要約
物理的なタスクにおいて人間と効率的に協働できるロボット プラットフォームは、ロボット工学の主要な目標を構成します。
ただし、既存のロボット プラットフォームの多くは、社会的相互作用または産業用オブジェクトの操作タスク用に設計されています。
協働ロボットの設計では、社会的相互作用と物理的なコラボレーション能力の両方が強調されることはほとんどありません。
このギャップを埋めるために、私たちは新しい半人型の NICOL、Neuro-Inspired COLlaborator を紹介します。
NICOL は、高く評価されている前身である Neuro-Inspired COmpanion (NICO) の、新たに設計された大型のスケールアップ バージョンです。
NICOL は NICO の頭部と表情ディスプレイを採用し、精度、オブジェクト サイズ、ワークスペース サイズの点で操作能力を拡張します。
NICOL を導入して評価するために、私たちはまず、当初 NICO 用に開発されたさまざまな神経およびハイブリッド神経遺伝視覚運動アプローチを開発し、より大きな NICOL およびそのより複雑な運動学に拡張します。
さらに、NICOL の把握精度を 99% 以上に向上させ、最先端の IK ソルバーである KDL、TRACK-IK、BIO-IK を上回る新しい神経遺伝学的アプローチを提案します。
さらに、聴覚や視覚だけでなく、顔や感情の生成機能など、NICOL のソーシャル インタラクション機能も紹介します。
全体として、この記事はヒューマノイド ロボット NICOL を初めて紹介し、それによって神経遺伝学的アプローチにより、ヒューマノイド ロボットのソーシャル ロボット工学と神経視覚運動学習の統合に貢献します。
要約(オリジナル)
Robotic platforms that can efficiently collaborate with humans in physical tasks constitute a major goal in robotics. However, many existing robotic platforms are either designed for social interaction or industrial object manipulation tasks. The design of collaborative robots seldom emphasizes both their social interaction and physical collaboration abilities. To bridge this gap, we present the novel semi-humanoid NICOL, the Neuro-Inspired COLlaborator. NICOL is a large, newly designed, scaled-up version of its well-evaluated predecessor, the Neuro-Inspired COmpanion (NICO). NICOL adopts NICO’s head and facial expression display, and extends its manipulation abilities in terms of precision, object size and workspace size. To introduce and evaluate NICOL, we first develop and extend different neural and hybrid neuro-genetic visuomotor approaches initially developed for the NICO to the larger NICOL and its more complex kinematics. Furthermore, we present a novel neuro-genetic approach that improves the grasp-accuracy of the NICOL to over 99%, outperforming the state-of-the-art IK solvers KDL, TRACK-IK and BIO-IK. Furthermore, we introduce the social interaction capabilities of NICOL, including the auditory and visual capabilities, but also the face and emotion generation capabilities. Overall, this article presents for the first time the humanoid robot NICOL and, thereby, with the neuro-genetic approaches, contributes to the integration of social robotics and neural visuomotor learning for humanoid robots.
arxiv情報
著者 | Matthias Kerzel,Philipp Allgeuer,Erik Strahl,Nicolas Frick,Jan-Gerrit Habekost,Manfred Eppe,Stefan Wermter |
発行日 | 2023-06-12 11:43:55+00:00 |
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