorithms of at least 87.5% in terms of execution time.Second, MRIM provides an easy-to-use interface that exploits information provided by the R* algorithm.The experiments, conducted in real condition for the task of part replacement in a crowded environment, show that MRIM reduces considerably execution time and human errors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».