Optimal Motion Planning Under Dynamic Risk Region for Safe Human–Robot Cooperation
Notice bibliographique
Résumé
As the development of factory automation, the workers and the robots are inevitable to collaborate in close proximity in a shared workspace, which makes the assurance of human safety a top priority. This article proposes a novel optimal motion planning framework for the manipulator to realize safe human–robot cooperation. To deal with the difficulties induced by the uncertainty and the sudden change of human movement, we design a novel dynamic risk region whose size is adjusted according to the predicted human velocity. Considering that the direct prediction of human velocity with low uncertainty is difficult due to the sensor noises and the errors involved with differential calculus, we first predict the human position at the next time step via Gaussian process regression, and then use it to predict the human velocity with the consideration of position prediction confidence. Then, we design the task controller by optimizing the performance index over an infinite time horizon, and design the safety-critical controller by extending the existing control barrier function-based method. Different from the existing works, we introduce a repulsive part to push the robot out when it enters the risk region, and provide an effective control gain design way to improve the adaptability in the dynamic environment. Finally, the simulation and experimental studies show that compared with the approaches with the fixed risk region and the simple proportional controller, our framework can get better trajectory tracking and safety performance in the dynamic environment.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».