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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
Gil Gonçalves
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Indexação
Publicação em ISI Web of Science ISI Web of Science
INSPEC
Outras Informações
ID Authenticus: P-00P-YAC
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. © 2018 IEEE.
Idioma: Inglês
Tipo (Avaliação Docente): Científica
Nº de páginas: 6
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