Saltar para:
Logótipo
Comuta visibilidade da coluna esquerda
Você está em: Início > Publicações > Visualização > Cooperative Human-Machine Interaction in Industrial Environments

Publicações

Cooperative Human-Machine Interaction in Industrial Environments

Título
Cooperative Human-Machine Interaction in Industrial Environments
Tipo
Artigo em Livro de Atas de Conferência Internacional
Ano
2018
Autores
Liliana Antão
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Rui Pinto
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
João Reis
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Ata de Conferência Internacional
Páginas: 430-435
13th APCA International Conference on Control and Soft Computing (CONTROLO)
Univ Azores, Ponta Delgada, PORTUGAL, JUN 04-06, 2018
Indexação
Outras Informações
ID Authenticus: P-00P-Z88
Resumo (PT):
Abstract (EN): Recently, the concept of Human-centered automation is adopted in Human-Robot Collaboration (HRC) scenarios, where interactive manufacturing systems are designed to emphasize human activities, by relating them with Cyber-Physical Production Systems (CPPS). This research is focused on self-adaptation of industrial manipulators to the operator's physiological characteristics, which involve the correlation of different biometric signals. A collaborative environment was achieved by implementing a CPPS for this intent. The developed use case scenario consists in a simple manufacturing process, which involves a human operator and a mini robotic arm, in a joint manipulation of objects. The robotic arm assists the human operator regarding task execution, considering the worker's real-time monitoring, regarding stress and fatigue levels and motion tracking. The monitoring of the human operator serves as input for the self-adaptation of the robotic arm, namely task execution's speed, and correct operation. Presented results show that the implemented Fuzzy system can classify stress and fatigue with an accuracy of 87.8% and 74.4% respectively.
Idioma: Inglês
Tipo (Avaliação Docente): Científica
Nº de páginas: 6
Documentos
Não foi encontrado nenhum documento associado à publicação.
Recomendar Página Voltar ao Topo
Copyright 1996-2025 © Faculdade de Direito da Universidade do Porto  I Termos e Condições  I Acessibilidade  I Índice A-Z
Página gerada em: 2025-09-24 às 08:11:17 | Política de Privacidade | Política de Proteção de Dados Pessoais | Denúncias | Livro Amarelo Eletrónico