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Relative Motion Analysis using Rotating Axes-Problem Solving

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Consider a crane whose telescopic boom rotates with an angular velocity of 0.04 rad/s and angular acceleration of 0.02 rad/s2. Along with the rotation, the boom also extends linearly with a uniform speed of 5 m/s. The extension of the boom is measured at point D, which is measured with respect to the fixed point C on the other end of the boom. For the given instant, the distance between points C and D is 60 meters.
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675
Relative Motion Analysis using Rotating Axes01:25

Relative Motion Analysis using Rotating Axes

854
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Estimación del progreso humano en tiempo real con deformación temporal dinámica en línea para robótica colaborativa

Davide De Lazzari1, Matteo Terreran1, Giulio Giacomuzzo1

  • 1Department of Information Engineering, University of Padua, Padua, Italy.

Frontiers in robotics and AI
|December 22, 2025
PubMed
Resumen

Este estudio presenta nuevos métodos de Deformación Temporal Dinámica (DTW) para la estimación del progreso de la acción humana en tiempo real, mejorando la colaboración humano-robot. El marco PACE mejoró la fluidez de la interacción y redujo los tiempos de espera en estudios de usuarios.

Palabras clave:
ensamblaje colaborativopredicción del tiempo de finalización de la acción humanaestimación del progreso de la acción humanainteracción humano-robotdeformación temporal dinámica de extremo abiertomonitorización en tiempo realaprendizaje por refuerzocorrelación cruzada de ventana deslizante

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Área de la Ciencia:

  • Robótica
  • Interacción Humano-Computadora
  • Aprendizaje Automático

Sus antecedentes:

  • La estimación del progreso de la acción humana en tiempo real es crucial para una colaboración humano-robot eficaz.
  • Los métodos actuales para la estimación del progreso de la acción están poco explorados, lo que limita la colaboración fluida.

Objetivo del estudio:

  • Proponer la primera aplicación en tiempo real de Open-end Soft-DTW (OS-DTWEU).
  • Introducir OS-DTWWP, una nueva variante de DTW para capturar correlaciones locales.
  • Desarrollar el marco Proactive Assistance through action-Completion Estimation (PACE) para la asistencia robótica sincronizada.

Principales métodos:

  • Implementación de OS-DTWEU en tiempo real y introducción de OS-DTWWP con distancia Windowed-Pearson.
  • Integración de estos métodos en el marco PACE utilizando aprendizaje por refuerzo para la estimación de la finalización de la acción.
  • Realización de experimentos en una tarea de ensamblaje de sillas y estudios de usuarios con 12 participantes.

Principales resultados:

  • OS-DTWWP demostró superioridad en la captura de patrones de movimiento locales.
  • OS-DTWEU resultó eficaz para tareas con posiciones absolutas consistentes.
  • El marco PACE mejoró significativamente la fluidez de la interacción, redujo los tiempos de espera y recibió comentarios positivos de los usuarios.

Conclusiones:

  • Las variantes propuestas de OS-DTW y el marco PACE ofrecen un avance significativo en la estimación del progreso de la acción humana en tiempo real.
  • Esta investigación permite una colaboración humano-robot más fluida y eficiente.
  • Los hallazgos resaltan el potencial de la asistencia robótica adaptativa en tareas complejas.