A Hierarchical Stochastic Decision-Making Framework for Task Scheduling and Safety-Aware Human-Robot Collaboration

Dans les usines du futur, connues sous le nom d'Industrie 5.0, l'objectif est de réunir à nouveau les humains et les machines dans le même espace de travail. Pendant des décennies, l'automatisation signifiait remplacer les personnes par des robots pour gérer les tâches dangereuses ou répétitives. Aujourd'hui, la vision est différente : des humains et des robots travaillant côte à côte, combinant l'adaptabilité et le jugement de l'humain avec la précision et l'endurance du robot. Cependant, le partage d'un espace de travail introduit un problème complexe. Un robot doit savoir non seulement où se trouve une pièce, mais aussi comment l'ouvrier humain se sent. L'ouvrier est-il fatigué ? Bouge-t-il rapidement ou lentement ? La tâche est-elle urgente, ou peut-elle attendre ? Si un robot ne peut pas lire ces signes subtils, il pourrait bouger trop vite et provoquer un accident, ou bouger trop lentement et perdre du temps. Le défi pour les ingénieurs est de créer un système capable de prendre des décisions en une fraction de seconde sur qui fait quoi, quand et comment, tout en garantissant la sécurité et l'efficacité de tous.

Des chercheurs de l'Université King Fahd de pétrole et de minéraux ont développé une nouvelle façon de résoudre ce problème. Ils ont créé un cadre informatique qui agit comme un cerveau à deux niveaux pour les équipes homme-robot. Au lieu d'essayer de prendre une décision géante et compliquée qui couvre tout à la fois, ils ont divisé le travail en deux parties distinctes qui communiquent entre elles. La première partie est un ordonnanceur de haut niveau. Voyez cela comme un gestionnaire qui examine une liste de tâches, vérifie qui est disponible et décide quel travailleur — humain ou robot — doit prendre en charge la tâche suivante. Ce gestionnaire prête une attention particulière à la « fatigue » des travailleurs. Si un humain a travaillé dur, le système sait qu'il doit lui accorder une pause avant de lui assigner davantage de travail. Si un robot a trop chauffé, on lui dit de se refroidir. Le gestionnaire hiérarchise également les tâches urgentes et détermine quelles tâches peuvent être effectuées simultanément sans créer de goulot d'étranglement.

La seconde partie du système est un officier de sécurité qui opère à un niveau inférieur. Tandis que le gestionnaire décide de ce qu'il faut faire, cet officier de sécurité décide de comment le faire. Comme un robot ne peut pas connaître parfaitement l'état interne d'un humain — par exemple, s'il est agité ou pleinement engagé — il doit faire des suppositions éclairées basées sur ce qu'il peut voir. Les chercheurs ont utilisé un modèle qui observe les mouvements du corps humain, spécifiquement la position des épaules, des coudes et des mains. Sur la base de ces mouvements, le système maintient une « croyance » concernant l'état de l'humain. Si les mouvements suggèrent que l'humain est agité ou bouge trop vite, le robot augmente automatiquement la distance entre eux pour rester en sécurité. Si l'humain est calme et que la tâche nécessite de travailler à proximité, le robot se rapproche pour collaborer. Cette couche de sécurité met constamment à jour sa supposition en observant les mouvements de l'humain, permettant au robot de réagir instantanément aux changements de comportement.

Ce qui rend ce nouveau cadre unique est la manière dont ces deux parties se connectent. Dans de nombreux systèmes précédents, la planification des tâches et la surveillance de la sécurité se déroulaient séparément, souvent sans partage d'informations. Ici, les deux couches sont liées par un module de coordination qui agit comme un pont. Lorsque le gestionnaire assigne une tâche, il communique les détails de ce travail à l'officier de sécurité. Si la tâche est une mission en solo pour le robot, l'officier de sécurité maintient une grande distance. Si la tâche nécessite que les deux travaillent ensemble, l'officier de sécurité permet de se rapprocher. Crucialement, l'officier de sécurité renvoie également des informations au gestionnaire. Si un humain devient trop fatigué pendant une tâche, l'officier de sécurité signale cette information au gestionnaire, qui décide alors de ne plus assigner de travail à cette personne et de prévoir une période de repos. Cela crée une boucle fermée où la sécurité du travailleur influence directement le planning de l'usine.

Les chercheurs ont testé ce système à l'aide de simulations informatiques pour voir comment il gérerait un flux de douze tâches différentes. Ils ont créé des scénarios où la charge de travail passait de tâches mixtes à des tâches nécessitant principalement l'effort humain, puis principalement l'effort robotique, et enfin des tâches nécessitant une collaboration étroite. Le système a géré avec succès tous ces changements sans avoir besoin d'être reprogrammé pour chaque nouvelle situation. Il a correctement hiérarchisé les tâches urgentes, assigné les tâches au travailleur le moins fatigué et s'est assuré que l'humain et le robot prenaient des pauses lorsque leurs niveaux de fatigue devenaient trop élevés. La simulation a montré que le système pouvait prendre ces décisions incroyablement vite. Le temps nécessaire au système pour trouver la décision correcte pour une situation donnée a été mesuré à seulement 3,082 microsecondes. Cette vitesse signifie que le système peut réagir presque instantanément aux changements dans l'usine, bien plus vite qu'un gestionnaire humain ne pourrait calculer un nouveau plan.

L'une des découvertes les plus importantes était que le système pouvait maintenir la sécurité sans être excessivement prudent. Par le passé, les robots devaient souvent s'arrêter ou se déplacer très lentement dès qu'un humain se trouvait à proximité, simplement par mesure de sécurité. Cette nouvelle approche permet au robot d'être plus flexible. Lorsqu'un humain travaille seul sur une tâche, le robot reste à distance. Mais lorsque l'humain et le robot travaillent ensemble sur une tâche conjointe, le système leur permet de se rapprocher, à condition que la « croyance » du robot sur l'état de l'humain indique qu'il est sûr de le faire. La simulation a confirmé que le robot n'est jamais entré dans un état de collision dangereux, tout en étant capable d'effectuer des tâches collaboratives efficacement. Le système a également démontré qu'il pouvait reporter les niveaux de fatigue des travailleurs d'un ensemble de tâches à l'autre, garantissant ainsi qu'un travailleur fatigué à la fin d'un quart de travail ne soit pas surchargé lors du suivant.

Les chercheurs ont pris soin de noter que leurs résultats proviennent de simulations informatiques, et non de robots physiques travaillant avec de vraies personnes dans une usine pour le moment. La « fatigue » et l'« humeur » de l'humain dans la simulation étaient basées sur des modèles mathématiques de la réaction d'une personne, plutôt que sur des mesures provenant de participants humains réels. Le système utilisait une vision simplifiée du mouvement humain pour prendre ses décisions. Bien que les résultats soient prometteurs, les auteurs déclarent que la prochaine étape consiste à tester ce cadre avec de vrais humains et de vrais robots pour voir si les modèles informatiques reflètent fidèlement la façon dont les gens se comportent réellement. Ils prévoient d'utiliser des capteurs pour mesurer la fréquence cardiaque et les mouvements du corps en temps réel afin d'affiner la compréhension du système de l'état humain.

Ce travail représente une étape significative vers la rendre pratique et sûre la collaboration homme-robot. En séparant le problème complexe de l'ordonnancement de celui de la sécurité en temps réel, et en les reliant ensuite par un système de communication rapide et bidirectionnel, les chercheurs ont montré qu'il est possible de gérer un sol d'usine où les humains et les robots travaillent en équipe. Le système ne se contente pas de suivre un ensemble de règles rigides ; il s'adapte à l'état des travailleurs et à l'urgence des tâches. Il prouve qu'avec la bonne structure de prise de décision, les robots peuvent non seulement être forts et précis, mais aussi attentionnés et réactifs aux personnes avec lesquelles ils travaillent. La capacité de prendre ces décisions en microsecondes suggère que de tels systèmes pourraient bientôt diriger les usines de demain, garantissant la sécurité des travailleurs tout en maximisant la productivité.