面向人-机器人人机工效载荷搬运的人形机器人设计优化
机器人学
2022-11-28 v1
摘要
当人与类人机器人进行物理协作时，工效学是一个关键考量因素。在给定类人机器人的前提下，现今已有若干控制架构用于解决工效性物理人机协作。本文更进一步，将机器人硬件参数作为协作载荷搬运问题中的优化变量。参数化机器人运动学与动力学的变量确保其物理一致性，且人体模型被纳入优化问题。通过利用所提出的建模框架，交互的工效性得以最大化，此处由智能体的能量消耗给出。在求解相关优化问题时，考虑了机器人运动学、动力学、硬件约束与人体几何。所提方法被用于确定 ergoCub 机器人（一种具备用于与人进行工效交互的具身智能程度的类人机器人）设计的最优硬件参数。对于该优化问题，起点为 iCub 类人机器人。所得机器人设计相较限于 0.8-1.2 m 范围的 iCub 机器人，可触及 0.8-1.5 m 高度范围内的载荷。机器人能量消耗降低了约 33%，同时人的工效得以保持，总体上带来了改善的交互。
引用
@article{arxiv.2211.13503,
title = {Optimization of Humanoid Robot Designs for Human-Robot Ergonomic Payload Lifting},
author = {Carlotta Sartore and Lorenzo Rapetti and Daniele Pucci},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.13503},
year = {2022}
}
备注
Accepted to 2022 IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robotics (Humanoids)