Robust Task Planning for Assembly Lines with Human-Robot Collaboration
Robust Task Planning for Assembly Lines with Human-Robot Collaboration
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人机协作的装配线稳健任务规划
DOI：
10.48550/arxiv.2204.07936
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
M. Tomizuka
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
J. Leu;Yujiao Cheng;Changliu Liu;M. Tomizuka
人机协作 (HRC) 系统的高效、稳健的任务规划仍然具有挑战性。具有人类意识的任务规划器需要为机器人和人类工人分配工作，以便他们能够协同工作以实现更好的时间效率。然而，任务的复杂性和人类协作者的随机性给这种任务规划带来了挑战。为了降低规划问题的复杂性，我们利用分层任务模型，它明确地捕获任务的顺序和并行关系。我们使用西格玛对数正态函数对人类运动进行建模，以解释人类引起的不确定性。在运行时应用人类行为模型适应方案，它提供了对人类引起的不确定性进行建模的方法。我们提出了一种基于采样的方法来估计人类工作完成时间的不确定性。接下来，我们提出了一种鲁棒任务规划器，通过考虑任务结构和不确定性，将规划问题表述为鲁棒优化问题。我们对电子装配环境中机器人手臂与人类工人协作进行模拟。结果表明，与基线规划器相比，当人为引起的不确定性发生时，我们提出的规划器可以减少任务完成时间。
Efficient and robust task planning for a human-robot collaboration (HRC) system remains challenging. The human-aware task planner needs to assign jobs to both robots and human workers so that they can work collaboratively to achieve better time efficiency. However, the complexity of the tasks and the stochastic nature of the human collaborators bring challenges to such task planning. To reduce the complexity of the planning problem, we utilize the hierarchical task model, which explicitly captures the sequential and parallel relationships of the task. We model human movements with the sigma-lognormal functions to account for human-induced uncertainties. A human action model adaptation scheme is applied during run-time, and it provides a measure for modeling the human-induced uncertainties. We propose a sampling-based method to estimate human job completion time uncertainties. Next, we propose a robust task planner, which formulates the planning problem as a robust optimization problem by considering the task structure and the uncertainties. We conduct simulations of a robot arm collaborating with a human worker in an electronics assembly setting. The results show that our proposed planner can reduce task completion time when human-induced uncertainties occur compared to the baseline planner.
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