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La coopération humain-robot est de plus en plus demandée dans les applications industrielles. De nombreuses tâches nécessitent que le robot renforce les capacités des humains. Dans ce scénario, la sécurité joue également un rôle important pour éviter tout accident impliquant des humains, des robots et l'environnement. Dans cette optique, l'article propose un contrôle flou d'impédance coopératif avec des règles de sécurité intégrées pour aider les opérateurs humains dans les applications industrielles lourdes tout en manipulant des pièces de poids inconnu. La méthodologie proposée se compose de quatre composants principaux : (i) un contrôleur d'impédance cartésien interne (pour réaliser le comportement compliant du robot), (ii) un contrôleur flou externe (pour fournir l'assistance à l'opérateur humain), (iii) des règles de sécurité intégrées (pour limiter la force/vitesse durant l'interaction humain-robot en améliorant la sécurité), et (iv) une approche de réseau neuronal (pour optimiser les paramètres de contrôle pour la collaboration humain-robot sur la base des indices cibles de performance d'assistance définis à cet effet). Le principal résultat obtenu concerne la capacité du contrôleur à gérer des charges utiles incertaines tout en assisté et en habilitant l'opérateur humain, tout en intégrant dans le contrôleur des fonctionnalités de sécurité à des niveaux de force et de vitesse et en minimisant les indices de performance proposés. L'efficacité de l'approche proposée est vérifiée avec un manipulateur KUKA iiwa 14 R820 lors d'une procédure expérimentale où des sujets humains évaluent la performance du robot dans une tâche collaborative de levage d'une pièce de 10 kg.
Roveda et al. (Mer,) ont étudié cette question.