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J-GLOBAL ID：202202255444040978   整理番号：22A0802767

人間-ロボット協調のための適応型人間センサフレームワーク【JST・京大機械翻訳】

An adaptive human sensor framework for human-robot collaboration

著者 (6件)： Buerkle Achim (Intelligent Automation Centre, Wolfson School of Mechanical, Electrical and Manufacturing Engineering, Loughborough University, Loughborough, UK) ,  Matharu Harveen (Intelligent Automation Centre, Wolfson School of Mechanical, Electrical and Manufacturing Engineering, Loughborough University, Loughborough, UK) ,  Al-Yacoub Ali (Intelligent Automation Centre, Wolfson School of Mechanical, Electrical and Manufacturing Engineering, Loughborough University, Loughborough, UK) ,  Lohse Niels (Intelligent Automation Centre, Wolfson School of Mechanical, Electrical and Manufacturing Engineering, Loughborough University, Loughborough, UK) ,  Bamber Thomas (Intelligent Automation Centre, Wolfson School of Mechanical, Electrical and Manufacturing Engineering, Loughborough University, Loughborough, UK) ,  Ferreira Pedro (Intelligent Automation Centre, Wolfson School of Mechanical, Electrical and Manufacturing Engineering, Loughborough University, Loughborough, UK)
資料名： International Journal of Advanced Manufacturing Technology  (International Journal of Advanced Manufacturing Technology)
巻： 119  号： 1-2  ページ： 1233-1248  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0397A  ISSN： 0268-3768  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 製造課題は,より多くのアジャイルと生産手段の需要の増加である。同時に,これらのシステムは生産性を維持または増加させることを目的とする。これらの開発から生じる課題は,人間ロボット協調(HRC)を通して取り組むことができる。HRCは,各パーティの特有の強度に従って効果的なタスク分布を必要とし,それは相乗効果を生成することを想像する。シームレスコラボレーションを可能にするためには,人間とロボットが,アナログとディジタルのように異なる言語を話すので,挑戦的である相互認識を必要とする。この課題は,ロボットを人間のモデルに装備することによって対処できる。利用可能なモデルの範囲にもかかわらず,ヒトのデータ駆動モデルは初期段階にある。この目的のために,本論文では,関連する機械学習と同様に,客観的,主観的および生理学的メトリックスを組込んだ適応的人間センサフレームワークを提案した。従って,人間行動の一意性と動的性質に順応することが期待される。フレームワークをテストするために,2つのシナリオ,すなわちマニュアルとHRC組立タスクの間の知覚された作業負荷を予測することを目指した18人の参加者を含む検証実験を行った。知覚された作業負荷は,人間のオペレータのタスクパフォーマンスに実質的な影響を与えると記述される。実験を通して,脳波(EEG),心電図(ECG)および呼吸センサからの生理学的データを収集し,解釈した。主観的計量のために,標準化NASAタスク負荷指数を使用した。目的:計量は,タスク完了時間とエラー/支援要求の数を含んだ。全体として,このフレームワークは,より効果的なHRCを可能にするために最終的に想定された適応行動に対する有望な可能性を明らかにした。Copyright The Author(s) 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 言語 ,  タスクパフォーマンス ,  オペレータ ,  脳波 ,  標準化 ,  *ロボット ,  心電図 ,  相乗作用 ,  ヒト ,  モデル ,  性質 ,  機械学習
準シソーラス用語： シームレス ,  検証実験 ,  データ駆動 ,  人間ロボット協調 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： データ駆動モデリング ,  人間-ロボット協調 ,  機械学習 ,  NASA-TLX ,  ウェアラブルセンサ

分類 (2件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 人間 ,  ロボット ,  協調