Réduire les troubles musculo-squelettiques : planification du comportement d'un cobot pour minimiser la fatigue de l'humain dans des tâches répétitives
Mitigating Musculoskeletal Disorders: Cobot Behavior Planning for Human Fatigue Reduction in Repetitive Tasks
Jury
Directeur de these_COLAS_Francis_INRIA
Rapporteur_CHANEL_Caroline_ ISAE-SUPAERO
Rapporteur_AJOUDANI_Arash_Istituto Italiano di Tecnologia
Examinateur_DANEY_David_INRIA
CoDirecteur de these_MAURICE_Pauline_CNRS
Co-encadrant de these_THOMAS_Vincent_Université de Lorraine
école doctorale
IAEM - INFORMATIQUE - AUTOMATIQUE - ELECTRONIQUE - ELECTROTECHNIQUE - MATHEMATIQUES
Laboratoire
LORIA - Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications
Mention de diplôme
Informatique
C005
LORIA
615, rue du Jardin Botanique
54600 Villers-lès-Nancy
Mots clés
Collaboration humain-robot,Troubles Musculosquelettiques,Réduction de la Fatigue,Planification Probabilistique,Observabilité Partielle,
Résumé de la thèse
Les troubles musculo-squelettiques (TMS) d'origine professionnelle constituent la maladie professionnelle la plus répandue dans l'industrie. Parmi les facteurs favorisant leur apparition, les facteurs de risques biomécaniques liés aux mouvements des travailleurs – notamment les mouvements répétitifs – jouent un rôle majeur.
Keywords
Human-Robot Collaboration,Work-related Musculoskeletal Disorders,Fatigue Mitigation,Probabilistic Planning,Partial Observability,
Abstract
Work-related Musculoskeletal Disorders (WMSDs) are the most common type of work-related disorders in industry worldwide. Several factors can contribute to the development of WMSDs, including biomechanical risk factors related to the motion of human workers during industrial tasks (e.g, repetitive motion). An increased use of collaborative robots (cobots) that directly interact with human workers is expected. The direct interaction can give cobots the ability to influence the motion of human co-workers.
