An Empirical Study of Disassembling Using an Augmented Vision System Barbara Odenthal, Marcel Ph. Mayer, Wolfgang Kabu, Bernhard Kausch, Christopher M. Schlick Institute of Industrial Engineering and Ergonomics at RWTH Aachen University, Germany 2011

An Empirical Study of Disassembling Using an Augmented Vision SystemBarbara Odenthal, Marcel Ph. Mayer, Wolfgang Kabu, Bernhard Kausch, Christopher M. SchlickInstitute of Industrial Engineering and Ergonomics at RWTH Aachen University, Germany2011Nandyto Widyanto1206253880

TujuanUntuk menemukan solusi yang lebih baik untuk mendukung operator manusia dalam pembongkaran suatu objek yang terdapat kesalahan untuk membetulkan error yang terdeteksi dengan bekerjasama dengan robot dan dengan bantuan augmented vision system

PendahuluanDiperlukan suatu Intelligent Behavior dalam sistem produksi perusahaanDigunakan suatu prototype AVS (Augmented Vision System)

MetodeDesain Eksperimen4 supporting modes

2 groups (male engineers, male technicians)

MetodeTaskMembongkar 8 model LEGOBatasan:Operator manusia harus membongkar sesedikit mungkin bricksLEGO harus dibongkar dengan perubahan manusia-robot seminimal mungkin2 kemungkinan pelepasan bricks:Operator memberi tanda bricks mana yang ingin dilepas dengan memakai voice commandOperator memutuskan bahwa robot yang harus melepas bricks tersebut dengan voice command

MetodeTask8 model LEGO dengan kriteria:Jumlah bricks identik (27 potongan)Minimal 3 bricks harus dilepas oleh operator manusiaDua kategori model:Operator melepas brick yang pertamaRobot melepas brick yang pertama

Peralatan

Prosedur2 fase:PretestPengumpulan data personalTes ketajaman penglihatan, tes warnaKalibrasi suaraAkusisi dataMelakukan 8 kali percobaanWaktu pembongkaran dimulai saat percobaan dimulai

Prosedur

Percobaan berlangsung selama kurang lebih 2 jam setiap pesertaSetelah percobaan, peserta mengisi kuesioner tentang visual fatigue

Subjek32 partisipan (16 tiap group)

GroupAge (years)No HMD Experience3D Computer Games ExperienceWeekly Playing Time (Hours)Assembling LEGO Models (0 to 5)Problem w/ EID (person)Male engineers21-3537,50%50%2,53,61Male technicians23-3781,30%62,50%4,14,11

Dependant VariableNormalized Human Disassembly TimeWaktu yang berjalan dari saat percobaan dimulai hingga LEGO terbongkar sepenuhnya dikurangi dengan waktu pelepasan oleh robot

HipotesisSupporting modes (H01) dan grup (H02) tidak mempengaruhi HDTnorm secara signifikan2 analisis dilakukan berdasarkan data yang diperolehPertama, kedua grup dibandingkan berdasarkan dependent variable (two-way ANOVA)Kedua, grup dianalisis terpisah untuk mengidentifikasi perbedaan antara kelompok yang berkaitan dengan supporting modes yang berbeda (one-way ANOVA)

HasilNormalized Human Disassembly Time (HDTnorm)

SubjekConfidence IntervalH01 valueH01 (Supporting Mode)H02 valueH02 (Group)Support mode (Compared to No Support Mode)HumanRobotHuman & RobotHDTnormHDTnormHDTnormAll Groups95%F(3,90)=2.728, p=0.048Rejected (Significant)F(1,30)=3.084, p=0.089Accepted (Not Significant)2,48% shorter7,95% shorter16,39% longerGroup 195%F(1,45)=0.408, p=0.748Accepted (Not Significant)7,6% shorter9,7% shorter2% longerGroup 295%F(1,45)=3.094, p=0.036Rejected (Significant)2,1% longer6,4% shorter29,3% longer

Hasil Kuesioner Visual FatigueGrup 1Neck Pain meningkat sebesar 15,9% (terbesar)Headache meningkat sebesar 14,7%Mental Fatigue meningkat sebesar 13,1%Grup 2Kenaikan terbesar terjadi pada neck pain sebesar 8,1%

KesimpulanSupporting modes memiliki pengaruh yang signifikan terhadap HDTnormKenaikan HDTnorm terbesar terjadi sebesar 29,3% saat memakai mode Human & Robot pada Grup 2 Dalam suatu kasus pembongkaran yang kooperatif (manusia-robot), dapat direkomendasikan:Dalam suatu grup engineers, tidak masalah memakai supporting mode apapunDalam suatu grup technicians, mode Robot terlihat paling menjanjikan

Update Seputar Topik

PenjelasanHuman Safety merupakan tantangan besar dalam suatu sistem kolaboratif manusia-robotJurnal ini telah mengembangkan suatu solusi yang cost-effective dan efisienSolusinya adalah menghubungkan model 3D virtual dari robot dan operator manusia ke dalam suatu set gerakan dan sensor penglihatan untuk real-time monitoring dan deteksi tabrakan dalam suatu lingkungan yang augmented, yang bertujuan untuk meningkatkan kinerja sistem secara keseluruhan

Penjelasan

PenjelasanPendekatan tersebut menghubungkan deteksi tabrakan secara real-time dengan kontrol robot aktif melalui empat strategi collision avoidances:Mengingatkan operatorMemberhentikan robotMenggerakkan robot menjauhi operatorMemodifikasi lintasan robot pada saat run-timeHasil dari pendekatan tersebut adalah fleksibilitas dan produktivitas yang lebih baik

Terima Kasih