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Classification of Contact Forces in Human-Robot Collaborative Manufacturing Environments

机译：人机协同制造环境中接触力的分类

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This paper presents a machine learning application of the force/torque sensor in a human-robot collaborative manufacturing scenario. The purpose is to simplify the programming for physical interactions between the human operators and industrial robots in a hybrid manufacturing cell which combines several robotic applications, such as parts manipulation, assembly, sealing and painting, etc. A multiclass classifier using Light Gradient Boosting Machine (LightGBM) is first introduced in a robotic application for discriminating five different contact states w.r.t. the force/torque data. A systematic approach to train machine-learning based classifiers is presented, thus opens a door for enabling LightGBM with robotic data process. The total task time is reduced largely because force transitions can be detected on-the-fly. Experiments on an ABB force sensor and an industrial robot demonstrate the feasibility of the proposed method.
机译：本文介绍了人机协同制造场景中力/扭矩传感器的机器学习施加。 目的是简化人类运营商与工业机器人之间的物理相互作用的编程，其中混合制造单元中结合了多个机器人应用，例如零件操纵，装配，密封和涂漆等。使用光梯度升压机的多键分类器（ PlighgBm）首先在机器人应用中引入，以判断五个不同的接触状态WRT 力/扭矩数据。 提出了一种培训基于机器学习的分类器的系统方法，从而打开一个用于使电动元数据过程能够实现LightGBM的门。 总任务时间在很大程度上减少，因为可以在飞行中检测到力转换。 在ABB力传感器和工业机器人上的实验证明了该方法的可行性。

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