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Ergonomics Analysis for a Simulation Approach to Human-Robot Collaborative Task Allocation
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AI
DOI：10.1080/24725838.2025.2562469.png)
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摘要
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背景：人机协作在任务被优化分配时，有助于减少物理压力和提高生产力。在工人与协作机器人之间分配任务是一个复杂挑战。需要考虑许多因素，如协作程度、所需技能、人和机器人的局限性，以及组织目标（如生产力、人因工程学、经济效益）。
目的：我们开发了一种基于算法强化学习的模拟方法，并采用Petri网调度器，利用优先级指标在物理要求高的制造业工作中为人和机器人分配任务。我们讨论了这种人机协作方法在人体工程学和生产力方面的具体考量。
方法：描述了汽车厂装配作业的案例研究。对现有作业进行了人体工程学分析，包括使用3D静态强度预测程序、复合应变指数和代谢能量消耗模型。然后，我们使用模拟算法为单独执行任务的工人建模，最后将分析结果与优化后的人机协作进行比较。
结果：模拟结果显示，优化的人机协作产生的物理压力低于工人单独执行任务的情况。总能量消耗率降低了0.34 kcal/min，总复合应变指数降低了1.48，且人机协作的循环时间缩短了6秒。
结论：该模拟方法成功识别了工人与机器人之间的最优任务分配。这些方法应有助于集成协作机器人以协助工人。
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期刊
I
IF:
1.8
论文数:
3
被引数:
485
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暂无机构信息
引用论文
A mixed capability-based and optimization methodology for human-robot task allocation and scheduling
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