Optimierung der ergonomischen Handhabung bei der Übergabe von Objekten zwischen Arbeitern und Robotern: Überwindung der diskreten Natur von REBA-Scores durch Reinforcement Learning in Virtual Reality

Основні поняття

Ein neuartiger, aufgabenunabhängiger Ansatz zur Ermittlung der besten ergonomischen Position für die Objektplatzierung bei der bimanuellen Objektübergabe zwischen Arbeitern und Robotern in industriellen Umgebungen unter Verwendung eines schnell konvergierenden Reinforcement-Learning-Verfahrens.

Анотація

Der Artikel präsentiert einen neuartigen Ansatz zur Optimierung der Ergonomie bei der Objektübergabe zwischen Arbeitern und Robotern in industriellen Umgebungen.
Kernpunkte:

Herausforderungen bei der Verwendung bestehender Ergonomie-Bewertungssysteme wie REBA für die Optimierung in der Mensch-Roboter-Interaktion (pHRI) werden diskutiert. REBA ist ein diskret-lineares System, das die mathematische Optimierung erschwert.
Ein Reinforcement-Learning-basierter Ansatz wird vorgestellt, der eine präzise, online-basierte Ergonomie-Bewertung ermöglicht und gleichzeitig die Generalisierbarkeit auf verschiedene Aufgaben und Personen gewährleistet.
Die Methode nutzt eine virtuelle Realitäts-Umgebung, um das Modell für eine spezifische Aufgabe und den jeweiligen Arbeiter zu trainieren, bevor es in der Praxis eingesetzt wird.
Experimente zeigen, dass der optimierte Ansatz im Vergleich zu naiven Heuristiken deutlich bessere ergonomische Ergebnisse liefert.

Статистика

Die REBA-Scores reichen von 1 bis 15, wobei 1 das geringste und 15 das höchste Risiko darstellt.
Der Großteil der Verteilung der Postural-Scores liegt im Bereich von 6-7, und nur 0,004% des Lösungsraums erreichen einen Score von 4.

Цитати

"Roboter können auf Baustellen als Sicherheitskatalysatoren dienen, indem sie gefährliche und sich wiederholende Aufgaben übernehmen und so die mit bestehenden manuellen Arbeitsabläufen verbundenen Risiken verringern."
"Methoden wie die Rapid Entire Body Assessment (REBA), Rapid Upper Limb Assessment (RULA) und Ovako Working Posture Analysis (OWAS) sind Industriestandards zur Messung und Bewertung der ergonomischen Sicherheit von Aufgaben, um arbeitsbezogene Muskel-Skelett-Erkrankungen (WMSDs) in Feldarbeitskontexten zu verhindern."

Ключові висновки, отримані з

Ergonomic Optimization in Worker-Robot Bimanual Object Handover

by Mani Amani,R... о arxiv.org 03-20-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.12149.pdf

Глибші Запити

Wie kann die Genauigkeit und Sensitivität der Ergonomie-Bewertungssysteme wie REBA für die Optimierung in der Mensch-Roboter-Interaktion weiter verbessert werden?

Um die Genauigkeit und Sensitivität von Ergonomie-Bewertungssystemen wie REBA für die Optimierung in der Mensch-Roboter-Interaktion zu verbessern, können verschiedene Ansätze verfolgt werden.

Feinere Granularität der Bewertung: Eine Möglichkeit besteht darin, die Bewertungssysteme zu verfeinern, um eine genauere und differenziertere Analyse der ergonomischen Risiken zu ermöglichen. Dies könnte durch die Einführung zusätzlicher Bewertungskriterien oder die Verfeinerung der bestehenden Kriterien erfolgen.

Integration von Sensordaten: Durch die Integration von Sensordaten, beispielsweise durch die Verwendung von Inertialsensoren oder Bewegungserfassungstechnologien, können Echtzeitdaten zur Körperhaltung und Bewegung der Mitarbeiter gesammelt werden. Diese Daten können dann in die Bewertungssysteme einfließen, um eine präzisere Analyse zu ermöglichen.

Anpassung an individuelle Merkmale: Die Ergonomie-Bewertungssysteme könnten an individuelle Merkmale der Mitarbeiter angepasst werden, um eine personalisierte Bewertung und Optimierung zu ermöglichen. Dies könnte durch die Integration von anthropometrischen Daten oder Gesundheitsinformationen erfolgen.

Verwendung von KI und maschinellem Lernen: Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen könnte die Genauigkeit und Sensitivität der Bewertungssysteme verbessern, indem Muster und Zusammenhänge in den Daten erkannt werden, die für eine präzisere Analyse der ergonomischen Risiken relevant sind.

Welche Möglichkeiten gibt es, die Übertragbarkeit des vorgestellten Ansatzes auf andere Anwendungskontexte außerhalb der Konstruktion zu erweitern?

Um die Übertragbarkeit des vorgestellten Ansatzes auf andere Anwendungskontexte außerhalb der Konstruktion zu erweitern, könnten folgende Maßnahmen ergriffen werden:

Anpassung an spezifische Branchen: Der Ansatz könnte an die Anforderungen und spezifischen Bedürfnisse anderer Branchen angepasst werden, indem die Bewertungskriterien und Optimierungsroutinen entsprechend modifiziert werden.

Integration in andere Robotikanwendungen: Der Ansatz könnte in verschiedene Robotikanwendungen außerhalb der Konstruktion integriert werden, wie z.B. in der Fertigung, Logistik oder Gesundheitswesen, um die Ergonomie und Sicherheit in der Mensch-Roboter-Interaktion zu verbessern.

Validierung in verschiedenen Umgebungen: Eine Validierung des Ansatzes in verschiedenen Umgebungen und Anwendungskontexten außerhalb der Konstruktion könnte die Übertragbarkeit und Anpassungsfähigkeit des Ansatzes unter Beweis stellen.

Inwiefern können Erkenntnisse aus der Ergonomie-Optimierung in virtuellen Umgebungen dazu beitragen, die Akzeptanz und Verbreitung von Robotern in der Praxis zu fördern?

Die Erkenntnisse aus der Ergonomie-Optimierung in virtuellen Umgebungen können dazu beitragen, die Akzeptanz und Verbreitung von Robotern in der Praxis auf verschiedene Weisen zu fördern:

Risikominimierung: Durch die Optimierung der Ergonomie in virtuellen Umgebungen können potenzielle Risiken und Gefahren in der physischen Interaktion zwischen Mensch und Roboter frühzeitig erkannt und minimiert werden, was zu einer sichereren Arbeitsumgebung führt.

Effizienzsteigerung: Eine optimierte Ergonomie kann die Effizienz und Produktivität in der Mensch-Roboter-Interaktion verbessern, indem unnötige Belastungen und ineffiziente Bewegungsabläufe vermieden werden.

Benutzerfreundlichkeit: Eine ergonomisch optimierte Gestaltung von Mensch-Roboter-Schnittstellen in virtuellen Umgebungen kann die Benutzerfreundlichkeit und Akzeptanz der Robotersysteme erhöhen, da die Interaktion für die Mitarbeiter angenehmer und komfortabler wird.

Schulung und Training: Virtuelle Umgebungen ermöglichen es, Mitarbeiter in der sicheren und ergonomisch optimierten Interaktion mit Robotern zu schulen und zu trainieren, was zu einer besseren Vorbereitung auf reale Arbeitsumgebungen führt.

Durch die Integration von Ergonomie-Optimierung in virtuelle Umgebungen können somit die Akzeptanz und Verbreitung von Robotern in der Praxis gefördert werden, indem Sicherheit, Effizienz und Benutzerfreundlichkeit verbessert werden.