새 연구: 로봇 계획 도구로 인한 안전 80% 효율 38% 개선

소요 시간: 2 분
에 의해 Maria Sanchez
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로봇이 위험 구역을 강조하며 작업을 최적화합니다.

Seoul로봇 공학의 새로운 발전으로 인해, 로봇이 인간이 주의를 기울이지 않을 때 이를 감지할 수 있는 알고리즘이 개발되었습니다. 이 중요한 진전은 IEEE Transactions on Systems Man and Cybernetics Systems에 공유되었으며, 인간과 로봇이 함께 작업할 때 안전성과 효율성을 향상시킵니다.

워싱턴 주립대학교 기계 및 재료공학부의 한 팀이 이 알고리즘을 개발한 이유는 중요한 문제인 인간 오류를 해결하기 위해서입니다. 연구에 따르면 작업장 사고는 주로 주의 산만과 피로 때문이라고 합니다. 로봇은 프로그래밍을 철저히 따르지만, 예측할 수 없는 인간의 행동에 잘 적응하지 못합니다.

새로운 알고리즘의 주요 특징은 다음과 같습니다:

  • 인간의 부주의를 정량적으로 평가합니다.
  • 관찰된 인간 행동에 따라 로봇의 행동을 동적으로 조정합니다.
  • 부주의 수준을 실시간으로 지속적으로 업데이트합니다.

로봇은 인간의 행동을 관찰하여 누군가가 주의를 기울이지 않고 있다는 것을 알아차릴 수 있습니다. 만약 작업자가 자주 안전 경고를 무시한다면, 로봇은 사고를 방지하기 위해 자신의 행동을 조정합니다. 이는 로봇이 작업을 변경하여 작업자가 문제를 일으킬 가능성이 있는 지역을 피하는 것을 의미할 수 있습니다.

이 연구는 변화하는 인간 행동 패턴에 초점을 맞추고 있어 눈에 띕니다. 기존 알고리즘이 주로 효율성 또는 안전성 개선을 목표로 하는 것과 달리, 이 새로운 방법은 로봇이 인간의 행동 변화에 적응하도록 돕습니다. 이는 인간과 로봇이 함께 작업하는 작업장에서 매우 중요합니다.

컴퓨터 시뮬레이션을 통한 포장 및 조립 라인에서의 이 알고리즘 테스트 결과, 안전성이 80% 향상되고 효율성이 38% 증가한 것으로 나타났습니다. 이러한 개선은 산업재해를 감소시키고 생산성을 높이는 데 기여할 수 있음을 시사합니다.

연구팀은 다음 단계로 그들의 알고리즘을 실제 상황에서 실험할 계획이다. 다가오는 실험실 및 현장 테스트는 알고리즘의 성능을 이해하는 데 도움을 줄 것이다. 주의력 결핍을 점검하는 것 외에도, 팀은 합리성 및 위험 인식과 같은 다른 특성을 측정하고자 한다. 이는 로봇이 사람들과 함께 일할 때의 행동을 개선하는 데 기여할 수 있다.

국립과학재단의 지원을 받은 연구에는 세인트루이스에 위치한 워싱턴 대학교의 브루노 시노폴리와 아론 F. 보빅이 참여했습니다. 다양한 산업 분야에서 로봇 사용이 증가함에 따라, 인간의 차이를 고려하는 알고리즘을 개발하는 것이 작업 현장을 더 안전하고 효율적으로 만드는 데 중요할 것입니다.

연구는 여기에서 발표되었습니다:

http://dx.doi.org/10.1109/TSMC.2024.3404346

및 그 공식 인용 - 저자 및 저널 포함 - 다음과 같습니다

Mehdi Hosseinzadeh, Bruno Sinopoli, Aaron F. Bobick. Robot Action Planning in the Presence of Careless Humans. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 2024; 1 DOI: 10.1109/TSMC.2024.3404346
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