![人の接近によって動作速度の低下や接触時の緊急
停止により生産性が低下
■問題点
5人の被験者が
5人の被験者が
人の姿勢予測に基づいた協働ロボットの動作計画
坂本 健太朗， 山内 悠嗣（中部大学）
研究背景
安全柵を必要とせず人と同じ空間で作業ができる
協働ロボットが普及
人の姿勢予測に基づいてロボットが人を回避し
生産性を維持するシステムを提案
実験内容
Machine Intelligence Laboratory https://cumil.org/
人と協働ロボットが箱詰め作業を行う作業を想定
協働でARマーカを貼付したブロックを箱に移動
■作業動作の比較
下記の２種類の作業時間を比較
作業A(被験者1人)：衝突しない通常の作業
作業B(被験者5人)：衝突と予測する動作を含む作業
■作業手順
4つのブロックを人とロボットで指定した場所へ移動
1：人が横の作業台からブロックを取る
2：人がブロックの設置する向きとIDを確認
3：人がロボットの前にブロックを設置
4：ロボットがIDに対応した場所にブロックを移動
5人の被験者が
実験結果
■作業時間の比較
作業内容 作業A 作業B
平均作業時間 67.7 69.9
衝突を検知して，緊急停止した場合
・安全確認とロボットの再動作により作業時間は
3分ほど増加
作業Bは作業Aと比較して遅延を約2.2秒に抑制
衝突の予測の有無によって軌道が変化
人を回避することで生産性を維持
作業時間の比較[秒]
■今後の展望
予測した姿勢に加え，動作の種類を利用
どのような動作か判断し危険予知の精度を向上
提案手法は3つのステップで構成される
提案手法
2：姿勢予測
人の姿勢を予測．未来の3次元関節座標を出力
人の姿勢予測：Predict&Cluster [Kun+ ICCV2020]
・３次元関節座標から人の未来の姿勢を予測
入力：50フレームの3次元関節座標
出力：予測した48フレームの3次元関節座標
ISS-SP-024
■作業環境
人はカメラと対面になるように立つ
ロボットと作業台は作業が撮影できる位置に設置
■作業内容
人とロボットが協働で作業
人：物品の検査を想定．ブロックのID，向きを確認
ロボット：箱詰めを想定．ブロックを箱に移動
3：動作計画
予測した人の位置に障害物を置き，人との接触
を回避するように動作を計画
・予測した3次元関節座標を基に障害物を設置
・障害物を回避するように動作を計画
動作経路内に人が侵入すると予測した際に回避
→動作を停止せず作業を継続
映像 2次元関節座標 3次元関節座標
予測した48フレームの
3次元関節座標
50フレームの
3次元関節座標
通常の軌道 回避した軌道
障害物の回避
1：姿勢推定
リアルタイムに人の3次元関節座標を出力
2次元姿勢推定：OpenPose [Zhe+ CVPR2017]
・映像から人の2次元関節座標を推定
3次姿勢推定：3d-Pose-Baseline [Julieta+ ICCV2017]
・２次元関節座標から３次元関節座標を推定](https://image.slidesharecdn.com/2023-230308011502-d4971e5a/85/-1-320.jpg)
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人の姿勢予測に基づいた協働ロボットの動作計画
- 1. 人の接近によって動作速度の低下や接触時の緊急 停止により生産性が低下 ■問題点 5人の被験者が 5人の被験者が 人の姿勢予測に基づいた協働ロボットの動作計画 坂本 健太朗， 山内 悠嗣（中部大学） 研究背景 安全柵を必要とせず人と同じ空間で作業ができる 協働ロボットが普及 人の姿勢予測に基づいてロボットが人を回避し 生産性を維持するシステムを提案 実験内容 Machine Intelligence Laboratory https://cumil.org/ 人と協働ロボットが箱詰め作業を行う作業を想定 協働でARマーカを貼付したブロックを箱に移動 ■作業動作の比較 下記の２種類の作業時間を比較 作業A(被験者1人)：衝突しない通常の作業 作業B(被験者5人)：衝突と予測する動作を含む作業 ■作業手順 4つのブロックを人とロボットで指定した場所へ移動 1：人が横の作業台からブロックを取る 2：人がブロックの設置する向きとIDを確認 3：人がロボットの前にブロックを設置 4：ロボットがIDに対応した場所にブロックを移動 5人の被験者が 実験結果 ■作業時間の比較 作業内容 作業A 作業B 平均作業時間 67.7 69.9 衝突を検知して，緊急停止した場合 ・安全確認とロボットの再動作により作業時間は 3分ほど増加 作業Bは作業Aと比較して遅延を約2.2秒に抑制 衝突の予測の有無によって軌道が変化 人を回避することで生産性を維持 作業時間の比較[秒] ■今後の展望 予測した姿勢に加え，動作の種類を利用 どのような動作か判断し危険予知の精度を向上 提案手法は3つのステップで構成される 提案手法 2：姿勢予測 人の姿勢を予測．未来の3次元関節座標を出力 人の姿勢予測：Predict&Cluster [Kun+ ICCV2020] ・３次元関節座標から人の未来の姿勢を予測 入力：50フレームの3次元関節座標 出力：予測した48フレームの3次元関節座標 ISS-SP-024 ■作業環境 人はカメラと対面になるように立つ ロボットと作業台は作業が撮影できる位置に設置 ■作業内容 人とロボットが協働で作業 人：物品の検査を想定．ブロックのID，向きを確認 ロボット：箱詰めを想定．ブロックを箱に移動 3：動作計画 予測した人の位置に障害物を置き，人との接触 を回避するように動作を計画 ・予測した3次元関節座標を基に障害物を設置 ・障害物を回避するように動作を計画 動作経路内に人が侵入すると予測した際に回避 →動作を停止せず作業を継続 映像 2次元関節座標 3次元関節座標 予測した48フレームの 3次元関節座標 50フレームの 3次元関節座標 通常の軌道 回避した軌道 障害物の回避 1：姿勢推定 リアルタイムに人の3次元関節座標を出力 2次元姿勢推定：OpenPose [Zhe+ CVPR2017] ・映像から人の2次元関節座標を推定 3次姿勢推定：3d-Pose-Baseline [Julieta+ ICCV2017] ・２次元関節座標から３次元関節座標を推定