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Publication . Doctoral thesis . 2021

Improving Ergonomics Through Physical Human-Robot Collaboration

Gomes, Waldez;
English  
Published: 13 Dec 2021
Publisher: HAL CCSD
Country: France
Abstract
This thesis aims to provide tools for improving ergonomics at work environments. Some work activities in industry are commonly executed by workers in a non-ergonomic fashion, which may lead to musculoskeletal disorders in the short or in the long term. Work-related Musculoskeletal Disorders (WMSDs) are a major health issue worldwide, that also represents important costs both for society and companies. WMSDs are known to be caused by multiple factors, such as repetitive motion, excessive force, and awkward, non-ergonomic body postures. Not surprisingly, work environments with such factors may present an incidence of WMSDs of up to 3 or 4 times higher than in the overall population. Here, our approach is to evaluate the human motion with respect to ergonomics indexes, optimize the motion, and intervene on the task based on the optimized motion. To evaluate the body posture ergonomics, we developed a Digital Human Model (DHM) simulation capable of replaying whole-body motions.In simulation, the initial movement can be iteratively improved, until an optimal ergonomic whole-body motion is obtained.We make the case that a robot in physical interaction with a human could drive the human towards more ergonomic whole-body motions, possibly to an ergonomically optimal motion. To design a robot controller that influences the body posture, we first investigate the human motor behavior in a human-human co-manipulation study. In this human dyad study, we observed motor behavior patterns that were used to design a collaboration controller for physical human-robot interaction (pHRI). In a new study, the same co-manipulation task was then executed by humans collaborating with a Franka Emika Panda robot.; Cette thèse vise à fournir des outils pour améliorer l'ergonomie dans les environnements de travail. Certaines activités dans l'industrie sont couramment exécutées par les travailleurs de manière non ergonomique, ce qui peut entraîner des troubles musculo-squelettiques à court ou à long terme. Les troubles musculo-squelettiques (TMS) liés au travail constituent un problème de santé majeur dans le monde entier, qui représente également des coûts importants pour la société et les entreprises. On sait que les TMS sont causées par de multiples facteurs, tels que des mouvements répétitifs, une force excessive et des postures corporelles non ergonomiques. Il n'est pas surprenant que les environnements de travail présentant de tels facteurs puissent présenter une incidence de TMS jusqu'à 3 ou 4 fois plus élevée que dans la population générale. Notre approche consiste à évaluer le mouvement humain, à l'optimiser et à intervenir sur la tâche en fonction du mouvement optimisé. Pour évaluer l'ergonomie de la posture du corps, nous avons développé une simulation de modèle humain numérique (DHM en anglais) capable de reproduire les mouvements du corps entier.Dans la simulation, le mouvement initial peut être amélioré de manière itérative, jusqu'à l'obtention d'un mouvement ergonomique optimal du corps entier.Nous pensons qu'un robot en interaction physique avec un humain pourrait conduire ce dernier vers des mouvements plus ergonomiques du corps entier, voire vers un mouvement ergonomiquement optimal. Pour concevoir un contrôleur de robot qui influence la posture du corps, nous étudions d'abord le comportement moteur de l'homme dans une étude de co-manipulation entre humains. Dans cette étude, nous avons observé des modèles de comportement moteur qui ont été utilisés pour concevoir un contrôleur de collaboration pour l'interaction physique homme-robot (pHRI en anglais). L'étude de co-manipulation a ensuite été exécutée par un humain collaborant avec un robot Franka Panda.
Subjects

Ergonomics evaluation, multi-objective optimization, whole-body motion optimization, human-robot collaboration, physical human-robot collaboration, L'évaluation de l'ergonomie, trouble musculosquelettique, optimisation des mouvements du corps complet, optimisation multi-objective, collaboration homme-robot, [SPI]Engineering Sciences [physics], [SCCO]Cognitive science, [INFO.INFO-RB]Computer Science [cs]/Robotics [cs.RO]

Funded by
EC| An.Dy
Project
An.Dy
Advancing Anticipatory Behaviors in Dyadic Human-Robot Collaboration
  • Funder: European Commission (EC)
  • Project Code: 731540
  • Funding stream: H2020 | RIA