Exploring AI-enhanced Shared Control for an Assistive Robotic Arm

要約

支援技術、特に支援ロボット アームは、運動障害を持つ人々が自己決定の生活を送ることを可能にする可能性を秘めています。
近年、Kinova Jaco ロボット アームなど、エンド ユーザーが利用できるシステムが増えています。
ただし、ほとんどの場合、複雑な手動制御が必要となるため、ユーザーは圧倒される可能性があります。
その結果、研究者たちはそのようなロボットを自律的に動作させる方法を模索してきました。
しかし、少なくともこの特定のユーザー グループにとって、そのようなアプローチは無駄であることがわかっています。
ここで、ユーザーはより高いレベルの個人の自律性を達成するために制御を維持したいと考えていますが、自律型ロボットはそれに対抗します。
私たちの研究では、人工知能 (AI) を共有制御パラダイムにどのように統合できるかを調査します。
特に、私たちは人間とロボットの間のインターフェースに対する必然的な要件と、精神的負荷と必要な運動能力を大幅に軽減しながら人間の最新情報をどのように維持できるかに焦点を当てています。

要約(オリジナル)

Assistive technologies and in particular assistive robotic arms have the potential to enable people with motor impairments to live a self-determined life. More and more of these systems have become available for end users in recent years, such as the Kinova Jaco robotic arm. However, they mostly require complex manual control, which can overwhelm users. As a result, researchers have explored ways to let such robots act autonomously. However, at least for this specific group of users, such an approach has shown to be futile. Here, users want to stay in control to achieve a higher level of personal autonomy, to which an autonomous robot runs counter. In our research, we explore how Artifical Intelligence (AI) can be integrated into a shared control paradigm. In particular, we focus on the consequential requirements for the interface between human and robot and how we can keep humans in the loop while still significantly reducing the mental load and required motor skills.

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